新华网北京4月30日电（闫惠卓）交易日的清晨，证券公司投研室的电脑屏幕已亮起柔和蓝光，研究员轻点鼠标即可调取跨市场数据图谱；投行办公区，AI大模型已完成财务舞弊核查、关联关系排查等尽调工作；手机端的智能投顾界面跳出持仓健康度诊断报告。人工智能正以可触摸、可感知的场景变革，在数据奔流与算法迭代中重塑证券行业的日常。

AI带来的远不止效率数字的提升，更是对业务逻辑的深层重构。当人工智能承担了投研工作中近半的信息处理工作，尽调周期从数月变成以天或小时计数，专业财富管理服务触达面越来越广，证券行业正在经历从“人力驱动”向“智能协同”的深层蜕变。

从“工具赋能”到“生态重构” 投研回归专业研判

过去，证券研究员的日常被海量信息处理工作填满。行业研究员的清晨，常常从复印机的嗡鸣声中开启，日均需处理几十份PDF研报，手工摘录上百组关键数据，反复比对各家同业观点，大量精力被消耗在基础事务上，难以投入深度研判。这种高度依赖人工操作、效率低下的模式，成为制约投研质量与广度提升的关键因素。

随着AI技术在证券投研领域的深度渗透，这一局面正在改写。中信建投证券表示，在传统模式下，分析师大量时间用于数据收集整理等基础工作，而AI技术的应用明显减低基础工作用时占比，大幅释放了研究员的时间与精力。

事实上，AI对投研行业的改变远不止效率提升，更实现了从“提升处理速度”到“拓展认知边界”的质变，推动投研行业完成从“工具赋能”到“生态重构”的跨越。

讯兔科技创始人、CEO李罗丹认为，AI正重塑各个行业的入口，金融投研也不例外。“AI到来，技术汹涌而来，我们需要考虑未来人和AI如何共存、如何配合、如何协作、如何能让AI变成我们的杠杆，而不是我们的制约，更不是我们的替代。”

基础的数据处理环节之外，AI对于传统投研的突破还体现在以下两个方面，一是认知局限瓶颈，即人类分析师往往受限于自身专业背景与经验范围，而AI可构建跨行业、跨市场的关联分析网络；二是时效性，重大事件的响应速度从小时级缩短至分钟级。

李罗丹指出，AI投研正从“助理时代”迈入“师徒时代”，人机协同已成必然。未来研究员的核心价值，在于一手产业信息、非共识认知和市场参与主体的关系管理。人应借助AI增强信息处理能力，专注于更高价值的判断与连接。

中信建投证券相关负责人接受采访时指出，与以往的数字化研究工具相比，AI带来的变革具有本质不同。传统工具多为被动响应、功能模块化，高度依赖人工操作，而AI赋能实现了主动预测、系统化工作流与自主执行决策闭环，不再是简单的工具替代，而是重构了投研的生产关系和价值链条。

华泰证券研究所所长助理、策略首席兼金融工程首席何康表示，AI在投研中的核心价值在于实现研究范式的科学化。AI大模型有望打破投研人员在工程实现能力上的瓶颈，通过自然语言交互实现“所思即所得”。与传统数字化工具侧重于“购买时间”的提效属性不同，AI大模型具备深度介入投资策略的能力，从单纯的工具属性演变为直接参与超额收益生成的生产力要素。

从“人防”到“智控” 投行合规更精准更高效

事前准入、事中尽调、事后信披。从前是靠人力逐环节盯防、逐份材料手动核对，人员深陷机械性重复工作，被动跟着流程疲于奔忙，在AI嵌入后，流程围绕智能体系重构运转，以系统能力替代个体经验，依托算法工具实现标准化、常态化智能管控；从前依靠人力堆砌，如今依靠数智化技术全方位筑牢风控防线，实现风险早识别、早预警、早干预，项目全周期管控更透明、核查校验更严谨、存续期管理更闭环。投行整体执业效率、合规质量与风险抵御韧性实现全方位升级。

中信建投证券相关负责人表示，在投行业务中，AI的核心价值是推动投行从“劳动密集型、经验驱动型”向“知识密集型、技术驱动型”转变。所带来的变革主要体现在三个方面，一是突破传统执业模式瓶颈；二是拓展从业人员能力边界；三是在处理数据时，比起单纯的“流程支撑”，智能体“辅助决策”能力得到跃升。

