深夜的“数字同行”：AI入侵金融业
当基金经理结束一天的工作，合上电脑时，AI“数字同行”正在数据中心默默成长。这些AI程序正迅速从数据处理工具进化为能够阅读研究报告、提炼要点并提供投资建议的智能助手，传统投研流程正面临变革。
在金融街的年轻人还在依靠咖啡因对抗疲劳时，AI算法凭借永不疲倦的“数字大脑”和高效的输出能力，开始挑战他们的工作岗位。
AI真的会替代他们吗？
一位公募基金投资总监预测：“十年内，市场上90%的基金经理和分析师将会消失。” 甚至有研究总监认为，这个时间可能更短，五年就足够了。
曾经坚固的“堡垒”
AI对人力岗位的替代早已在制造业展开。吉利西安工厂的焊接车间，大量焊接机器人和智能物流车将原本需要数百人的产线压缩至数十人。鞍钢集团的“黑灯工厂”更是实现了无人作业。
在金融行业，保险业的AI客服和保单审核系统已广泛应用。然而，在金融行业最重要的卖方研究、自营资管和投资银行等业务中，AI的渗透却进展缓慢。
传统的卖方分析师工作流程，即搜集、整理数据和信息，整合出研究报告并对外发布沟通，已经延续数十年。这一模式与中国资本市场庞大的上市公司数量和活跃的机构投资者相结合，造就了庞大的卖方研究市场。
然而，很长时间以来，内地卖方研究机构的“信息化”主要体现在使用EXCEL插件和将报告沟通方式从电话改为微信群。金融业几乎是少数未被AI实质性影响的“岗位堡垒”。
AI的阻碍因素
AI为何难以渗透金融核心业务？主要原因包括：
首先，投资研究岗位涉及大量“非标”工作细节，简单AI系统难以替代。培养一个聪明年轻人的效率高于训练智能系统。
其次，金融工作对合规性和安全性要求极高。使用AI处理敏感数据存在泄露风险，尤其是在数据保护法规不完善的情况下。
第三，金融工作专业性强，容错率低。AI的“幻觉”可能导致严重后果。
第四，金融行业依赖人类经验和沟通，并关联着法律责任。在高风险决策中，人们更信任人类专家而非算法，这种文化阻力延缓了AI的采用。
“堡垒”出现裂缝
尽管存在诸多障碍，但AI早已悄悄地在金融业发挥作用。一些顶级资管机构内部，AI机器人已开始参与线上路演，替代研究员，记录会议内容并提炼要点，大大减少了人工劳动。
面对海量路演和上市公司反路演，AI的勤恳、不休和多线程优势显现。在专题研究中，AI虽然不如人工那样善于归纳分析，但它能够从海量信息中搜集相关内容并进行整合，尤其是在时效性要求高、工作量巨大的情况下。
“没有感情”的优势与劣势
在交易和下单环节，AI智能机器人与量化策略结合的应用空间更大。AI可以智能化地进行拆单、下单、抢单和撤单等工作，且效率极高。
AI在设计交易策略时，几乎不受情绪影响，这一特点在许多场合都具备优势。在大型量化私募机构中，AI能够参与的“工种”可能更多，因为后者在交易频度和合规要求方面有时会比公募机构有着更宽松的空间。
Deepseek这样的AI通用大模型诞生在一家顶级私募机构的“关联”公司里，并非偶然。
在主观投资领域，AI也可能存在应用场景。“未来，不排除有人通过巴菲特的交易案例来训练巴菲特风格的交易机器人。”一位基金经理表示。
主观与AI结合是当下需求
尽管未来前景令人憧憬，但当下的现实在于如何将资深投研人员的“主观能力”与AI的“特点”结合。比如，如何利用DeepSeek等AI来帮助研究员进行研究，帮助基金经理进行投资。
浙商基金认为，AI并不做预测，而是基于已存在的数据进行更全面的分析。通过拆解基金的投资逻辑，判断其盈利是源于行业风口还是自身价值潜力。AI逐渐了解到优秀标的的特质，并基于强大的数据计算力进行历史假设和测试，给出投资信号。
主观的投研团队可以关注十几个行业，而AI模型可以追踪上百个细分行业的动态。
核心业务场景落地
中金财富表示，DeepSeek展现出显著的效率优势。通过大模型的自然语言处理与事件推理能力，可对政策解读、行业研报、上市公司公告等非结构化文本进行自动化解析，辅助投资顾问高效完成市场热点分析和大盘解读，显著提升信息处理效率与决策精准度，单日处理量突破万份文档，较传统人工处理效率提升90%。
汇添富基金近日宣布，已完成DeepSeek系列开源模型的私有化部署，并将应用于投资研究、产品销售、风控合规、客户服务等核心业务场景。
或许，AI重塑金融业的时代已经接近到来！
