2026年3月23日，中国政法大学《金融科技与Web3的法律政策与监管》选修课迎来了一场思想的盛宴——第四讲。本次课程以数字化时代金融变革的双引擎——人工智能与Web3为主题，通过深入剖析技术逻辑和宏观金融变革，为学生搭建了一个从基础设施到制度设计的全方位认知框架。课程采用“理论讲授+案例研讨+专家对话”的多元化模式，旨在培养学生的跨学科思维能力，理解技术演进与金融制度适配性。
在第四讲中，国际知名商法、金融科技和数字法学专家，中国政法大学金融科技法治研究院院长赵炳昊教授，首先对Web3的基础概念和技术架构进行了系统梳理。他通过对比公有链、联盟链与私有链的治理结构，揭示了不同应用场景下的技术选型逻辑；并以“功能机与智能机”的类比，阐释了以太坊智能合约如何使区块链从记账工具进化为可编程金融平台。在资产与交易层面，赵教授深入分析了稳定币的“锚定”机制，探讨了其作为法币与加密资产交易中介的市场逻辑，并详细解析了中心化交易所（CEX）与去中心化交易所（DEX）在KYC要求、监管边界与风险特征上的本质差异。结合2017年“九四”政策背景，他还剖析了场外交易（OTC）在法币入金与出金环节中的风险特征与监管要点。
本次课程特别邀请了国家金融与发展实验室副主任、中国社会科学院金融研究所研究员、中国社会科学院博士生导师杨涛教授担任授课导师。杨涛教授以《理解数字化时代的金融变革：AI与Web3》为题，从技术、制度与监管的融合视角进行了全景式分享。他首先厘清了金融科技与数字金融的概念逻辑，指出数字金融强调新技术带来的金融创新、数据要素的重要作用以及金融全产业链的数字化再造，并阐述了数字化如何通过提升金融服务的精准性与扩展性，重塑支付结算、资源配置、风险管理等金融核心功能。在AI驱动的新金融变革板块，杨教授梳理了从传统机器学习到深度学习再到大模型时代的技术跃迁路径，分析了算力、数据、模型三角支撑下的金融业大模型部署趋势。他指出，当前金融机构正通过“开源引入+商业采购+自主研发”的混合路径拥抱AI，应用场景已从代码助手、智能客服等内部效率工具，向智能投研、风险管理、个性化财富管理等核心决策场景演进。杨教授特别强调智能体（AI Agent）作为基于大模型的新应用形态，正通过自主性、适应性与交互性特征，推动金融服务从“辅助工具”向“决策执行”升级。同时，他冷静剖析了大模型金融应用面临的挑战，包括可解释性不足、算法趋同可能引发的“羊群效应”，以及智能体支付带来的身份认证、授权与责任归属等新难题。
杨教授还从通证化视角解构了加密世界的经济模式，区分了Web3原生经济、与现实世界混合经济等不同通证化路径，并深入分析了稳定币面临的“不可能三角”（币值稳定、资本效率、去中心化）及其对传统金融监管的冲击。最后，杨教授聚焦现实世界资产（RWA），阐释了其在改善资产流动性、降低投资门槛、提升交易效率方面的价值，同时警示了资产端不