来源：国家金融研究院
导读
2026 年 7 月 12 日，2026 年全国金融专业学位研究生人才培养大会于新疆石河子大学召开。本次大会以“金融强国与高层次金融人才培养” 为主题，汇聚全国金融专业学位教育领域的众多专家学者，共同探讨金融行业发展与高层次人才培养路径。国家金融研究院院长、全国金融专业学位教指委副主任委员、国家一级教授、中国人民大学原副校长吴晓求教授在开幕论坛发表主旨演讲。现将其现场讲话全文整理发布，供广大金融学界同仁、行业从业者研读参考。
以下为正文内容：
国家金融研究院院长、全国金融专业学位教指委副主任委员、国家一级教授、中国人民大学原副校长吴晓求教授
李兆敏校长、各位教指委委员、各位参会的同仁、石河子大学的老师们、同学们：
大家上午好！
首先，感谢兆敏校长在百忙之中莅临本次论坛并作了一个很好的致辞，昨晚我们餐叙时还交流了很多。短短一年时间里，我两次来到石河子大学，去年差不多也是这个时候来到这里参加论坛。现在我对石河子大学已经有了比较全面的了解，也由衷感叹石河子大学办学的不易。在当地的办学环境下，石河子大学依旧稳稳守住了双一流、211高校的办学水准，实属难得。
在我看来，新疆有两所极具标杆性的高校。我一直觉得，新疆大学就相当于新疆的北京大学，而石河子大学就是新疆的清华大学。不过有意思的是，两地高校的对口援助刚好反过来了，清华大学对口支援新疆大学，北京大学对口支援石河子大学，这样交叉帮扶的模式也非常好。中国人民大学对口支援新疆财经大学，双方也有着很好的合作。
同时，特别感谢丁志杰所长参会。原本陆磊主任委员要来参会，后因有紧急公务不能亲自到会，他写了一个很好的书面致辞。其实大家能理解，身居高位之后很多时候身不由己，昨天还确定参会，晚上就因为工作临时调整了行程。职位越高个人的自由就越少，想要自由就不能身居高位。好在志杰所长如约到场，并且做了一场重要的发言，非常感谢他。
最后，要感谢教指委的各位委员和培养单位的校长、院长和老师们。近期天气状况复杂多变，各位委员依旧克服种种困难，不顾出行风险赶来参会，有的从上海远道而来，有的从武汉奔赴至此，这份支持让我们倍感亲切。昨天我们召开教指委全体委员会议，原定晚上九点开始，十点结束，最后研讨到夜里十一点半才结束。全体委员全程认真投入，重点围绕金融专业博士学位申报等工作开展系统、深刻、全面的研讨，发表了很好的意见和建议。
我也和各位委员坦言，我在金融教指委任职的剩下时间里，推进金融专业博士申报，是我现阶段最核心、最重要的目标。申报推进路径比较丰富。一方面需要人大、北大、清华等重点高校高度重视、协同发力，另一方面我们也计划请人民银行与教育部直接沟通申报相关事宜。
站在当下学位发展的角度看，在各类专业学位布局之中，金融专业博士的必要性、重要性、可行性应该排在前两位，仅次于工程博士。当前金融领域已经全面进入AI和量化投资阶段，对高端复合型专业人才的需求极强。金融专博的建设兼具市场需求与完备的专业支撑条件。对比已经申报成功的审计、会计类专业博士，金融专博的发展空间更为广阔。打造金融专业博士学位体系，对国内高层次金融人才培养和金融专业教育发展都具有划时代的意义。让一批站在技术前沿、具备国际视野，同时拥有丰富的一线金融实践经验的专业人才，通过这条渠道获得博士学位是恰当的。
今天我发言的主题是：《AI时代的中国资本市场》。我从2011年以来，几乎参加了全部的金融专业学位研究生人才培养大会和教育发展论坛。每一次演讲主题都会不同，不会拿一套PPT连续讲两三年。我见过不少教授，几年前的内容依旧反复讲，可见他长期没有做新的研究。中国经济社会变化很快，做研究必须扎根中国社会实践，紧跟时代步伐，才能形成有价值的学术研究。最近我的重点研究方向之一，就是AI浪潮对中国金融和资本市场带来的全方位深刻影响。资本市场是现代金融的基石和核心，我们研究金融不能只局限于传统信贷、货币政策、货币结构、信用风险、通货膨胀等传统理论。传统货币信贷理论是研究的基础，必须学懂吃透。但仅仅停留在这套传统框架上是远远不够的。
