人工智能（AI）助推投研提效，驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型的不只是券商分析師，也包括研究所本身。在這場(chǎng)效率革命中，從人力、組織、科技投入等各方面，券商研究所都需要在變化中尋求未來的方向。

對(duì)此，有大型券商研究所從業(yè)人士表示，“AI平權(quán)加速推動(dòng)賣方研究轉(zhuǎn)向深度”，也有人士直言，“賣方研究行業(yè)可能會(huì)迎來大浪淘沙的洗牌”。還有受訪者提出，“私域數(shù)字資產(chǎn)會(huì)是研究所未來差異化服務(wù)的基石”。總體而言，在公募傭金新規(guī)的大背景下，AI為券商研究所帶來了更多構(gòu)建差異化發(fā)展路徑的可能性，同時(shí)也驅(qū)動(dòng)券商研究所更加重視具有價(jià)值的研究工作。

AI平權(quán)推動(dòng)賣方深度化轉(zhuǎn)型

近幾年，證券業(yè)在金融科技方面的投入持續(xù)增長(zhǎng)，然而“馬太效應(yīng)”也愈發(fā)顯著，頭部券商與其他中小券商之間在投入上存在著較為明顯的差距。與此同時(shí)，券商研究業(yè)務(wù)的分倉傭金收入集中度較高，前27家券商的分倉傭金收入達(dá)54.15億元，占了八成份額。值得注意的是，隨著DeepSeek熱潮來襲，引發(fā)了關(guān)于技術(shù)平權(quán)的討論，業(yè)內(nèi)關(guān)注中小券商研究所是否能夠借助AI賦能，實(shí)現(xiàn)研究能力的“彎道超車”。

從業(yè)內(nèi)券商人士的答案來看，可以理解為“很難”。廣發(fā)證券發(fā)展研究中心和中信建投證券研究所有關(guān)人士均認(rèn)為，AI技術(shù)的應(yīng)用，對(duì)賣方研究同行而言都是機(jī)遇，要真正實(shí)現(xiàn)“彎道超車”還需綜合考慮多方因素。

“行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局的變化不僅取決于技術(shù)投入，還與研究質(zhì)量、市場(chǎng)影響力、客戶資源等多方面因素相關(guān)。”中信建投證券研究所有關(guān)人士認(rèn)為，中小券商可以通過積極引入AI技術(shù)，結(jié)合自身特色和優(yōu)勢(shì)，專注于特定領(lǐng)域或行業(yè)，打造差異化的研究品牌。廣發(fā)證券發(fā)展研究中心認(rèn)為，行業(yè)頭部化應(yīng)該是一個(gè)長(zhǎng)期的必然趨勢(shì)。

申萬宏源研究總經(jīng)理助理、TMT總監(jiān)、首席分析師劉洋提到，因?yàn)槊考胰萄芯克紩?huì)依據(jù)自身的理解與稟賦來投入金融AI，所以在應(yīng)用效果方面也會(huì)存在差異。

劉洋還表示，AI平權(quán)會(huì)加速推動(dòng)賣方研究向深度研究轉(zhuǎn)型，并且會(huì)將產(chǎn)業(yè)化、國(guó)際化、底層技術(shù)化等國(guó)家所支持的投研方向一并納入指引。

高質(zhì)量研究?jī)r(jià)值持續(xù)凸顯

除了AI平權(quán)外，推動(dòng)券商研究所進(jìn)一步做好深度研究的動(dòng)力還來自買方。除了公募交易傭金費(fèi)率改革等政策因素外，還有AI等技術(shù)因素帶來的影響。公開信息顯示，一些基金公司正在采購AI大模型算力，智能投研是其中一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。當(dāng)買方在緊鑼密鼓地借助AI提高投研能力時(shí)，對(duì)賣方研報(bào)的需求會(huì)否減少又成為一個(gè)新問題。

“目前AI的投研能力還局限于基礎(chǔ)研究，無需擔(dān)心需求的減少。增加深度研究是我們未來發(fā)展的方向，要做真正有價(jià)值的精品研究。”浙商證券研究所有關(guān)人士表示。

