财π新闻 据2026年09月24日发布的券商研究转型相关报道，AI已嵌入多数券商研究团队日常工作流，承接信息整理与初稿撰写等标准化环节，带来十倍级效率提升。但由于金融研究对事实零容忍且大模型存在幻觉风险，行业普遍落地AI生成加人工终审核验的AB岗模式，研究员需投入大量精力交叉核验数字与来源。AI不会完全替代研究员，但研究员价值坐标发生转移，机器承接基础工作，人则走向判断、洞察与信任。AI对缺乏产业积淀的新人冲击更大，资深分析师的价值被进一步放大，新人需深入产业链捕捉一手信息并交叉验证产业动态，这类信息是新时代研究员的核心竞争力。买方机构自身已可借助AI完成信息整理，不再单纯为整理报告付费，而是更看重多元思考视角、深度产业认知及启发投资决策的观点。在佣金改革与AI抹平基础信息差距的背景下，卖方研究打法从依靠人海战术的报告海转向深度精品，深度报告和行业报告成为主要发力点，能够驱动投资逻辑、具备原创深度的研报正赢得更高市场溢价，行业核心竞争力从覆盖广度转向细分领域的深度积淀、梯队建设与合规底座，深耕细分赛道的研究团队更受市场青睐。

过去，券商研究团队中大量人力被投入到信息归集、数据整理、初稿撰写等重复性高、规则清晰的标准化工作中，一名初级研究员手动梳理一家公司的股权架构、历史沿革相关资料，往往需要耗费一整天的时间，一份覆盖多维度行业信息的综合研究报告，多名研究员协同推进也需要两周左右才能完成基础资料整合环节。随着AI工具逐步接入券商研究团队的日常工作流，这类原本需要大量人工投入的环节被快速接管，AI可以在十几分钟内输出一份完成度达到70分的研究初稿，将原本需要数小时甚至数天的基础工作压缩至极短时间内完成，整体投研基础环节的效率实现十倍级提升。

从具体的落地场景来看，AI在投研链条中的覆盖范围已经延伸至多个细分环节，它可以自动从交易所公开平台、专业金融数据库、上市公司公告等多渠道抓取相关信息，通过文档解析引擎提取结构化字段，按照行业、时间、公司等不同维度完成信息归集，遇到格式不规范的非标准化表格也能通过语义识别完成字段提取，彻底替代了过去研究员手动“找资料、抠数字、填表格”的人肉搬运模式。在会议纪要整理、路演材料初稿生成、基础数据可视化图表制作等场景中，AI同样展现出极强的适配性，原本需要研究员耗费数小时整理的调研会议录音，AI可以在数十分钟内完成语音转写、关键信息点提取和内容摘要生成，大幅压缩了基础事务的耗时。

多家券商研究团队的实际测算数据显示，AI平均每天可以为研究员节省1至2小时的工作时间，部分资料密集型岗位的相关场景效率提升幅度甚至可以达到85%以上，这类可量化的效率提升，让研究员从大量低附加值的重复性劳动中解放出来，原本被基础事务挤占的时间资源得到重新分配。不少券商的海外研究团队、金融工程团队已经将AI作为日常工作中不可或缺的辅助工具，依托AI完成海量公开信息的初筛和整合，研究员无需再将大量精力投入到信息搜集的环节，能够直接进入后续的分析研判阶段，整个研究链条的运转节奏被明显加快。

除了面向研究员的投研辅助场景，AI在券商研究相关的运营支持环节也实现了广泛落地，过去需要人工逐一核对的清算结算数据、监管报送材料、制度条款比对等碎片化高频工作，AI都可以按照预设规则完成自动化处理，不仅效率提升2至3倍，还能有效降低人工操作可能出现的疏漏，进一步为研究团队减负，让更多人力可以向核心研究环节倾斜。

效率大幅提升的同时，金融研究领域对事实零容忍的行业属性，与大模型天然存在的幻觉风险之间的矛盾逐渐凸显。不同于普通内容生成场景，金融研究输出的每一个数字、每一条政策表述、每一组产业数据都直接关联投资决策的准确性，一旦出现失真问题，很可能对市场参与者造成直接误导，甚至引发不必要的市场波动。而大模型的幻觉风险往往并非体现为低级的逻辑混乱，而是用流畅专业的行文输出一套看似完整严谨、实则存在事实偏差的内容，部分大模型甚至会出现时序错乱、信息来源张冠李戴的问题，这类隐蔽的错误很难在第一时间被识别出来。

此前行业内出现的部分研报乌龙事件，就与AI幻觉直接相关，相关研报将多年前的国务院常务会议政策表述直接移植到近期的时间节点中，生成了看似逻辑通顺、实则完全不符合事实的内容，这类错误的隐蔽性极强，若后续没有经过严格的人工核验就直接对外发布，很容易对市场参与者形成误导，也会直接冲击研究机构的专业公信力。除此之外，多数通用大模型在信息源可靠性的辨别能力上存在明显短板，无法自动区分不同来源信息的可信度，很容易将网络上被篡改的错误信息纳入生成内容中，进一步放大了投研内容失真的风险。

针对这一行业共性问题，券商研究行业已经普遍落地“AI生成+人工终审核验”的AB岗协同模式，将AI作为完成基础环节的A岗，负责所有标准化内容的生成工作，而研究员作为B岗，承担最终的核验把关职责。这套模式明确划分了人机在投研流程中的权责边界，AI负责完成所有可标准化的事务性工作，而所有输出内容最终都要经过人工环节的严格校验，从流程层面守住了投研内容的合规底线。

