2024年12月7日星期六上午10：00——11：30，威斯尼斯人第161次“中南·会计Seminar”学术讲座在文瀚楼北408顺利举行。本次学术讲座由郭俊杰教授主持，邀请到了蒋翠清教授进行了关于《财务软信息分析及其研究范式》的研究分享。蒋翠清教授为合肥工业大学教授，博士生导师，安徽省教学名师，其研究方向主要包括大数据分析与人工智能、智慧财务管理、智能信用风险评价等领域。
图 1 蒋翠清教授进行研究分享
讲座开始，蒋翠清教授首先介绍了财务软信息的定义、特点及重要性。多模态数据中有两类信息，一类是硬信息，指可以被量化和验证的客观信息，通常以结构化形式存在，如财务指标、市场交易量、人口统计学特征等。另一类是软信息，指难以被量化或标准化的定性信息，通常以非结构化形式存在，如社交媒体中的UGC、新闻舆情、公司年报文本、临时公告、司法文书、专利和技术秘籍等。其中财务软信息是软信息中与财务相关的信息。软信息通常存在于文本、图像、视频和音频等多模态数据中，需要借助文本分析、复杂网络分析、机器视觉、语音识别等智能化方法挖掘提炼。与硬信息相比，软信息具有信息增强、信息互补、信息验证等作用，能够减少信息不对称。硬信息与软信息的交互融合，为公司治理、财务管理、市场营销、资本市场等领域的研究提供了更全面、更准确、更可靠的信息。
其次，蒋翠清教授讲述了财务软信息分析方法演进过程及相关研究成果。在基于社交媒体的股票市场行为预测中，研究发现细化分析利益相关者在社交媒体上的讨论主题有助于更准确地分析股票市场行为。在基于裁判文书的中小企业信用风险评价中，研究发现申请贷款前两年内，企业被起诉且败诉的判决文书具有显著违约判别效果。在融入借款描述文本语义特征的信用违约预测中，研究发现所识别的语义软特征能够有效地提升个人信用风险评价模型的违约预测效果。在基于专利语义特征的企业财务风险预测中，研究发现专利语义特征对模型性能有更显著的提升效果。
在介绍完生成式AI的发展历程后，蒋翠清教授开始讲解生成式AI对软信息分析范式影响。首先，生成式AI提供了强大的跨语言和跨模态分析能力，将引发软信息研究方法变革。其次，生成式AI能够提供较全面的通用知识，将极大拓展软信息研究范畴。再次，生成式AI将促进构建全新人机协同模式，并形成新型研究范式。
最后，蒋翠清教授阐述了基于生成式AI的财务风险的预测研究并进行总结。蒋翠清教授提到，生成式AI所具备的海量的知识储备与卓越的协同交互能力，为解决领域复杂问题带来了巨大潜力，将对管理研究产生深远影响，如何与生成式AI进行高效交互，实现人机协同创新与知识发现将是未来研究的关键。
图 2 讲座现场座无虚席
随着一系列引人入胜的学术讨论结束，郭俊杰教授代表学院向所有参与的师生表达了衷心的谢意。在热烈的掌声中，威斯尼斯人第161期“中南·会计Seminar”成功闭幕。本次讲座激发了激烈的思想交锋，为在场的每一位带来了新的研究视角和深刻的思考。
（通讯员：连思颖）
