研究員最先被替代？資管AI浪潮下，誰在悄悄出局？

“AI技術(shù)正在深度重構(gòu)資產(chǎn)管理的全鏈條，這一進程的速度將比歷史上任何一次變革都更為迅猛。”近期，晨星全球CEO兼總裁Kunal Kapoor表示，AI改變了財富管理行業(yè)的投研分析、組合構(gòu)建、客戶服務(wù)、財富管理渠道等多個環(huán)節(jié)，過去這些技術(shù)只屬于少數(shù)機構(gòu)投資者。

在這場變革的共識下，大型金融機構(gòu)自建AI工具、中小機構(gòu)接入大模型、一線財富經(jīng)理自己也在使用AI工具。

而在效率躍升的同時，新的不確定性也在浮現(xiàn)：當AI逐步參與決策鏈條，投研人員的角色邊界如何定位？一旦AI介入交易或建議環(huán)節(jié)，責(zé)任歸屬如何界定？在機構(gòu)“跑步入場”的喧囂背后，職業(yè)重塑的陣痛與合規(guī)焦慮正在接踵而至。

財富產(chǎn)業(yè)鏈AI競賽

隨著2025年上市券商年報披露進入尾聲，“AI戰(zhàn)略”成為行業(yè)核心關(guān)鍵詞。華泰證券（601688.SH）明確提出“All in AI”戰(zhàn)略，招商證券（600999.SH）成立“AI研究所”，國泰海通（601211.SH）等機構(gòu)相繼發(fā)布大模型。根據(jù)Wind數(shù)據(jù)，截至2026年4月29日，已披露2025年年報的上市券商信息技術(shù)合計投入約為249.76億元。

除券商外，公募基金及第三方財富管理機構(gòu)亦在同步加碼。工銀瑞信基金總經(jīng)理楊帆表示，AI應(yīng)用已成為影響未來幾年公司競爭力的重要變量。天弘基金量化投資部負責(zé)人楊超透露，公司已啟動全面AI轉(zhuǎn)型。他認為，在模型迭代加速的環(huán)境下，核心競爭力已從階段性的模型本身轉(zhuǎn)向能夠驅(qū)動持續(xù)迭代的平臺機制。

目前，財富管理行業(yè)已初步形成“頭部自建底座、中小機構(gòu)敏捷接入、一線人員按需使用”的多層級生態(tài)，并沿著兩條路徑推進：一是機構(gòu)端投研與服務(wù)體系的系統(tǒng)性重構(gòu)，二是工具化應(yīng)用在從業(yè)者端的常態(tài)化滲透。

在投研領(lǐng)域，AI正經(jīng)歷從輔助工具向生產(chǎn)力核心的轉(zhuǎn)變。訊兔科技創(chuàng)始人李羅丹指出，投研工具正從繁雜的數(shù)據(jù)終端向單一的AI終端演變。其旗下的AI投研產(chǎn)品Alpha派在過去3年服務(wù)超過9萬名投研人員，覆蓋機構(gòu)超6000家。他觀察到，AI對買方資管的滲透已完成“三級跳”：從早期的會議紀要處理，進化到2024年年底具備多步驟拆解能力的智能體，直至今日具備端到端完成復(fù)雜投研任務(wù)的能力。

這種底層生產(chǎn)力的變革在數(shù)據(jù)調(diào)用上得到了直觀體現(xiàn)。阿里云金融行業(yè)線副總經(jīng)理徐志良透露，某頭部券商平均每名程序員每天調(diào)用的Token數(shù)量高達3000萬個。這一趨勢表明，AI已深度嵌入資管機構(gòu)的研發(fā)流程。

在服務(wù)與交易側(cè)，效率提升正由實驗室數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向?qū)嵅俳Y(jié)果。易方達財富總經(jīng)理韓香介紹，該公司已對投顧全流程實施AI賦能，持倉分析報告的生成時間已從人工時代的數(shù)小時縮短至約10分鐘。

盈米基金董事長肖雯表示，公司內(nèi)部部署了200余個私有化模型，月均Token消耗量達千億級，內(nèi)部AI應(yīng)用超過3000個。其AI服務(wù)系統(tǒng)累計回答客戶問題240萬個，用戶通過率超過90%。

麥肯錫全球董事合伙人馬奔分析認為，全球財富管理機構(gòu)的AI布局重心正發(fā)生轉(zhuǎn)向：從單純的后臺效率提升，延伸至精準客戶畫像、個性化組合建議，以及通過“實戰(zhàn)代練”系統(tǒng)提升投顧人員的專業(yè)能力。

