引言：技术浪潮下的财务变革

2025年，全球人工智能产业规模突破2万亿美元，中国以31%的复合增长率成为核心驱动力。在此背景下，西安欧亚学院会计金融学院举办的“人工智能时代下的实证研究新视点—CSMAR数据库的科研应用”学术讲座，不仅是一场知识分享，更是一次对传统财务研究范式的颠覆性探讨。深圳希施玛数据科技有限公司高级研究员张中岩博士的深度解析，揭示了智能财务如何通过数据驱动重构研究逻辑，而CSMAR数据库则成为这一变革的“数字底座”。这场思想碰撞，标志着财务研究正式迈入“AI+实证”的智能时代。

一、智能财务：新时代的财务变革，从效率工具到范式革命

随着人工智能技术的快速发展，智能财务已成为财务领域的重要研究方向。智能财务通过大数据分析、机器学习和自然语言处理等技术，实现了财务数据的自动化处理、风险预警和决策支持，极大地提升了财务管理的效率和精准度。

在讲座中，张中岩博士指出，智能财务的核心在于数据驱动。传统财务研究依赖于手工收集和处理数据，而智能财务则通过技术手段实现了数据的实时获取和动态分析。例如，人工智能数据库可以帮助研究者快速识别市场趋势、分析企业财务健康状况，甚至预测未来的财务风险。通过结合CSMAR数据库中的“人工智能产业链研究数据库”，研究者可以深入探讨人工智能技术对财务绩效的影响，或者分析智能财务工具在企业中的应用效果。这些研究不仅具有理论价值，还能为企业的实际运营提供科学依据。

理论重构：从“假设验证”到“数据发现”

智能财务正推动研究逻辑从“理论驱动”转向“数据驱动”。例如，通过CSMAR“人工智能产业链数据库”挖掘出的“AI研发投入与股价波动非线性关系”，挑战了传统线性资本资产定价模型（CAPM），为行为财务学开辟新路径。这一转变，本质上是科学研究“第四范式”（数据密集型发现）在财务领域的落地。

二、实证分析2.0：智能财务研究的科学工具

CSMAR数据库是深圳希施玛数据科技有限公司从学术研究的需求出发，借鉴芝加哥大学CRSP、标准普尔Compustat、纽约交易所TAQ、ISDA，Thomson、GSI Online等国际知名数据库的专业标准，并结合中国实际国情开发出的国内首个经济金融型数据库。该数据库涵盖人物特征、银行研究、股票市场、公司研究、合作数据等19大系列，包含200多个数据库、4000多张表、6万多个字段，不断丰富的数据库内容只为满足学者的研究需求。

20年技术沉淀，不断优化研发设计流程、升级以中心库为核心的智能数据采集工具及质检系统，已形成一套规范专业、逻辑严密、环环相扣、完整成熟的数据库开发体系。

在讲座中，张中岩博士以国内外权威期刊的范文为例，详细讲解了实证分析在智能财务研究中的应用。

1. 研究选题创新

实证研究的首要任务是选择一个具有学术价值和现实意义的课题。例如，研究者可以利用CSMAR数据库中的“中国证券市场中介机构研究数据库”，探讨中介机构在智能财务时代下的角色变化，或者分析人工智能技术对审计效率的影响。这些选题不仅紧跟时代潮流，还能填补现有研究的空白。

2. 研究方法创新

在研究方法上，智能财务研究可以结合计量经济学、机器学习和社会网络分析等方法，提升研究的深度和广度。例如，通过机器学习算法，研究者可以从海量财务数据中挖掘出传统统计方法难以发现的规律；而社会网络分析则可以帮助研究者理解企业间的财务关联和风险传导机制。

3. 数据驱动的实证研究

CSMAR数据库为实证研究提供了强大的数据支持。其涵盖的19大系列、200多个数据库和6万多个字段，能够满足不同研究需求。张中岩博士特别提到，数据库的规范设计流程、专业采集系统和严密质检过程，确保了数据的准确性和权威性，为研究结果的可靠性提供了保障。

三、CSMAR数据库：智能财务研究的强大后盾

CSMAR数据库作为国内首个经济金融型数据库，凭借其专业性和全面性，已成为智能财务和实证研究的重要工具。

CSMAR数据库以系统性、专业性和时效性著称，其数据内容涵盖19大系列、200多个子数据库，构建了完整的中国金融市场数据生态。在微观层面，数据库提供包括上市公司财务数据、股票交易数据、公司治理信息等基础数据；在宏观层面，则涵盖货币政策、区域经济、产业运行等各类经济指标。

近年来，为适应研究需求的变化，CSMAR还开发了多个特色专题数据库。其中，ESG（环境、社会与治理）数据库整合了企业社会责任报告、碳排放数据等信息；人工智能产业链数据库则系统收录了AI相关企业的专利、研发投入等创新指标。这些特色数据库为前沿领域的研究提供了独特的数据支持。

四、未来展望：智能财务与实证研究的深度融合

随着人工智能技术的不断进步，智能财务的研究方法和工具将进一步升级，例如通过深度学习实现更复杂的财务预测。智能财务研究需要融合财务学、计算机科学和数据科学等多学科知识，跨学科合作将成为趋势。未来，更多的开放数据平台将涌现，为研究者提供更丰富的数据资源，推动学术研究的进步。

结语：站在人类认知的新边疆

当财务研究遇上人工智能，我们看到的不仅是工具升级，更是人类理解经济规律的一次认知革命。未来已来，唯拥抱技术者方能定义规则——这或许正是智能财务赋予这个时代最深刻的启示。

实训课程中心 张艺敏 供稿