2023年12月16日上午，澳门24小时5524娱乐副院长徐玉德研究员邀请对外经济贸易大学国际商学院郑建明教授在218学术报告厅作“人工智能、数据挖掘与资产定价”专题讲座。研究生院2023级200余名博士、硕士研究生参加了本次讲座。

    郑建明教授从大智移云物区数字经济与数字化转型、AI和数据挖掘与资产定价两个方面展开分享，引导同学们基于数字经济发展背景，结合大智移云物区、数字化转型因素多维度思考，系统梳理国内外数据要素市场建设的研究文献，探索其基本理论，分析其运行中存在的现实问题，不仅有助于发现数据要素市场运行规律，还能够为我国数据要素市场的高质量发展提供有益参考。

图1 郑建明教授作主题讲座

    一、大智移云物区、数字经济与数字化转型

    郑教授指出网络支付、网络购物和搜索引擎未来的发展潜力巨大。而在目前情况下，短视频用户比2022年底增加1454万人，未来的增长空间过小。郑教授强调数字经济发展的结果是最终要形成数字化生态。其中，数字化生态的四要素包括数据、组织、决策和创新。创新是当今企业数字化生态建设的重点，郑教授通过对荷兰光刻机和格力空调案例的生动介绍，帮助同学们了解创新的战略意义。此外，郑教授又介绍了企业数字化转型的六个层面，分别是：设施数字化、资源数字化、业务数字化、战略数字化、要素数字化和数字化效益。然而，迄今还未出现企业全面转型的案例，市场上需要更多的创新数字化生态建设来帮助企业实现全面数字化转型。

    为了帮助同学们理解数字化企业的核心驱动因素，郑教授从Oracle、AAPL等知名企业的股价、市盈率和市净率的角度分别进行对比分析，总结出中国“大智移云物区”未来的发展态势。结合中国从2017年到2023年出台的政府文件，郑教授指出，财政部会计司于2023年8月21日发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》对成本会计改革提出了高难度的要求，与此同时，企业披露信息的成本也因此大幅提升。

    大智移云物区重新定义了货币。郑教授指出使用数字货币也是有风险的，消费者使用数字货币会更加容易泄露个人信息。谈到数字经济的发展质量，中国数字发展体量仅次于美国，但发展质量不高，与美国存在巨大的差距。中国基本上完成数据资源化，准备数据资产化，而美国已经完成数据资本化，因此我国目前依旧处于数据价值化的早期阶段。

图2 同学们认真聆听讲座

    二、AI、数据挖掘与资产定价

    郑教授提问：用人工智能炒股能否发现财务造假？通过对瑞幸财务造假的案例分析，结合最新的研究结果，我们得出：在短窗口期，传统分析师的超额收益率显著高于机器人分析师。但长期来看，机器人分析师能获得更高的回报率。这归因于两类分析师投资建议差异，一个是乐观偏差，另一个是及时性。相比于传统分析师，机器人呢会更频繁地修正投资建议，且修正建议的时间更短。然而，郑教授指出，机器人难以将非财务信息和主观信息等“软信息”纳入分析框架，因此算法更适合分析企业信息，而难以预测行业趋势或宏观趋势。

    人工智能和人类智能的边界到底在哪里？郑教授指出这个问题需要基于数据挖掘的路径去回答，因为立足于现象、事件或数据之间的内在关联性关系，AI优势会在链式挖掘路径弱化。

    郑教授总结，AI、大数据挖掘如何影响资产定价？首先结合人工智能第二悖论（信息越来越透明与市场效率下降并存）和人工智能第三悖论（信息越来越透明与平富差距拉大并存，根本原因在于算法垄断）理清问题的底层逻辑；其次从信息质量、风险承担、长尾效应、数字化转型和定价效率与误定价方面分析AI、大数据挖掘如何影响资产定价的路径。

    最后郑教授强调，同学们需要深刻把握金融市场的动态变化，理解人工智能三大悖论；如今企业亟需构建数据商业模式，构建数据生态圈；站在同学们今后的就业角度上，著名哲学家说万物皆“数”，希望同学们在提升个人职业判断能力同时强化个人数据发掘能力。

    通过这次讲座，同学们不仅扩展了对人工智能、数据挖掘与资产定价三者之间关系的理解和认知，同时从宏观的角度明确，我国“数据要素市场”研究仍处于探索发展阶段，理论与方法的系统性、综合性、协同性与规范性还处于探索之中，需要与数字经济建设与数据治理实践紧密结合，聚焦关键问题，培育应用场景，以实现理论研究与实践指导的同步发展。