行业现状与特征 - 金融业拥抱人工智能呈现显著冰火两重天特征 行业共识认为人工智能是提升服务半径、重构业务流程和创造新价值的必然选择 [2] - 预算充足的金融业成为人工智能落地最热切的试验场 城商行等机构将其视作实现弯道超车的战略机遇 [2] - 商业银行骨子里的审慎天性、核心业务场景渗透不足以及对安全合规的极致要求为革命按下谨慎键 [2] 核心矛盾与挑战 - 金融业对不确定性的零容忍与人工智能技术概率性输出之间存在根本性矛盾 [2] - 技术成熟度与业务深水区需求出现断层 当应用走向营销、风控和资产配置等核心领域时可靠性要求呈指数级上升 [2] - 金融业务复杂性决定人工智能落地需攻克上百个细分场景 每个场景都需要专业数据打磨、模型调优和合规校验 [2] 发展路径与竞争焦点 - 金融人工智能发展路径不同于互联网快速迭代模式 必须在安全框架内寻求创新突破 形成戴着镣铐的舞蹈特征 [3] - 落地过程呈现宏观技术驱动与微观业务驱动的螺旋式上升 前期技术引领打开边界 后期业务需求反哺技术演进 [3] - 未来竞争焦点将从模型能力转向场景深度和信任构建 需深入业务毛细血管并理解金融本质 [3] 战略要求与转型方向 - 金融机构既不能畏惧观望错失战略机遇 也不能盲目冒进忽视金融业基本规律 [3] - 金融智能化之路需要敬畏金融规律、尊重信任价值的长期主义者 而非单纯技术天才 [3] - 人工智能需从炫酷概念转化为驱动行业高质量发展的可信生产力 要求技术创新与金融信任实现同频共振 [4]

AI技术对券商研究行业的影响 - AI平权加速推动卖方研究向深度研究转型 并将产业化 国际化 底层技术化等国家支持的投研方向纳入指引 [1][3] - 头部券商与其他中小券商在金融科技投入上存在明显差距 前27家券商分仓佣金收入达54.15亿元 占八成份额 [2] - 中小券商借助AI实现研究能力弯道超车难度较大 需结合自身特色专注于特定领域打造差异化研究品牌 [2] 行业竞争格局与高质量研究需求 - 公募佣金新规和AI技术驱动券商研究所更加重视有价值的研究工作 [1] - AI大模型使买方获取信息更容易 对信息质量要求更高 涵盖时效性 准确性和完整性 [4] - 高质量有思想的研究价值进一步凸显 行业可能迎来大浪淘沙般的洗牌 [4] 买方需求变化与卖方应对策略 - AI帮助买方投研人员提升能力边界 从人工浏览转变为AI初步处理信息并反馈核心关键信息 [5] - 买方对优质研究成果需求更多 包括研报 数据和模型等信息 [5] - 卖方需积极运用AI夯实研究基础 紧扣中国式现代化主线 强化产业界联系 捕捉科技创新引发的产业变革和投资机遇 [5] 私域数字资产与差异化服务 - 私域数字资产成为研究机构差异化服务的基石 包括核心数据 分析框架和估值模型等 [6] - 本地化部署AI初期成本较高但保障数据安全并积累专属知识库 长期可降低人力依赖减少基础分析师岗位 [6] - 研究所IT投入持续保持良好态势 金融软件售价降低 对初级人力需求减少 现有人才需向复合领域发展 [6]