该负责人认为，AI在投行业务中的应用对行业高质量发展具有重要意义，一方面，有效提升了全行业执业标准化水平，用技术手段减少主观差异，让执业过程更加规范、透明；另一方面，大幅减轻了重复性事务工作量，让专业人员更多聚焦于价值判断与客户服务，同时也能更好地适配资本市场从严监管、提质增效的整体导向。

不过，现阶段AI应用于投行业务仍需注意场景适配度、数据治理、大模型“幻觉”等问题。该负责人坦言，真正守住底线，做好资本市场“看门人”的关键需要认清一个问题：AI的使命不是替代人，而是提升人的工作效率和判断能力。通过技术赋能，坚持“人机协同、人工把关”，使投行从业人员能够将有限的时间和精力集中在真正需要专业判断的高价值环节，而非在基础信息处理中耗费大量精力。只有这样，投行才能真正做到“看得更清、看得更深”，切实履行好资本市场“看门人”的核心职能。

从“产品导向”到“客户需求导向” 财富管理服务逻辑重构

随着证券行业对AI应用的持续深化，证券行业财富管理板块正系统性重构服务供给模式，并进一步拓宽服务边界。一线服务人员得以从重复答疑、基础信息整理等事务中释放精力，聚焦深度需求沟通、长期投资理念引导与复杂场景解决方案，实现服务质量与客户体验双提升。

此前，传统财富管理长期面临服务半径有限、行为引导不足等瓶颈，影响整体服务体验与客户获得感。中金公司管理委员会成员、中金财富总裁王建力接受采访时表示：“传统财富管理受限于人力成本与个体差异，高质量服务难以覆盖大众客群。”

“AI技术能够系统性、规模化地帮助突破财富管理行业长期存在的的核心瓶颈。”他指出，AI赋能财富管理，首先体现在提升信息传导效率，以较低的边际成本，显著扩展服务半径。其次，AI可以缩小投顾服务的动作误差。在共同作用下，能够帮助行业更好地实现普惠化与专业性、响应效率与服务温度的双重平衡。

在供给端，依托多维需求分析与智能算法能力，AI可针对不同风险偏好、不同投资需求的投资者生成适配的服务方案，同步提升组合优化效率与服务响应速度。从持仓健康度分析、风险敞口监测，到市场行情解读、定投与再平衡建议，一系列专业财富管理服务已逐步嵌入线上全流程，让投资者可便捷享受一站式智能陪伴服务，打破了传统服务模式的时空限制。

在服务端，AI技术有效解放了一线服务人员的生产力，使其脱离重复繁杂的基础事务，将更多精力聚焦于投资者深度需求沟通、长期投资理念引导与复杂场景解决方案优化，进一步推动行业整体服务质量与投资者体验双向提升。

从行业发展趋势来看，AI驱动的财富管理正在实现从“产品导向”到“客户需求导向”的转型，这种普惠化服务能力将成为券商零售业务的核心竞争力。在行业实践中，中金公司正在探索的“AI+HI”（人工智能+人类智慧）协同模式具有一定参考价值——以深厚投研实力、完善配置逻辑与及时市场洞察为基础，避免AI应用陷入“空中楼阁”，依托成熟的投研体系与配置方法论，为投资者提供专业、可落地的服务方案，这一思路也为行业AI应用规范化发展提供了借鉴。

在AI应用的推动下，财富管理服务不再受限于传统模式的覆盖能力，使得专业服务能够高效触达更广泛的投资者群体。AI正推动整个财富管理行业向更普惠、更精准、更有温度的方向转型，助力投资者优化长期持有体验、稳步提升财富获得感，这也是行业践行普惠金融的重要体现。

王建力表示，对于大众客户，依托体系化的买方投顾服务，通过数字化算力与AI算法做好普惠经营，让长尾客群也能以更低门槛享受到专业的顾问服务和良好投资体验；对于需求专业度更高的客户，将由AI辅助投资顾问，在提升单投顾的服务效能和专业程度的同时，发挥投资顾问服务客户的主观能动性，提供更为个性化的服务。同时，服务经验也可反哺AI整体优化，从而提升客户后续使用体验。