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　　每經(jīng)記者 王海慜??李娜????每經(jīng)編輯 彭水萍

　　DeepSeek大模型的橫空出世，最近讓各家券商忙得不可開交。金融科技人員忙著接入，而各大研究所通過研報、電話會、策略會等形式大談特談DeepSeek及相關(guān)投資機會。

　　日前，某券商金融行業(yè)首席曾在朋友圈分享了一張各崗位被AI取代難易程度導(dǎo)圖，引發(fā)同行熱烈討論，與此同時，越來越多的券商研究人士紛紛在三方社交平臺上吐露大模型使用后的心聲。在這些既興奮又焦慮的情緒背后，流露出DeepSeek的強悍表現(xiàn)帶給不少券商投研人員的震撼和危機感。

　　在呼嘯到來的AI時代下，券商分析師真的會被AI取代？基金經(jīng)理們?nèi)绾沃匦聦徱曎u方研究的價值？我們不妨讓DeepSeek和基金經(jīng)理們進行一番隔空問答。

　　DeepSeek等國產(chǎn)大模型的橫空出世震驚了全世界，其超強的文字組織、邏輯推理能力極大的解放了文稿生產(chǎn)力，也讓不少文字工作者的“碗飯”有些端不穩(wěn)了。

　　有意思的是，DeepSeek效應(yīng)也激發(fā)了不少券商分析師群體的“傾訴欲”。不少機構(gòu)投研人士的大模型使用感想最近頻頻出現(xiàn)在社交平臺上。

　　日前，某券商分析師向記者訴說了使用DeepSeek后萌生的職業(yè)危機感，“太顛覆了，一般人的文筆都比不上它（DeepSeek），而且很智能，我覺得它寫的東西起碼可以達到一個985研究生的水平。另外，學(xué)習能力非常強大，你喂給它幾篇類似的內(nèi)容，它就知道該給你寫什么樣的東西了?！?/p>

　　“以后，那種資料堆砌的研報就沒有什么價值了，國內(nèi)這個現(xiàn)象還挺多的，估計都要被機器取代了。”她坦言，從長期來看，即使是資深分析師也應(yīng)該有危機感，“萬物皆可被取代 ，沒準你多喂它炒股方面的知識，以后AI的選股能力也可以很強?！?/p>

　　而這位券商研究人士的焦慮并不是個案。

　　值得一提的是，最近，某券商金融行業(yè)首席曾在朋友圈分享了一張各崗位被AI取代難易程度導(dǎo)圖。導(dǎo)圖顯示，AI率先取代的將是簡單機械、缺乏創(chuàng)意、弱社交的工作，相比之下，同時具備創(chuàng)意或決策、強社交屬性的崗位則更難被AI取代，而證券分析師被標注在弱社交象限。

　　這張導(dǎo)圖引發(fā)了同行們的討論。對此，不少分析師并不認同?！斑@里的弱社交應(yīng)該單指撰寫報告層面。分析師是經(jīng)常需要社交的。”有分析師認為。盡管如此，這也在一定程度上反映出部分分析師對AI沖擊力的強烈感知。

　　與此同時，最近在一些熱門社交平臺上還可以經(jīng)常刷到券商分析師們的言論，他們一面在大量使用DeepSeek，一面開始對未來憂心忡忡。記者在某熱門社交平臺上看到有分析師發(fā)帖討論DeepSeek的使用心得，明顯能感受到他們既興奮又焦慮的情緒，例如：

　　“用DeepSeek搜索了一下不同奶茶咖啡品牌單店模型，雖然數(shù)據(jù)比較舊，但是可參考，節(jié)約了搜索資料數(shù)據(jù)的時間。感覺科幻電影馬上照進現(xiàn)實了，本來覺得是下一代人要面臨的問題，沒想到這么快就能看到?！?/p>

　　“你可以問問它（DeepSeek）從資源稟賦、儲量和未來成本變動角度分析中海油和西方石油，回答驚到我了，回答深度媲美賣方分析師?！?/p>

　　“AI發(fā)展太快，DeepSeek確實強大，像研究員這樣的崗位面臨失業(yè)風險，科技浪潮下，大家都得思考如何應(yīng)對轉(zhuǎn)型。”

　　“以后可以不需要實習生了?！?/p>

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　　記者最近通過試用發(fā)現(xiàn)，如今國產(chǎn)大模型的功能已有明顯的躍升。比如，現(xiàn)在豆包已經(jīng)實現(xiàn)了給它一個原始資訊鏈接就可以快速自動寫一篇內(nèi)容詳實、邏輯清晰的解讀報告，而這樣的資訊解讀以往是券商研究報告中經(jīng)常出現(xiàn)的內(nèi)容。在寫作遇到無法繼續(xù)的時候，也可以隨時求助大模型。此外，大模型在資料匯總整理方面也表現(xiàn)不俗，記者嘗試用DeepSeek來檢索個股基本面信息，能很快得到一篇條理清晰、內(nèi)容完整的簡報（但內(nèi)容真實性有待核實）。

