张老师围绕投资者问询具体性与企业欺诈展开深入探讨，重点分析了中小投资者积极主义对企业欺诈行为的抑制作用与内在机制。企业欺诈是信用风险识别的自然延伸，主要表现为虚构利润、虚列资产、延迟披露、重大遗漏、违规操纵股价等行为，区别于传统偿债能力风险，更聚焦企业经营合规性与信息披露真实性，其产生与监管漏洞、内部治理缺陷、管理层机会主义行为密切相关，相关研究可依托 GONE 欺诈理论、信息不对称理论、有限注意力理论加以解释，而既有文献多从外部监管、市场机制、股权结构、内部治理等视角探究欺诈成因与预测方法，普遍忽视了中小投资者的外部监督作用，对投资者互动平台文本的挖掘也多停留在情感分析与传统词典法层面，缺乏对问询具体性与主题针对性的深度刻画。

接着，张老师介绍了针对投资者问询具体性对企业欺诈影响的专项研究设计与核心结果。其研究以 2014—2023 年中国 A 股上市公司为样本，对比年报、新闻、投资者互动问答三类文本后，发现深交所互动易、上交所易互动平台的问答文本对欺诈预测效果最优，进而借助 GPT 标注、人工复核并微调 Bert 模型，从问询具体性与欺诈主题维度构建核心指标，以欺诈主题下具体问询占比衡量中小投资者积极主义，结合企业特征、治理水平、媒体关注等控制变量及企业、年份固定效应开展回归分析。基准结果显示，投资者问询具体性显著抑制企业欺诈行为，该结论在依托互动平台开通构建双重差分模型、进行倾向得分匹配、Heckman 两阶段检验，以及更换变量、剔除特殊样本、细分欺诈类型等稳健性检验后依然成立。进一步机制分析表明，中小投资者积极主义主要通过两条路径发挥作用：一是提升企业回复的具体性与清晰度，缓解信息不对称；二是引发投服中心介入行权，强化外部监督约束。同时，该抑制效应存在明显异质性，在内控存在缺陷、管理层短视程度高、大股东掏空行为严重的企业中更为显著。其研究不仅弥补了中小投资者监督作用的研究缺口，还创新采用大语言模型从文本具体性与主题双维度构建度量指标，为监管科技视角下企业欺诈预警与治理提供了新的经验证据。

在研讨环节，张老师就研究中遇到的工具变量设计、大模型标注流程、结果可复现性等问题与在座老师们深入交流，与会老师们也就舆情数据、专利数据处理、投资者身份识别、意见领袖挖掘等问题交换思路，提议建立接力式数据维护与研究协作机制，提升研究延续性与实践价值。在座老师们均表示收获颇丰，对大模型在金融文本研究中的应用、多模态数据挖掘以及学术研究与企业实践结合等方向获得了重要启发。