AI赋能券商投研：机遇与挑战并存

近年来，人工智能(AI)技术在金融领域的应用日益广泛，券商投研领域也不例外。大型语言模型(LLM)的兴起为投研工作带来了新的变革可能。

中金公司近期发布的AI策略系列报告，以中央经济工作会议为例，展示了AI在政策解读中的应用。AI能够对历年政策文件进行全面信息提取，并转化为可追溯的数字时间序列，克服了人工解读中记忆极限和主观判断的局限性。例如，报告中构建的“稳增长”情绪指数，量化了历年中央经济工作会议对稳增长的关注程度，并将其与A股和利率走势进行了对比分析。

然而，AI在投研中的应用并非没有局限性。目前，多数券商利用AI主要集中在对已有信息的整合和二次加工，直接使用AI撰写研报的案例相对较少。AI的分析结果需要结合人类分析师的专业判断，才能得出可靠的结论。此外，AI模型的训练数据和算法也可能影响其分析结果的准确性，需要谨慎对待。

许多券商已开始探索AI在投研领域的应用，例如：国金证券利用AI挖掘产业链智能信息；海通证券开发“e海言道”研报点评大模型；中信建投的智能投研平台提升了工作效率；申万宏源和国泰君安也积极探索AI赋能研报写作等场景。

尽管AI在投研领域应用前景广阔，但其当前应用场景仍存在一些局限性。AI模型的推理能力相对较弱，需要人工监督和介入。未来，构建具有高度专业水准的检索增强生成(RAG)技术将至关重要，这需要将大模型的语言和逻辑推理能力与优质的金融数据和投研业务协同工作环境有机整合，才能真正实现“语控万数”的效果，提升投研效率，减少人为误差。同时，金融机构也需要重视AI应用中的合规和安全问题，并考虑自建算力集群私有化部署来保障数据安全。