在日益常态化的市场波动与显著加快的资产轮动中，传统依赖人力与经验的投研模式正面临效率瓶颈。

“随着宏观环境日趋复杂、市场信息呈指数级增长，机构投资者的核心需求已从获取分散的研究观点，升级为对一体化、系统化决策能力的迫切需求。”有券商人士告诉《金融时报》记者，在这一现实情况下，券商研究所的数字化转型与智能化升级，已成为行业寻求突破的关键命题。

近期，中信建投证券上线“智研多资产配置＋”平台，被视作券商应对AI（人工智能）时代挑战的具象化尝试，此前，华泰证券、国泰海通证券等亦在该领域展开布局。可以预见，随着技术迭代与行业实践的深入，以“智研多资产配置＋”为代表的智能化探索，将持续推动券商研究业务的价值重心，从单一的信息提供商，向深度嵌入客户决策流程的“解决方案伙伴”迁移。这场转型的最终成效，亦将对中国资本市场未来研究服务生态与竞争秩序产生重要影响。

去年10月，证监会副主席李超在出席2025金融街论坛年会时表示，在符合国家和行业要求，风险可控的情况下，持续深化人工智能在关键业务场景的研究与应用，推动创新服务模式的规模化应用，探索更多的“成功经验”，写好“数字金融”这篇大文章。

从“经验驱动”到“系统驱动”

在当前的机构理财服务市场中，一个普遍的困境日益凸显：尽管数据与模型并不稀缺，但它们往往以孤岛形式存在。投研人员需要穿梭于多个数据库、分析工具和报告之间，进行繁琐的手工拼接与验证。这种高度依赖个人经验与手工操作的模式，不仅效率低下，更使得宝贵的投资洞察在复杂的传递与转化过程中产生损耗，难以精准、快速且可回溯地落地为投资组合。

“真正的挑战不在于缺乏信息，而在于如何将海量信息转化为可执行、可优化、可归因的投资决策。”中信建投证券党委委员、执委委员、机构业务委员会主任委员武超则表示，这正是“智研多资产配置＋”平台设计的原点。通过拆解投研过程中的“黑箱”与“断点”，将团队沉淀的体系化研究框架进行数字化封装，进而提升决策的科学性、过程的效率与结果的可控性。

中信建投证券的实践并非个例。近年来，已有多家券商加大了在智能投研领域的投入，方向虽各有侧重，但核心目标均指向：利用自然语言处理、知识图谱、机器学习等技术，提升信息处理效率、挖掘深层关联、辅助甚至部分替代人工判断。

从目前券商推出的智能投研平台来看，大都包含了研究观点数据库、资产配置模型库以及AI技术应用，从而形成覆盖“研－策－投”的决策闭环。业内人士表示，此类平台的背后逻辑是，将曾经高度依赖资深分析师个人能力的非标准化研究过程，转化为可复用、可回溯的系统能力，从而为机构客户构建系统化的投研流程提供支持。

智能化转型面临哪些挑战

在卖方研究向数字化、产品化、智能化转型的同时，与之相伴的挑战亦不容忽视。

“新一轮科技革命正在加速演进，作为战略性新兴技术的人工智能，正在深刻改变资本市场的生态和运行模式，要规范应用人工智能技术，规避可能带来的风险，要加强数据安全保障和业务风险防控，合规开展业务，切实保护好投资者的合法权益。”李超表示。

此外，有观点提出，首先，如何确保AI模型在复杂金融环境下的有效性与稳定性，避免“黑箱”决策带来的风险，是技术层面的核心课题；其次，智能投研系统的建设高度依赖“专业研究＋科技赋能”的深度融合，这对券商内部跨部门的协作机制提出了更高要求；最后，如何衡量智能系统对投资业绩的实际贡献度，仍需更长时间的实践验证。

当前，券商投研的智能化升级已从探索期进入加速期。“未来的机构服务竞争将越来越侧重于整合自身投研、科技与业务资源，构建闭环服务生态的能力。当数字化技术从‘展示项’转变为‘业务核心驱动力’，券商所能创造的价值边界也将被大幅拓宽。”前述券商人士说。

值得注意的是，技术的先进性是券商智能投研服务的重要基础，但其价值的关键更在于能否深度融入投资实务，在实践中持续迭代，并最终经得起市场波动的严苛检验。