中金公司研究部執(zhí)行總經(jīng)理、非銀行金融及金融科技行業(yè)首席分析師姚澤宇認(rèn)為，AI大模型的出現(xiàn)會(huì)讓買方獲取信息更加容易，相應(yīng)地，買方對(duì)信息質(zhì)量的要求也會(huì)更高，涵蓋時(shí)效性、準(zhǔn)確性、完整性等方面。這使得對(duì)賣方分析師提供的研究和服務(wù)的期待越來越高，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度預(yù)計(jì)會(huì)加劇，賣方研究行業(yè)或許會(huì)迎來大浪淘沙般的洗牌。從長(zhǎng)期來看，高質(zhì)量、有思想的研究?jī)r(jià)值會(huì)進(jìn)一步凸顯。

中信建投證券研究所有關(guān)人士認(rèn)為，AI將幫助買方投研人員大幅提升能力邊界，從以往的人工瀏覽閱讀，轉(zhuǎn)變?yōu)槿啃畔⒂葾I初步處理，只反饋核心關(guān)鍵信息給投研人員。因此，可能要求賣方加大供給，但不意味著對(duì)質(zhì)量要求下降，“因?yàn)锳I可以很容易地篩選出有價(jià)值的研報(bào)信息，并過濾水貨研報(bào)，如果賣方大量提供低質(zhì)研報(bào)，將很快被買方定位發(fā)現(xiàn)，從而失去客戶信任。”

廣發(fā)證券發(fā)展研究中心相關(guān)人士同樣認(rèn)為，未來客戶對(duì)優(yōu)質(zhì)研究成果，如研報(bào)、數(shù)據(jù)、模型等信息的需求會(huì)更多，賣方同行應(yīng)當(dāng)積極運(yùn)用AI來夯實(shí)自身的研究基礎(chǔ)。尤其要緊扣中國(guó)式現(xiàn)代化的主線，深度強(qiáng)化與產(chǎn)業(yè)界的聯(lián)系，精準(zhǔn)捕捉科技創(chuàng)新所引發(fā)的產(chǎn)業(yè)變革及投資機(jī)遇。

私域數(shù)字資產(chǎn)或是差異化服務(wù)基石

從實(shí)踐來看，有些研究所已經(jīng)全面部署AI大模型，并將其應(yīng)用到投研業(yè)務(wù)中的各個(gè)環(huán)節(jié)，而有些研究所還停留在各行業(yè)小組或分析師個(gè)人自行探索的階段。盡管各研究所進(jìn)度存在差異，但必須正視的是，隨著AI極大程度地解放了投研生產(chǎn)力，未來研究所在科技投入、人才以及組織等方面均會(huì)面臨相應(yīng)的調(diào)整。

劉洋表示，目前高價(jià)的金融軟件未來售價(jià)將會(huì)降低，研究所的IT投入會(huì)持續(xù)保持良好態(tài)勢(shì)，同時(shí)對(duì)初級(jí)人力的需求會(huì)有所減少。浙商證券研究所有關(guān)人士則認(rèn)為，未來研究所會(huì)增加金融科技方面的投入，引導(dǎo)并激勵(lì)現(xiàn)有人才朝著復(fù)合領(lǐng)域發(fā)展，使其成為分析師中最了解AI、在金融科技領(lǐng)域最懂投研。

中信建投證券研究所有關(guān)人士認(rèn)為，對(duì)AI的投入需要聚焦長(zhǎng)期價(jià)值。本地化部署盡管在初期的成本較高，不過它能夠保障數(shù)據(jù)的安全，并且可以積累專屬的知識(shí)庫。從長(zhǎng)期看，可降低人力依賴，例如減少基礎(chǔ)分析師崗位。

多位受訪人士還表示，在AI時(shí)代，私域數(shù)字資產(chǎn)會(huì)成為各家研究機(jī)構(gòu)差異化服務(wù)的基石。賣方研究機(jī)構(gòu)借助AI手段，持續(xù)沉淀積累各類數(shù)字資產(chǎn)，如核心數(shù)據(jù)、分析框架、估值模型等，將形成自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

（來源：證券時(shí)報(bào)網(wǎng)）