　　不過，在記者采訪中，也并非所有的分析師都對大模型的能力“甘拜下風”，比如，在一些專業(yè)要求更高的領(lǐng)域，一些券商分析師則認為目前AI能提供的幫助還不夠。

　　以最近都在卷大模型應(yīng)用的券商金融工程研究團隊為例，某資深金工分析師告訴記者，“大模型對日常工作可能有幫助，但對創(chuàng)新性的專題研究目前看來沒什么太大的幫助，我試了下搜索得到的內(nèi)容都是我們之前發(fā)過的報告內(nèi)容?！?/p>

　　“DeepSeek和豆包這些模型我都試了，對我們做研究找新思路、新因子這塊，幫助不是很大?！彼赋觥?/p>

　　不過，記者也注意到，去年以來，一些券商研究所的金工團隊已經(jīng)開始使用大模型來挖掘因子。

　　對此，上述金工分析師坦言，目前大模型能起到輔助作用，但還不具備創(chuàng)造性，“（一些券商金工團隊對大模型的應(yīng)用）其實就是用機器學(xué)習方法挖因子，AI現(xiàn)在還不能自己挖因子。股票投資畢竟不完全是科學(xué)，不然幻方去年業(yè)績也不至于不好?！?/p>

　　然而，隨著大模型能力的不斷升級，AI或?qū)⒉豢杀苊獾赜绊懙焦ぷ魃罡鱾€方面，如何使用AI工具來賦能自己，將是多數(shù)職場人士的必選項。?

　　一方面，券商研究人士“販賣”焦慮成為業(yè)內(nèi)焦點。另一方面，AI的這輪沖擊波也讓一些深層次的問題值得被關(guān)注，比如，隨著AI時代轟轟烈烈地到來，什么樣的研究報告才具有生命力，能讓公募基金等機構(gòu)心甘情愿付費？

　　對于這一討論方向，在深度思考的模式下，DeepSeek一連向記者輸出了5個問題，其中不乏一些頗為尖銳的話題。具體如下：

　　1．基金公司是否可能借助開源模型自建研究工具，減少對外部研報的采購？

　　2．技術(shù)滲透是否會導(dǎo)致基金等買方機構(gòu)對標準化研報的需求下降，轉(zhuǎn)而更關(guān)注深度分析和定制化服務(wù)？

　　3．券商研究所向基金公司提供的多元化服務(wù)，比如，研究報告、不定期交流、大型策略會、行業(yè)精品專題會議、培訓(xùn)、預(yù)約調(diào)研、邀請專家、承擔課題等方面，你覺得還有哪些是有價值或者可以更進一步升級的呢？

　　4．基金機構(gòu)是否會因AI工具的普及而對研報的原創(chuàng)性、邏輯嚴謹性提出更高要求？

　　5．若DeepSeek推動AI技術(shù)平權(quán)，中小型券商研究所能否通過開源模型快速縮小與頭部機構(gòu)的研究能力差距？這是否會加劇行業(yè)競爭，迫使基金機構(gòu)重新評估合作券商的選擇標準？

　　就這些問題，《每日經(jīng)濟新聞》記者找來了多家基金公司和多位基金經(jīng)理，看看他們?nèi)绾位卮餌eepSeek？一場基金經(jīng)理與DeepSeek之間的隔空對話就此展開。

　　某中大型基金公司人士向記者表示：“隨著人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展，AI賦能千行百業(yè)是大勢所趨。目前國內(nèi)部分基金公司已經(jīng)開始嘗試利用AI技術(shù)進行量化投資和智能投研?；鸸窘柚_源模型自建研究工具，不僅可以減少對外部研報的依賴，還能提高研究效率和投資決策的準確性。雖然實施過程中會面臨一些挑戰(zhàn)，但通過合理的規(guī)劃和資源投入，基金公司有望打造出適合自身需求的智能研究平臺，提升核心競爭力。”?

