2026年7月7日
| 主题 | 检索期刊 | 收录论文数 |
|---|---|---|
| AI大模型 | MIS Quarterly (UTD24/FT50/ABS4*) · ISR (UTD24/FT50/ABS4*) · JMIS (ABS4) | 3 |
| 供应链金融 | JFI (ABS4) · JMCB (ABS3) · JEF (ABS3) | 3 |
| 品牌 | JIM (ABS3) · QME (ABS3) · IMR (ABS3) | 3 |
| 合计 | 9本 | 9篇 |
本文将生成式AI定位为信息中介，提出功能类比框架（感知、提取、推理、评估），设计基于函数双向表示模块的深度学习方法，实证证明GenAI在捕捉披露报告的表层与潜在语义方面优于现有方法。
非财务信息，尤其是披露报告中的信息，在传递财务困境信号方面发挥重要作用。考虑到生成式AI在捕捉披露报告表层和潜在语义方面的潜力，本文开创了GenAI增强财务困境预测这一新研究方向。文章将GenAI定位为信息中介，提出功能类比框架，将利用披露报告的过程概念化为感知、提取、推理和评估四个功能，并提供三种GenAI使用策略（提示工程、知识注入和微调）。在此基础上设计了一种深度学习新方法，其核心是函数型双向表示模块，在定制化收敛与发散互信息准则的引导下，分别显式提取信息功能和洞察功能的表示。模型层面的实证评估和应用层面的影响分析均表明该方法在各方面优于现有基准方法。
本文首创从人类智能视角系统评估AI大模型能力边界，揭示GPT-4在认知、情绪、创造性三维度超越人类但在社交智能上存在短板，为518个职业构建AI智能需求画像并识别AI部署红利洼地。
本文开创性地提出首个基于人类智能的AI智能水平系统性评估框架。研究基于心理学和行为经济学理论，将大模型智能按人类智能划分为认知智能、情绪智能、社交智能和创造智能四大核心维度及17个子维度。通过大规模人类-AI对比实验（涵盖676名人类参与者），系统评估了大模型的能力边界。研究发现GPT-4在认知、情绪、创造性三项智能上已超越人类，但社交智能仍是短板。研究进一步为518个职业类别构建AI智能需求画像，发现AI与知识密集型岗位适配度最高，但第三产业岗位才是AI部署的真正红利洼地。
本文提出生成式AI为数字平台创造变革性价值的理论框架，识别智能自动化、超个性化和平台民主化三条路径，基于多案例研究揭示GenAI如何重塑平台生态系统的创新协作模式。
生成式AI的出现为数字平台带来了前所未有的变革机遇。本文通过多案例研究方法，系统分析了GenAI如何为数字平台创造变革性价值。研究识别出三条核心价值创造路径：智能自动化（通过GenAI替代重复性认知任务提升效率）、超个性化（利用GenAI实现大规模定制化用户体验）和平台民主化（降低内容创作和参与的技术门槛）。文章构建了GenAI平台价值创造的理论框架，揭示了GenAI如何重塑平台生态系统中参与者之间的协作创新模式，为平台企业制定GenAI战略提供了管理启示。
本文利用COVID-19作为外生冲击，实证检验关系型借贷在危机期间的信用供给表现，发现银企借贷关系在系统性危机中为借款人提供了信贷缓冲和灵活性，验证了关系金融理论的核心预测。
本文以COVID-19大流行作为外生冲击，实证检验关系型借款人在系统性危机期间的信贷表现。基于大规模银企贷款数据，研究发现具有更强银企借贷关系的借款人在危机期间获得了更有利的信贷条件，包括更大的贷款额度、更低的利率和更灵活的还款安排。关系型银行在危机中发挥了保险功能，为关系借款人提供了关键的信贷缓冲。这一效应在信息不透明较高的中小企业中尤为显著。研究验证了关系金融理论中关于银企关系在不利冲击下提供隐性保险的核心预测，对理解商业信用与银行信贷的互动关系具有重要启示。
本文提出信贷市场中信贷约束与不确定性冲击交互的新机制，在RBC模型中引入信贷不确定性，发现信贷不确定性上升通过抵押约束触发预防性储蓄，导致产出、消费、投资同步下降，填补了传统不确定性冲击理论的空白。
