AI搶灘基礎工作 券商分析師堅守深度研究主場
來源:證券時報網作者:馬靜2025-03-26 06:43

證券時報記者 馬靜

一方面,券商分析師數量持續增長,截至2024年底已達5776人;另一方面,人工智能(AI)大模型在多環節大幅提升了投研效率。當分析師直面AI時,由此產生了職業焦慮。

不過,證券時報記者對多家券商研究所的調查情況顯示,短期內,AI的發展或許會使助理分析師的需求有所降低,卻無法完全替代分析師。

受訪者普遍認為,AI更多是作為智能助手,承擔基礎和重復性的工作,而深度研究仍會是分析師的主場。

分析師日常工作積極擁抱AI

記者從受訪券商處了解到,DeepSeek火熱之后,不論年輕抑或資深,總量小組或是行業小組的分析師們,都在積極學習使用AI工具。除了內在驅動外,正如廣發證券發展研究中心提到的,公司和部門層面在積極引導分析師借助AI輔助自身研究工作。

據中信建投證券研究所有關人士介紹,在學習路徑方面,一些動手能力強的分析師已然是扣子、秘塔等 AIGC(人工智能生成內容)平臺工具的重度使用者,另有一些分析師則側重于與技術人員展開合作,積極探索場景發掘。一些資深研究員,更希望能通過AI針對行研框架、產業鏈研究、估值模型等提供整體的解決方案。

“分析師對AI工具的接受度普遍較高,這是因為他們在工作中切實感受到了AI帶來的效率提升。”浙商證券研究所有關人士表示。申萬宏源研究總經理助理、TMT總監、首席分析師劉洋則預判,未來在研究所里,必將是人人使用AI,人人善于AI。

不過,雖然AI在投研領域中所起的作用越來越重要,但仍不可完全替代分析師。“分析師的價值主要體現在發現上市公司的價值以及與投資者進行溝通交流上。在這個過程中,分析師會對產業的發展變化形成個性化的判斷,進而產生新的知識和觀點,并且能夠在產業界積累自身的影響力。”廣發證券發展研究中心相關人士認為。

AI投研仍需人類主導

記者了解到,AI在一些單項技能上表現出色,但在細分場景中,還很難說當下AI已徹底接近甚至超越分析師的表現。

據國信證券經濟研究所策略首席分析師王開介紹,AI在“聽”和“讀”這類輸入任務上表現較好,能夠高效歸納市場信息、提煉觀點要點,不過存在遺忘問題,而且處理過多信息時容易丟失重點。在數據計算、模型優化方面,AI也能助力分析師提高工作效率,但仍需在分析師的監督下開展工作,以避免出現“AI幻覺”。對于AI在“寫”方面的質量,評價褒貶不一,它能夠快速整合相應素材,然而在邏輯性、連貫性和專業性上仍有待訓練和改進,尤其在深度研究和市場策略分析方面,還需逐步打磨和優化。

中金公司研究部執行總經理、非銀行金融及金融科技行業首席分析師姚澤宇也提到,在當前所測試的應用場景中,AI在回答完整度、忠實度、準確性等方面,平均能達到70~80分的水平,特別是在大模型所擅長的讀、寫這類場景里,表現更為突出。不過,在信息甄別、觀點認知、決策建議等對專業性及精確度要求更高的場景中,依舊需要分析師發揮主導作用,從而確保結果的質量。

中信建投證券研究所有關人士提到,雖然AI在公開信息的采集、合成等方面能力已超越人類,但由于幻覺問題還未根除,由 AI整理的各類“初稿”,仍需研究員人工復審,在大部分場景下無法直接交付給客戶。

分析師與AI“互助”

“AI能夠替代部分助理研究員所做的基礎且重復性的工作,然而在競爭壁壘分析、商業模式拆解、估值模型邊際變化、投資評級建議等深度研究領域,依舊是分析師發揮主導作用的‘主場’。”浙商證券研究所有關人士表示。

中信建投證券研究所有關人士亦認為,以DeepSeek為代表的大模型在投研工作中的意義,在于解構復雜腦力勞動中的標準化環節,將人類從重復性信息處理中解放出來,為專業分析騰出認知帶寬。在他看來,應該把AI看作是金融行業生產力工具的進化升級,未來更可能是人機協同,由AI當助理。

王開也更傾向于把當前的AI作為增強型工具,而非完全獨立決策主體。更現實的趨勢是“分析師邏輯搭建+AI執行”,即AI 作為分析師的智能助手,承擔數據處理、趨勢分析和輔助建模等工作,而人類分析師則聚焦于研究邏輯的構建。

劉洋則認為,在深度思考、旁征博引、跨領域思考方面,分析師與AI應當共同進步,甚至互相幫助。

助理分析師面臨挑戰

當前,AI正在重塑研究所的人才培養體系,當研究團隊負責人及資深分析師更多借力智能投研助理時,對人工助理分析師的需求將會下降。

中信建投證券研究所有關人士表示,助理分析師所承擔的工作相對基礎,涵蓋資料整理、日報周報撰寫、基礎數據分析等方面。然而,與人類相比,人工智能不僅可以勝任這些工作,而且在效率、成本和穩定性方面更具優勢,效率更高、成本更低且穩定性更強。與此同時,由于AI本身具有“越用越聰明”的特性,在分析師與AI日常持續交互并協同為客戶服務的過程中,AI積累的專業知識會日益豐富,所掌握的專業技能也會更加完善。這反過來又會進一步增強分析師對AI的信賴程度,從而形成一種人機合作的良性循環效應。

不過,對此也有不同的觀點。廣發證券研究所認為,從分析師成長路徑來看,基礎性、重復性工作也是學習成長的必備過程,很難說可以完全跳過。

姚澤宇持有類似觀點。在他看來,賣方分析師一般需要歷經長時間的訓練,以此增強自身全方位的專業能力,進而贏得客戶信任并提升市場影響力。在這一過程中,分析師不僅要持續豐富自身的專業認知、完善研究框架,還得不斷改進表達溝通技巧、提升綜合素質。相對來說,后者很難通過AI大模型迅速獲得顯著提升。

責任編輯: 孫孝熙
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