今天金融的市场化趋势是非常明确的。从来没有像今天这样，中国的金融出现了如此明显而快速的市场化变革。这是因为金融脱媒在深刻地发挥作用。过去很长一段时间，社会对金融脱媒的价值认知不足，没有意识到这是金融现代化必然的趋势。金融脱媒的核心作用，就是优化、重塑传统金融结构。中国金融结构是相当传统的，传统金融风险长期沉淀，无法有效流动。这种风险一旦集中释放，会形成冲击极强的系统性风险。要从根源防范和化解金融风险，关键在于优化金融资产结构，进而优化风险结构，实现风险分散和组合。
广义资本市场并不只局限于股票的二级市场，而是覆盖从天使投资到各类风险资本等新资本业态在内的完整资本链条，以此适配当下经济社会对金融的多元发展需求。中国拥有全球门类最齐全的全产业链，从传统低端产业到前沿高科技新产业全部覆盖。不同产业的技术周期、风险特征、融资需求存在巨大差异，单一银行信贷工具无法匹配各类企业发展对金融的需求。企业发展仅依靠贷款是不够的，对高科技企业来说，真正具备适配性的金融需求主要来自资本市场前端各类新资本业态，这正是金融创新的重点。研究广义资本市场体系，是当下金融研究的重点方向之一。未来产业新型高科技企业发展的核心抓手，都会集中在这条完整资本链条上。
当前中国正处在产业结构迭代升级的关键阶段。如果缺少配套金融体系改革，大国金融结构转型、产业竞争力提升都很难实现。现代金融的价值也由此凸显。传统金融的核心功能是创造货币流动性，相当于为整个经济体系输送血液，属于被动适配经济发展。现代金融具备资产流动性创造功能，更像人体的心脏——不只是输送血液，更能持续激活整个体系的活力。现代金融最核心的特征，就是创造资产流动性。资产流动性直接决定资产配置效率。没有流动性，风险就会固化，难以分散化解。金融结构一旦发生转型，整套金融功能都将同步升级，金融结构性变革的重要性不言而喻。
想要依靠金融变革高质量服务实体经济，就要持续优化金融结构，全方位匹配企业融资需求、居民财富管理等多元金融需求。从长期趋势看，中国迈入发达国家是确定的发展趋势，社会各类金融需求会更加多元复杂，研究工作必须跟进。今天，我主要围绕AI对资本市场的深刻影响作一些分析。AI对金融的影响覆盖面很广，资本市场又是金融体系的核心，这是我研究的重中之重。
不少人简单把AI当成一种工具，这是非常片面的认知。昨天在从机场前往石河子的路上，我和赵锡军教授深入交流两个小时，有一些共识：AI不是简单工具，而是新的时代背景，是一种社会基因级的变革。可以类比早年互联网与金融。大家最初也只认为互联网金融主要是一种线上金融，实际上互联网金融是传统金融的基因突变，会大幅提升金融运行效率，同时也会重塑风险生成路径，相对应监管规则也必须同时调整。今天金融监管的基本思路大多形成于大工业时代的金融背景，监管重心聚焦在资本约束，以防范风险外溢。这套监管逻辑放在传统银行业是适配的，但难以匹配AI催生的新型金融业态。未来监管工作的核心会转向透明度监管、新型风险溯源。
金融研究不能只停留在表面，必须做深度、抽象的底层逻辑思考，只有看透底层规律，才能预判行业长期走向。很多人看待各类经济、社会事件，思维还停留在旧时代的框架，根本原因就是底层逻辑梳理不清。
AI将重塑社会运行平台与底层逻辑。AI时代的资本市场与大工业时代的资本市场会出现本质的区别，核心在于新技术驱动的全新发展基因。我们可以分三个阶段对比财富、企业市值增长规律：
1．大工业时代，GE这类大工业时代的巨头企业千亿市值已是天花板，百亿富豪十分稀少；
2．互联网时代，企业市值增幅大幅提升，万亿级上市公司和千亿富豪开始出现；
3． AI革命属于第四次工业革命，企业生产规模和财富增长呈加速度增长，五千亿、万亿级富豪开始出现。头部上市公司市值以五万亿、甚至十万亿计量，这样的财富增速和公司产能在过去无法想象，背后核心驱动力就是AI。
