北京
據國家金融研究院官微，6月17日，中國人民大學國家金融研究院院長、國家一級教授吳曉求在“人工智能發展對資本市場的影響和挑戰”論壇上圍繞AI對資本市場的影響發表演講。他提出AI本身無對錯，輸出偏差源于數據與人，善用AI關鍵在于高質量提問。系統梳理AI對資本市場六大影響：
1.重塑交易機制。量化交易依托AI誕生，有人認為量化交易會造成市場不公，客觀看它會倒逼市場投資者結構的調整。普通投資者在AI量化交易中處于劣勢，他們應當調整交易方式。此時，ETF被動基金就成了普通投資者最優選擇。因為ETF嚴格依照指數規則投資，規避主動管理帶來的道德風險、內幕交易等人性層面問題。
2.改變市場投資標的。過去市場藍籌集中于銀行（核心股）、白酒（核心股）、石油、保險、房地產（核心股）等傳統行業，有些雖然股息穩定但成長空間有限。借助AI可以挖掘長江存儲、長鑫科技這類硬科技企業底層股權價值，引導資金流向科創賽道，推動市場整體資產結構迭代更新。
3.重構資產結構。美國資本市場長期走牛依靠優質科技龍頭企業支撐，而國內市場普遍追求短期收益，透支長期發展潛力。只有持續優化市場資產結構，培育科創上市企業，資本市場才能保持生命力、實現高水平對外開放。
4.輔助識別投資風險邊界。投資中最難判斷的是價格下跌的風險底線，AI依托海量歷史數據測算，能夠輔助定位資產風險邊界，明確價格承壓區間，是風險管控的重要工具。
5.交易策略高度同質化會放大市場波動。高度同質化不只是AI推薦同樣的股票，更是AI出現后，止損、止盈率高度趨同，特別是止損，各類AI交易模型止損線普遍設置在5%-7%，一旦股價觸及閾值，所有算法同步自動賣出，容易引發集中拋售，造成市場劇烈震蕩。該風險沖擊力度可能遠超1987 年美股黑色星期一。基于此，有人稱AI交易帶來的波動風險強度遠遠高于2000年互聯網泡沫。
6.帶來全新監管與市場治理挑戰。2014年，我主導撰寫了《互聯網金融》一書，互聯網金融可能拓展服務平臺邊界，核心是解決信息不對稱性問題；AI金融更進一步，可自主完成信息甄別、海量數據運算、非結構化信息處理，技術層級更高。早年互聯網金融亂象根源不在技術，而是監管標準滯后，傳統金融監管規則無法適配平臺業務。開展這一課題的研究可參閱這本書，目的是研究技術創新與監管規則的平衡與協調。
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