2024年12月16日上午10:00，上海财经大学会计学院和会计与财务研究院联合主办的学术报告在108室成功举行。南加州大学黄德尊教授带来了题为《Enhancing Investor Engagement with AI-Summarized Disclosures》的精彩学术报告。学院陈信元、李增泉、曾庆生、薛爽、刘浩、黄俊等多位研究员以及在读博士生和硕士生参加了本次活动，现场气氛热烈。
近年来，随着资本市场信息披露要求的日益严格，如何提高投资者关系管理水平成为监管机构和上市公司共同关注的重要议题。证监会多次强调，通过业绩说明会等形式，提升上市公司与投资者之间的沟通效率，是增强市场透明度的重要抓手。特别是在科技快速发展的背景下，以全景网为代表的企业尝试运用AI、数字人等技术，帮助投资者更高效地获取、解读公司披露的信息，从而降低其信息处理成本。然而，从学术研究的角度来看，相关领域的研究尚属起步阶段，尤其是AI技术在投资者信息处理中的具体作用及其机制，仍有许多值得探讨的问题。
黄德尊教授的报告聚焦于AI技术在信息披露中的实际应用，特别是AI生成的年报关键总结对投资者信息处理行为的影响。该研究旨在回答一个核心问题：AI生成的关键总结是否以及如何能够降低散户投资者的信息处理成本？通过与具有代表性的举行中国业绩说明会的平台之一--全景网合作，研究团队设计了一项随机对照实验，以期解决了以往研究中普遍存在的内生性问题，能够较为清晰地因果识别AI技术对投资者信息处理成本的具体影响。具体来说，将参与业绩说明会的上市公司随机分为三个组别： 控制组、处理组1（提供AI生成的年报关键总结）以及处理组2（在处理组1基础上额外提供AI生成的情绪标签）。
黄教授的研究发现，AI生成的年报关键总结显著增加了投资者的提问频率，尤其是与总结内容相关的主题提问增长明显，例如财务状况、风险和战略等领域。此外，AI生成的负面总结会显著影响投资者的提问行为。不同类型的投资者对AI总结的反应存在差异。对于以往较少参与问答的投资者，AI生成的总结能够有效降低他们的信息获取门槛，从而激发更多提问。然而，部分企业会对重复性提问采取选择性屏蔽的策略。 从经济后果的角度来看，研究发现AI技术的应用不仅优化了投资者对信息的理解，还带来了资本市场和互动平台的多重溢出效应。
在报告期间，与会师生围绕多个关键问题与黄德尊教授展开了深入交流，包括AI技术使用的具体细节、实验设计的合理性与关键细节、降低信息处理成本的理论机制的解读以及潜在替代性假设的应对。 黄德尊教授的报告为与会者带来了关于AI技术在投资者关系管理中应用的全新视角，并提供了宝贵的研究方法借鉴。 该研究不仅在理论上丰富了投资者行为与信息处理的文献，同时也为企业实践与政策制定提供了实际指导意义。
供图供稿：2023级博士生徐嘉仪