技术带来财富快速扩张的同时，也造成社会财富差距的明显扩大。这一现象我们要客观理性的看待。过去学习默顿提出的金融六大功能，我多年后才意识到，资本市场最核心的功能是激励功能。过去我难以理解这一点。社会的前行依靠企业家、技术创新者的不断探索突破，资本市场通过制度设计，从法律、财产层面保护创新主体，给予对应风险溢价，以此激励各类创新行为。如果制度一味压抑创新，社会发展就会失去前进动力。而头部群体的企业家掌握巨额财富，长期来看也会持续投入前沿研发，反哺产业迭代，这正是资本市场不可替代的价值。
想要真正读懂AI，不能只停留在浅层工具使用层面，必须拆解完整体系，AI一共分为六大核心组成部分：
第一，算力底座。这是所有AI运行的硬件基础。算力高度依赖电力、能源的供给，而我国能源配套具备先天优势；
第二，数据层，包含数据采集、清洗、脱敏等全流程。模型可在一秒内完成整套标准化处理；
第三，架构层，是硬件与软件相互衔接的核心桥梁；
第四，大模型层，AI的核心大脑，负责数据甄别、自主逻辑推演；
第五，应用组装层，整合各类软硬件实现场景落地。长鑫科技、长江存储具备核心组装产能；
第六，行业落地终端，面向各产业的实体应用产品。
了解AI六大体系，不仅具备学术研究价值，也能指导实践投资。比如：长鑫、长江存储现阶段股权基本封闭，无法直接投资，但可以顺着六大产业链脉络，挖掘上下游配套上市公司。从市场发展趋势预判，今年年底中国A股市值前十的企业之中，AI全产业链相关高科技企业至少占据五席，长期由工农中建、白酒等传统企业垄断市值前序的格局将会被打破。
AI时代资本市场会发生四大根本性变化：
第一，市场资产池全面迭代。回顾百年道琼斯指数，前十大上市公司持续更迭，核心驱动永远是技术革命。互联网产业曾主导一轮资产结构更替，当下AI产业链资产持续扩容，资本市场长期繁荣，必须依靠具备成长潜力的科创类企业。
第二，交易结构、投资者结构彻底重构。量化交易是AI时代的必然产物，不少投资者片面的将散户亏损全部归责于量化，这一观点缺少足够的数据支撑。散户亏损根源在于短线交易、追涨杀跌的操作习惯，并非量化工具本身，普通投资者可以通过ETF这类被动量化产品对冲市场波动。长期来看，过去散户占九成以上的市场格局会逐步改变，机构投资者将成为市场交易主体。
第三，市场风险将出现同步共振效应。市场上各类量化模型止盈、止损的指标高度趋同，模型大体同构。市场触发同一阈值时，所有机构会同步买卖，复刻1987年美股黑色星期一的系统性震荡风险。量化交易必须纳入统一监管，核心监管底线是保证所有机构交易平台、交易标的完全公平，不得为量化机构设置专属特殊通道。
第四，金融研究范式全面升级。我们研究团队下半年的核心工作，是系统测算、对比大工业时代与AI时代市场贝塔、阿尔法、标准差等核心国际量化指标，用完整实证数据成书，预计今年12月完成此项研究工作。依靠相应数据直观展示AI对资本市场全方位的深刻影响，摆脱纯文字臆想主观论述。
这里不妨讲讲跨学科的合作研究。2013年我撰写国内首部互联网金融相关著作时，专门找计算机、数据库领域的顶尖专家沟通，十分钟吃透核心底层逻辑，不会堆砌厚重典籍。只要形成新的研究思路，我都会主动和资深教授、海外青年学者交流，验证和修正逻辑漏洞，不会固守身份闭门思考。回看互联网金融发展历程，第三方支付取得巨大成功，但P2P模式最终落幕，根源不是技术存在缺陷，而是配套监管体系滞后。这一经验也将影响当下AI金融监管体系搭建，要同步完善规则，平衡创新与风险防控。
整体来看，AI会从资产池、交易机制、投资者结构、风险监管多个维度重塑资本市场。
作为金融教育和资本市场研究者，我们必须紧跟技术迭代，扎根国内实践，同步推进金融专博申报和AI资本市场两大核心研究课题，用扎实理论支撑金融强国建设。
以上是我最近的思考，欢迎批评指正。谢谢大家！