　　深圳某基金公司人士進一步指出，傳統(tǒng)投研及投資環(huán)節(jié)存在信息類型繁雜、大量數(shù)據(jù)噪音、數(shù)據(jù)高度分散、生成效率較低、沉淀機制欠缺等主要問題。AI通過對信息的高效收集、整合、加工，有望全面提升投研及投資在“搜”“讀”“算”“寫”“用”等環(huán)節(jié)的效率。隨著技術(shù)滲透，基金等買方機構(gòu)對“千人一面”的標準化研報需求逐漸降低，更關(guān)注深度分析和定制化服務(wù)，這也將是大勢所趨。

　　不過，也有些基金公司人士認為目前AI還不足以替代賣方研究。滬上某基金經(jīng)理坦言：“大幅減少外部研報的采購，對公募基金來說不太可能，因為基金需要券商服務(wù)，自己搞點提供輔助有可能?！?/p>

　　前述基金經(jīng)理也分析表示：“現(xiàn)在賣方提供的服務(wù)不僅僅是公司研究，還有各種專家服務(wù)和政策判斷等，這些都是AI提供不了的?！?/p>

　　至于未來券商研究所提供怎樣的服務(wù)，才能在AI時代更具有競爭力？前述深圳基金公司人士表示，資管行業(yè)具有知識密度高、時效性強、嚴謹性高等特點，當前AI大模型仍然存在專業(yè)短板，AI大模型直接應(yīng)用于財富資管領(lǐng)域?qū)I(yè)任務(wù)的效果有待完善。且涉及到專業(yè)度高、個性化強、較為復(fù)雜的對客服務(wù)方面，AI大模型仍需人工參與判斷，同時直接應(yīng)用AI提供強投資建議亦存在一定的監(jiān)管合規(guī)風險。

　　AI大模型目前更擅長對已有數(shù)據(jù)/信息進行整理，有機構(gòu)預(yù)計未來隨著AI大模型學(xué)習能力逐步加強，AI有望進一步理解財富及資管業(yè)務(wù)的底層邏輯，從理論主義出發(fā)提升專業(yè)能力，降低不可控性，提升決策的可解釋性、進而在資產(chǎn)配置和投資決策上形成一定的突破。

　　對此，深圳某基金經(jīng)理表示，“券商的價值就是在合法合規(guī)的前提下提供能漲或者有價值的股票。如果未來AI在這方面能力很強的話，也不是不可以考慮?！?/p>

　　毫無疑問的是，基金公司屬于數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，沉淀了如金融交易、投研報告、風控授信、客戶畫像等高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，在對內(nèi)或?qū)ν獾墓ぷ髁鞒坍斨?，從業(yè)人員會高頻調(diào)用數(shù)據(jù)資產(chǎn)，形成各種形式的內(nèi)容用于信息傳遞，在這一過程中AI能夠有助于降本增效。未來基金公司將更加關(guān)注研究的深度、準確性和前瞻性，能夠提供個性化、差異化研究服務(wù)的券商或?qū)⒏芮嗖A。

　　另外，前述中大型基金公司人士還認為，DeepSeek推動AI技術(shù)平權(quán)，為中小型券商提供了縮小與頭部機構(gòu)研究能力差距的機會。通過開源模型和AI技術(shù)，中小型券商有望抓住技術(shù)賦能的機遇，提升研究質(zhì)量和效率，通過差異化競爭和品牌建設(shè)贏得市場，增強競爭力。然而，這一趨勢也可能加劇行業(yè)競爭，促使基金公司重新評估合作標準，將技術(shù)創(chuàng)新能力納入合作券商的評估標準，相對更關(guān)注券商的研究效率、數(shù)據(jù)質(zhì)量和定制化服務(wù)能力。在合作模式上可能會減少對單一券商的依賴，轉(zhuǎn)而與多家券商合作，獲取多樣化的研究視角。中小型券商也有望通過技術(shù)創(chuàng)新和服務(wù)質(zhì)量贏得更多合作機會。

　　然而，也有觀點認為，在AI熱潮之下需謹防另一種羊群效應(yīng)。“如果大家都用DeepSeek，那大家都賺不了錢，招數(shù)一樣的下場只有被割?！鄙钲谀彻蓟鸾?jīng)理表示。?

