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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。

本文以2016—2023年沪深A股首次公开发行企业为样本，最终得到1676个有效观测值。利用IncoPat数据库中的券商人工智能专利数据，通过机器学习、Word2vec等方法构建人工智能词典，识别并量化券商人工智能技术实力。实证检验了券商为何在IPO业务中广泛采用人工智能技术。研究结果表明，券商的人工智能技术实力有效抑制了IPO项目的抑价率，并且这种抑制作用主要是通过提升券商的信息处理能力、市场预测能力和风险识别能力3个机制来实现。进一步地，本文发现大模型复杂程度越高的人工智能技术以及应用劳动节约型人工智能技术更可能降低IPO抑价率。相比于核准制，在以市场为导向的注册制背景下，券商人工智能技术实力的提升有利于更大幅度地降低IPO抑价率。此外，本文研究发现，从券商及行业角度来看，券商人工智能技术的提升，不仅增强了低IPO抑价率对业务优势的正面效应，体现在声誉提升、承销风险降低及收入增加等方面，还对不同券商的发展路径产生影响，对于大型券商，有助于IPO业务规模化发展，对于小型券商，则推动打造差异化的竞争优势。

（1）从IPO抑价率视角解释了券商广泛采纳人工智能技术的原因。现有研究多关注人工智能对企业创新、生产效率等的影响，而文章聚焦金融机构尤其是券商IPO业务，以抑价率为切入点，提供了经验解释。

（2）从技术进步角度丰富了IPO抑价率影响因素研究。已有文献主要从制度、市场操纵、社会信任等角度研究IPO抑价，文章则从券商人工智能技术进步角度拓展了相关文献

（3）从IPO市场视角拓展了人工智能经济后果研究。现有研究多关注信贷市场、股票市场和劳动市场，文章系统分析了人工智能对IPO市场定价效率的影响，补充了资本市场细分领域的研究。

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