产业研究报告：AI重塑金融投研的范式变革与路径前瞻

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容证券研究报告 | 2026年09月29日产业研究报告AI 重塑金融投研的范式变革与路径前瞻核心观点发展研究·产业研究证券分析师：张立超0755-81982881zhanglichao@guosen.com.cnS0980519050002相关研究报告AI 正在重塑金融投研的竞争格局与价值创造能力，推动金融投研进入一个以“人机协同、智能驱动”为特征的新纪元。当前，AI 技术已渗透至金融投研工作的每一个环节，形成了从信息获取、信息处理、研究分析、决策辅助到成果输出的全链条赋能体系。现阶段 AI 投研的适宜模式是“人机协同”，即 AI 负责处理海量数据、执行重复任务、提供初步分析和辅助验证；人类研究员负责定义问题、把握方向、进行深度洞察、做出最终判断并承担责任。海外头部金融机构在 AI 投研领域的战略布局已从单点工具应用演进为系统性、平台化的能力建设，形成了各具特色的技术路线与建设模式。高盛将 AI定义为继移动互联网之后的下一代生产力革命，AI 的使命是将过去数十年积累的数百万份研报、专家访谈纪要及内部分析框架这些知识资产充分激活；摩根大通在 AI 领域的投入长期位居行业前列，其 AI 投研系统高度集成于内部工作流，强调安全可控。摩根士丹利的 AI 战略与其财富管理转型战略深度绑定，其核心是利用 AI 将摩根士丹利分析师的思想高效、准确地传递给每一位财务顾问及其高净值客户。相较于海外，中国金融投研领域的人工智能应用虽然起步稍晚，但得益于国内超大规模的数据资源、活跃完善的技术创新生态以及多层次资本市场建设的政策红利，近年来实现了从追赶到并跑、从局部试点到全面渗透的跨越式发展。特别是自 2023 年生成式 AI 技术爆发以来，国内金融机构普遍将 AI投研建设纳入数字化转型的核心议程，推动行业经历了从概念验证到场景落地、从单点工具应用到全链路重构的快速演进。在此过程中，头部券商、大型公募及头部量化私募普遍形成“自研底座+垂直微调+外购工具+私有知识库”的混合架构，在核心数据、核心模型、核心流程上强化自主可控；中小机构则更多依托恒生电子、同花顺、百度智能云等第三方成熟平台快速接入AI，共同推动 AI 技术在金融投研领域的加速落地。AI 重塑金融投研是一场深刻的范式革命，既带来巨大的效率提升和价值创造机遇，也伴随着复杂的技术、合规、组织和市场风险。展望未来五至十年，随着多模态大模型、智能体、因果推理等技术的持续演进，以及金融机构数字化转型的纵深推进，AI 将从辅助工具逐步演进为协作伙伴甚至决策参与者，从根本上重塑投研人员的角色定位、组织的分工模式、行业的竞争格局以及整个资本市场的信息生态。金融机构需在战略规划、技术投入、合规管理、人才培养和风险防控等方面进行全面、系统的布局，坚持“技术向善、风险可控、价值导向、以人为本”的原则，在拥抱变革的同时守住底线，才能在 AI 时代行稳致远，真正实现金融服务实体经济、助力投资者价值创造的根本目标。风险提示：海外市场风险波动；政策效果不及预期。报告列举的公司/个股仅为案例介绍，不作为投资推荐的依据。请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容证券研究报告2内容目录1.绪论：金融投研范式变革的时代背景 ............................................ 41.1 传统金融投研的底层逻辑与现实痛点 .................................................. 41.2AI 技术演进为金融投研打开新空间 .................................................... 52.AI 驱动投研范式变革：底层逻辑与能力拆解 ......................................62.1 范式变革的本质：AI 投研的“三个重构” .............................................. 62.2AI 对投研全链条的赋能拆解 .......................................................... 72.3 现阶段 AI 投研的能力边界 .......................................................... 103.海外 AI 驱动金融投研的前沿实践 .............................................. 113.1 海外头部金融机构 AI 投研的建设路径 ............................................. 113.2 海外典型 AI 投研的前沿应用场景与案例 .............................................. 143.3 海外 AI 投研实践的特征与启示 ...................................................... 144.国内 AI 投研的发展现状与行业进展 ............................................ 154.1 国内 AI 投研发展进程与阶段特征 .................................................... 154.2 国内不同类型机构 AI 投研的差异化落地路径 .......................................... 174.3 当前国内 AI 投研的主流应用场景 .................................................... 214.4 国内 AI 投研落地现实瓶颈与痛点 .................................................... 225.AI 驱动下投研范式的未来演变与前瞻展望 .......................................245.1 投研人员能力模型与工作模式的演变 ................................................. 245.2 投研组织架构与分工模式的演变 ..................................................... 255.3 行业竞争格局与价值链的演变 ....................................................... 265.4 值得关注的潜在挑战与风险 ......................................................... 266.国内机构 AI 投研落地路径及建议 .............................................. 276.1 机构 AI 投研的建设路径 .......................................