IDG核心成果 | AI财经与并购智能平台

当前，全球并购决策正处在一个深刻重塑的关键阶段：一方面，地缘政治博弈、产业链供应链重构、监管审查趋严以及科技迭代加速，使并购不再是单一的财务投资判断，而是兼具战略性、系统性与安全性的综合决策；另一方面，海量数据、多元主体、复杂风险和更短决策窗口，又对并购中的信息识别、价值研判、风险定价与整合能力提出了前所未有的更高要求。

对此，香港中文大学（深圳）人文社科学院发展与治理研究院携手全球并购协会创始人李祥军先生，在2025年6月共同发起“AI财经与并购项目”，这既是一个创新科技发展的前沿交叉研究项目，也是一个深度服务企业的咨询项目。具体来说，就是以 AI 赋能财经分析与并购决策为主线打造智能体，围绕并购中的价值发现、风险识别、智能尽调、估值建模、投后整合和监管研究等关键问题，打造集前沿理论研究、关键技术开发、真实场景验证、政策咨询服务和复合型人才培养于一体的综合性平台，成为连接高校学术资源、产业资本需求、监管政策研究与科技创新应用的重要枢纽。

AI财经与并购项目的重要目标之一，是能够依托对财务、法律、产业、舆情及政策等多维信息的实时感知与深度分析，打造针对并购决策打造智能体，以提升标的筛选、尽职调查、估值建模、风险预警和投后整合的智能化水平，推动并购决策从经验驱动走向“数据驱动、模型驱动、智能驱动”，从而更好服务企业高质量发展、产业优化升级和国家竞争力提升。

基于此，实验室围绕并购信息的自主采集、结构化处理与持续更新，构建覆盖全球市场的并购数据矩阵，尝试优化这一链接流程，为并购研究、实务分析及相关决策提供长期、可复用的数据支撑。在该项目中，AI 的赋能本质是将“不确定性”转化为“可量化的风险与机会”。它不仅是提升效率的加速器，更是重塑决策质量的“外脑”，让并购决策从依赖少数人的直觉经验，进化为依赖全量数据与智能算法的科学化、系统化工程。

传统并购流程之所以耗时费力，主要是大量精力耗费在资料整理和基础分析上。在本项目实施过程中，重点关注并非并购结果本身，更关注并购信息如何被获取、如何被整理、如何被长期保存和使用。对此，项目核心是打造以自主采集和自主聚合为核心的数据获取体系，围绕并购信息的系统化获取与整理，构建了覆盖公域与私域的并购事件采集和处理体系。

在过去一年中，研究团队持续整合全球新闻媒体、行业媒体、智库研究与社交信息等公域渠道，同时结合上市公司公告、监管披露文件、专业数据库及并购实践专家参与的私域信息，形成完整的信息记录。同时依托自然语言处理和机器学习技术，系统自动识别并提取交易主体、金额、行业、时间、交易类型等核心要素，并将其转化为可直接分析和使用的结构化数据。

目前，平台累计收录并购需求数据超过2万条，并购项目数据超过2万条，其中国内相关事件近3万起，海外事件超过1万起，并保持周级更新频率。平台数据来源涵盖5500余家开源媒体、全量财经自媒体、上市公司公告及监管文件盖主流的财经媒体，深入整合海外的智库报告与交易记录。由此，通过多维数据的组织对比和整理，实验室为并购活动的长期观察与横向比较提供持续、可追溯的数据支持。

备注：

执行层（Agent Harness）：负责调用匹配模型与技能插件，执行具体的特征计算与相似度分析。

评估层（Evaluation Harness）：设立独立的评估智能体，对匹配结果进行自动化测试与评分，确保推荐质量。

控制层（Control Harness）：设定匹配规则的权限边界与执行沙箱，防止算法产生不可预测的偏差或越界操作，所有匹配逻辑与决策路径均留有日志可追溯。

未来，AI财经与并购项目，将会作为香港中文大学（深圳）人文社科学院发展与治理研究院的重要研究方向之一，将保持与政界、业界与学界保持密切交流，在真实问题与实践需求中不断校准研究重点。我们相信，在保持学术独立性与问题意识的前提下，通过“技术+数据”双轮驱动，该项目将确保专家精力聚焦于最核心的战略判断和谈判博弈，确保并购真正服务于长期战略目标的实现。

此刻，我们向您发出邀约——汇聚于此，以技术与数据为翼，共筑全球并购的智能新引擎！