　　從上述基金公司人士的熱烈討論來看，盡管目前業(yè)內(nèi)還存在著各種不同的觀點，但毫無疑問的是，“變革時刻”已經(jīng)到來。

　　近年來，關(guān)于分析師過剩的話題不時見諸媒體，但一直停留在“狼來了”的階段，喧囂有余，警惕不足，整個行業(yè)分析師人數(shù)還在持續(xù)增加。不過今年以來，隨著DeepSeek的快速滲透，這次有關(guān)AI將取代分析師的說法頗有“狼真的來了”的意味。

　　2023年年初，在ChatGPT橫空出世之際，財通證券研究所曾“第一個吃螃蟹”采用ChatGPT撰寫了一篇醫(yī)美行業(yè)研究報告。這篇報告題為《提高外在美，增強內(nèi)在自信——醫(yī)療美容革命》，全文長達近6000字，署名的作者只有“ChatGPT”。

　　這篇帶有試驗性質(zhì)的研報發(fā)布后，時任財通證券研究所所長通過社交網(wǎng)絡(luò)分享了首次用ChatGPT寫研報全過程體驗下來的一些感受，在驚喜之余她也坦言“待手動確認及調(diào)整的部分仍然較多，內(nèi)容的準確性、時效性有待提升；無法直接提供數(shù)據(jù)來源；復(fù)雜句式存在語義不通順的情況?！?/p>

　　經(jīng)過2年的迭代之后，DeepSeek最近的爆發(fā)讓世人看到，如今，AI不僅能力更為出色，而且還更觸手可及?？梢韵胂蟮氖?，未來，也許有一天會出現(xiàn)一款覆蓋所有行業(yè)的“全能股票投研大模型”賦能每一位普通投資者，屆時當前對標專業(yè)機構(gòu)的券商研究服務(wù)或?qū)崿F(xiàn)平權(quán)化。

　　那么，隨著AI時代真正不可阻擋地到來，未來券商分析師們的出路在哪里呢？來看看DeepSeek怎么說。

　　對于AI時代下券商研報的價值，DeepSeek一方面認為分析師的經(jīng)驗、判斷力和對市場的理解是AI難以完全替代的，券商研究所的個性化服務(wù)在AI時代仍有市場，此外，投資者與分析師之間的信任關(guān)系是AI難以建立的。

　　但DeepSeek也表示，未來的分析師需要適應(yīng)技術(shù)變革，與AI協(xié)作，專注于高附加值的任務(wù)?！霸谶@個AI越來越強的時代，分析師的核心競爭力將更多地體現(xiàn)在人類的創(chuàng)造力、洞察力和情感智慧上。”DeepSeek表示。

　　雖然行業(yè)正在面臨AI的挑戰(zhàn)，不過正如DeepSeek所言，AI崛起之下，分析師的角色仍有價值。事實上，在缺乏結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的情況下，大模型的投研實戰(zhàn)能力還有待提升，AI+分析師或許是更強大的組合；另外大模型提供的內(nèi)容目前還無法保證沒有差錯，AI會“說胡話”的反饋也不在少數(shù)，在券商研報這樣要求嚴謹、低容錯率的應(yīng)用場景中人工介入仍不可或缺。但隨著大模型能力越來越強，未來AI取代部分人工將是大勢所趨，因此上述一些分析師的擔憂或?qū)㈤L期存在。

　　公開信息顯示，目前部分券商如國泰君安、國金證券、興業(yè)證券、國元證券等已接入DeepSeek基座開展智能投研等場景探索，一些能夠快速落地的應(yīng)用已經(jīng)付諸實踐。雖然整體仍處于技術(shù)驗證階段，但滲透的速度較快。

　　值得關(guān)注的是，最近，AI分析已經(jīng)被一些頭部券商正大光明地應(yīng)用在外發(fā)研報中。去年12月，中金公司大類資產(chǎn)團隊推出AI策略系列報告，從AI視角解讀中央經(jīng)濟工作會議等重要政策，為投資決策提供新視角。日前，中信證券也發(fā)布了一篇利用AI進行分析的研報《A股投資者行為分析系列——透過2715份基金季報看市場》，據(jù)稱，該研報將2億以上規(guī)模主動公募基金的基金經(jīng)理分為12類，并分別投喂2715份2024年四季度基金季報給DeepSeek R1模型進行詳細對比分析，并得出結(jié)論。

　　然而，對于券商這樣的強監(jiān)管行業(yè)而言，AI的快速滲透也帶來了一些全新的問題。例如，隨著AI越來越多地介入到券商的研究業(yè)務(wù)，由之而來的潛在合規(guī)風險將如何應(yīng)對？記者采訪了某券商研究所的合規(guī)人士，對方表示，目前還沒有成熟的解決方案，“我們現(xiàn)在更多是看（研報）內(nèi)容，不看工具。至于怎么寫的，畢竟報告署名的還是分析師?！?/p>

　　另外，DeepSeek這樣的開源工具對每家券商都是公平的，如何形成獨特的優(yōu)勢還有待觀察。東吳證券非銀團隊認為，下一步要密切跟蹤券商在DeepSeek應(yīng)用層能否突破同質(zhì)化競爭，形成差異化產(chǎn)品力。

　　封面圖片來源：視覺中國-VCG41N1188747468