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作者：王嘉鑫;赵牧;
单位：中南财经政法大学会计学院;
摘要：人工智能的迅猛发展正深刻改变证券行业的运行逻辑与发展路径。作为数据密集、技术密集且场景复杂的重要领域，券商首次公开募股（以下简称IPO）业务在传统模式下难以应对日益复杂的市场环境，智能化转型迫在眉睫。基于此，本文通过机器学习识别并量化券商的人工智能专利信息，以IPO抑价率为切入点，探讨人工智能技术是否为券商IPO业务注入了强劲动能。研究发现，券商的人工智能技术实力显著降低了IPO抑价率，背后机制在于其提升了券商的信息处理、市场预测和风险识别能力，从而有效抑制了抑价率水平。进一步分析表明，这一效果在人工智能大模型复杂度较高、应用劳动节约型技术与注册制背景下尤为显著。此外，从券商个体及行业看，券商的人工智能技术实力不仅进一步增强了低IPO抑价率对业务优势的正面作用，体现在提升券商声誉、降低承销风险和增加承销收入方面，还能影响不同券商的发展路径，为大券商实现IPO规模化发展和小券商打造特色化竞争力提供了有力支持。总之，本文不仅丰富了技术进步对IPO影响的相关文献，还为推动证券行业的智能化与高质量发展提供了有益参考。
关键词：券商人工智能技术;;IPO抑价率;;信息处理;;市场预测;;风险识别
基金资助：国家自然科学基金面上项目“中美AI技术周期错位与我国企业策略性研发行为：现象、影响与对策”（基金号：72472157）的资助