本文提出了信贷市场与不确定性冲击之间的新联系机制。研究在标准真实经济周期（RBC）模型中通过抵押约束引入信贷不确定性，理论分析表明，信贷不确定性的上升会通过抵押约束触发预防性反应，导致产出、消费、投资、实际工资和劳动时间同时下降——而此前关于不确定性冲击的研究在灵活价格环境下无法同时产生这些效应。实证检验支持了理论预测，发现未预见的信贷不确定性增加会在衰退期产生广泛的实际经济活动收缩。研究为理解信贷约束如何放大不确定性冲击的宏观经济影响提供了新证据。
本文利用中国地方政府公共数据开放平台的分批次上线作为准自然实验，发现公共数据开放通过降低信息不对称显著提升了企业商业信用融资的可获得性，效应在中小企业和信息不透明程度高的企业中更为显著。
本文以中国地方政府公共数据开放平台的分批次上线作为准自然实验，利用双重差分法实证检验公共数据开放对企业商业信用的影响。研究发现，公共数据开放通过降低供应链中的信息不对称，显著提升了企业获得商业信用融资的能力。具体表现为应付账款比例上升、商业信用期限延长。异质性分析表明，这一效应在中小企业、信息不透明程度高的企业以及市场化程度较低地区的企业中更为显著。研究揭示了公共数据基础设施在促进供应链金融发展中的重要作用，为理解信息环境改善如何影响企业间信贷提供了新证据。
本文通过主题建模与量化调查的两阶段研究，揭示品牌元宇宙活动中的社区、功利性数字资产交易、社交参与、享乐游戏和信息五大体验主题，证实沉浸式虚拟体验可显著提升品牌知名度、品牌联想、感知质量和品牌忠诚度。
本文通过两阶段研究方法探讨品牌元宇宙活动中的消费者体验如何影响品牌资产。研究一采用主题建模方法分析13,481条活动参与者文本数据，揭示了五大关键体验主题：社区、功利性数字资产交易、参与和社交、享乐游戏以及信息。研究二通过两项量化调查评估这些体验如何影响品牌知名度、品牌联想、感知质量和品牌忠诚度。研究发现，大多数元宇宙体验对品牌资产具有正向影响，但功利性数字资产交易不影响品牌知名度或品牌联想，参与和社交不影响感知质量和忠诚度，享乐游戏不提升忠诚度。效应因品牌类别（享乐型vs.功利型）和行业而异。研究为营销人员利用沉浸式虚拟环境强化品牌资产提供了策略指导。
本文通过三项随机对照实验，在小企业场景下对比人工、LLM生成和人工编辑LLM的邮件营销效果，发现统计决策理论始终选择AI策略——AI邮件使订单毛利翻倍且扣除成本后净利润仍优于纯人工，为品牌内容营销中的AI部署提供了因果证据。
本文开展三项连续随机对照实验，支持一家小型在线企业在邮件营销内容创作中是否以及如何部署AI的决策。研究采用频率统计决策理论以适应小企业场景下有限的测试样本。实验设置三个策略组：人工编写、大语言模型生成以及人工编辑LLM生成的混合策略。结果显示，与不发邮件对照组相比，三种策略均使订单毛利翻倍。实验还考察了混合策略中由受薪作者还是营销团队编辑、LLM是否使用历史邮件预训练等变量。决策理论始终基于扣除人工和软件费用后的年净利润选择AI策略而非纯人工策略，为品牌在内容营销中部署AI的经济价值提供了因果证据。
本文通过30次半结构化访谈的探索性定性研究，识别AI品牌叙事影响奢侈品牌体验的五个维度——智力、情感、行为、感官和文化——揭示AI叙事既增强也阻碇各维度体验，为奢侈品行业AI战略的文化适配提供理论框架。
本文采用探索性定性研究方法，以某奢侈品牌开发的AI叙事平台作为刺激材料，进行30次半结构化访谈，探讨AI品牌叙事如何影响消费者的奢侈品牌体验，特别关注文化在这一过程中的作用。通过主题分析法，研究识别出受AI叙事影响的奢侈品牌体验的五个关键维度：智力维度、情感维度、行为维度、感官维度和文化维度。研究揭示了AI叙事在每个维度上如何增强和促进但也可能造成障碇的复杂机制，为关于AI与奢侈品行业兼容性的持续讨论提供了实证贡献，并提出关于文化在AI驱动叙事中作用的重要问题。