这套AB岗模式的落地，也意味着AI带来的效率提升并不能直接等同于人力的彻底解放，研究员在AI完成全部基础流程之后，仍然需要投入大量精力对所有核心数字进行交叉核验，逐一核对每一条信息的原始来源，排查所有可能存在的异常值，确保最终输出的研报内容每一个细节都完全符合客观事实。部分头部券商还在此基础上进一步细化了管控规则，将RPA自动化取数与大模型语义理解相结合，由自动化工具负责所有数据的采集和字段提取，大模型仅负责语义理解和路径规划，全流程操作留痕可追溯，进一步降低AI幻觉可能带来的风险，确保所有投研输出内容的严谨性和准确性。

经过全行业的长期实践，业内已经形成明确共识，AI不会完全替代研究员，而是会推动研究员的价值坐标发生系统性转移。人机协同的模式并非简单的人机分工，而是对整个研究链条上的价值分配进行重构，机器承接所有标准化、重复性的基础工作，而人类研究员则将核心能力投入到判断、洞察与信任这些机器无法覆盖的高价值领域。过去研究员需要耗费大量时间完成的基础数据处理、公开信息整理等工作，现在全部交由AI完成，研究员的核心精力不再被低附加值事务挤占，可以全部投入到需要深度思辨的核心研究环节。

这种价值转移对不同从业阶段的研究员产生了截然不同的影响，对于缺乏产业积淀的新人而言，AI带来的冲击明显更大。过去新人研究员的主要成长路径，就是通过手动处理大量基础数据、梳理海量行业资料，逐步培养自身的数据敏感度和行业体感，在日复一日的基础工作中搭建起完整的认知体系，这些看似繁琐的“笨功夫”，是新人入行的必经历练。但随着AI工具的普及，大模型可以一键完成所有信息整合、素材梳理和初稿撰写工作，不少新人直接将原始资料丢给AI，快速拿到格式规整的成果，自身却没有完成对应的知识沉淀，甚至因为缺少基础历练，根本无法识别AI生成内容中隐藏的错误，传统的新人成长路径被大幅压缩。

与之形成鲜明对比的是，拥有多年产业洞察积累的资深分析师，其价值被AI进一步放大。AI相当于资深分析师的能力放大器，成熟的分析框架可以交由机器落地执行，把资深分析师从繁琐的执行类工作中彻底解放出来，将全部时间投入到思辨交流、产业趋势研判、核心逻辑搭建这类最能体现其长期积淀的工作中。资深分析师在长期从业过程中积累的对行业底层逻辑的深度认知、与产业各方建立的信任关系、对市场趋势的前瞻判断能力，都是AI无法通过公开信息学习获取的核心竞争力，这些能力在AI时代的稀缺性进一步凸显，资深分析师的行业价值也随之持续提升。

在新的行业环境下，新人研究员的核心竞争力要求已经发生根本性转变，过去依靠完成基础事务积累经验的路径已经不再适用，新人必须主动深入产业链一线，捕捉公开渠道无法获取的一手信息，通过多维度交叉验证产业动态，逐步搭建起自身的产业认知体系。这类从产业一线获取的非公开一手信息，是AI无法通过公开数据整合生成的内容，也成为新时代研究员不可替代的核心竞争力，只有完成这类能力积累的新人，才能在AI普及的行业环境下找到自身的不可替代价值，避免陷入能力空心化的迷茫状态。

AI技术的普及，也直接改变了买方机构对券商研究服务的付费逻辑。过去不少买方机构会为券商研究团队提供的基础信息整理类服务支付相应费用，依托券商的人力投入降低自身的信息搜集成本，但现在买方机构自身已经可以借助AI工具独立完成信息整理、数据初筛等基础工作，不再单纯为整理报告这类基础服务付费，转而更加看重券商研究输出内容中的多元思考视角、深度产业认知以及能够直接启发投资决策的原创观点。

叠加佣金改革的行业背景，AI技术已经抹平了不同研究团队之间的基础信息差距，过去卖方研究行业普遍采用的依靠人海战术铺量、靠报告海抢占市场覆盖份额的打法已经完全失效。在基础信息所有人都可以通过AI快速获取的情况下，单纯依靠输出大量同质化的基础研报，已经无法获得买方机构的认可，也无法形成自身的差异化竞争优势，整个卖方研究行业的发展方向开始全面转向深度精品路线。

当前，深度报告和行业专题报告已经成为券商研究团队的主要发力点，那些能够清晰驱动投资逻辑、具备完全原创深度的研报，正在市场上赢得越来越高的溢价。这类深度研报不再是对公开信息的简单整合罗列，而是融入了研究员长期深入产业一线调研积累的一手信息、对行业底层逻辑的深度拆解、对未来趋势的独立研判，这些内容是AI无法通过整合公开信息生成的，也是买方机构真正愿意付费获取的核心价值。不少深耕细分赛道的研究团队，凭借在单一领域长期的深度积淀，持续输出高质量的原创深度研报，在市场上获得了越来越高的认可度，行业影响力持续提升。

整个券商研究行业的核心竞争力评价标准，已经从过去的覆盖广度全面转向细分领域的深度积淀、研究团队的人才梯队建设以及全流程的合规底座搭建。过去依靠扩充人员规模、扩大覆盖行业数量抢占市场的模式已经难以为继，只有在细分赛道持续深耕，搭建起结构合理的人才梯队，同时建立起覆盖AI全使用流程的完善合规管控体系，确保所有输出内容的严谨性和准确性，研究团队才能在新的行业环境下站稳脚跟，获得市场的长期青睐。

(编辑：张广德)