盡管技術(shù)供給側(cè)已實現(xiàn)“平權(quán)”，但在實際應(yīng)用端，從業(yè)者的使用深度呈現(xiàn)顯著分化。徐志良指出，在同一機構(gòu)內(nèi)部，頂尖用戶利用AI輔助開發(fā)的單日花費可達8000元，而尾部用戶仍傾向于“手搓人類古法寫代碼”，兩者之間形成了明顯的“效率鴻溝”。

這種分化同樣存在于業(yè)務(wù)一線。東方財富證券副總經(jīng)理鄧娟指出，面對全市場超過1萬只公募產(chǎn)品，研究員和基金經(jīng)理已無法依靠人力覆蓋。她認為，利用AI實時輔助投顧進行KYC（了解客戶）并生成即時配置建議，已成為行業(yè)對抗信息過載、實現(xiàn)規(guī)模化服務(wù)的必要手段。

AI終端下職能優(yōu)勝劣汰

對于財富管理行業(yè)的從業(yè)者而言，是否擁抱AI已不是一道選擇題，而是一道生存題。

“這輪AI浪潮與既往技術(shù)革命的不同之處在于，它最先沖擊的不是體力勞動者，而是智力工作者。”嘉實財富總經(jīng)理陶榮輝表示，隨著AI推理和編程能力的突破，美國部分大型科技公司已大幅減少招募應(yīng)屆計算機專業(yè)畢業(yè)生，這種寒氣正加速向財富管理行業(yè)的投研核心圈滲透。

“我們最開始以為，最先被替代的會是交易員、產(chǎn)品經(jīng)理或者投資顧問。”一家公募基金投資部負責(zé)人提到，隨著AI應(yīng)用的推廣，最受影響的居然會是研究員。長期以來，研究員被視為資管行業(yè)的“特種兵”，每日深陷于海量財報、研報與公告的泥淖中。然而在AI眼中，這種高強度的智力作業(yè)正面臨嚴重的“生產(chǎn)力降維”。

“行業(yè)以前有很多看研報、看數(shù)據(jù)的終端，但今天只有一個終端，就是AI的終端。”訊兔科技創(chuàng)始人李羅丹表示，AI對買方資管的滲透已實現(xiàn)從基礎(chǔ)搜集到端到端處理復(fù)雜任務(wù)的進化。過去需要一名初級研究員耗費數(shù)天完成的財報拆解、背景調(diào)查和數(shù)據(jù)對齊，現(xiàn)在只需通過AI助手即可秒級生成。

楊超認為，在模型迭代越來越快的環(huán)境下，人的核心價值不再是維護某個階段性的模型，而是轉(zhuǎn)向?qū)Φ讓舆壿嫷亩ㄐ耘袛啵芯繂T的職能正從“尋找答案”被迫轉(zhuǎn)向“定義問題”與“邏輯證偽”。

韓香則認為，AI能將持倉分析報告的生成時間壓縮至10分鐘，但它無法代替人類顧問的工作，構(gòu)建基于人與人之間長期互信的深度鏈接。

“未來所有端到端、所有線上案頭工作全部可以被AI取代。”李羅丹認為，未來線下的服務(wù)越來越貴，人和人的服務(wù)會變成“奢侈品”，一手產(chǎn)業(yè)信息的獲取、無法被AI集成的非共識認知，以及人與人之間的關(guān)系管理，這些都是未來人工投資研究的價值所在。

AI決策合規(guī)邊界尚需厘清

相比崗位重塑，更現(xiàn)實的問題在于，當AI逐步從“輔助判斷”走向“影響決策”，財富管理行業(yè)所依賴的信義義務(wù)、責(zé)任歸屬與合規(guī)框架，也迎來前所未有的壓力測試。

“如果你用AI來下單，將來一旦出錯，從合規(guī)的角度，到底是人的錯誤，還是機器的錯誤？這有點說不清楚。”在九鞅投資董事長何華看來，AI在多數(shù)金融機構(gòu)的實際應(yīng)用，仍止步于信息處理和輔助決策，真正介入執(zhí)行環(huán)節(jié)的案例極為罕見，因為存在不確定性、不可控性，大量金融機構(gòu)不敢將AI引入交易端。

Dify亞太區(qū)總經(jīng)理陳璐莎認為，金融行業(yè)AI應(yīng)用面臨三個顯著特征，重流程、重合規(guī)、重協(xié)作，而合規(guī)最重要，因為合規(guī)是金融的第一要素。現(xiàn)階段AI在金融機構(gòu)的落地，很大程度上是將原有工作流在合規(guī)框架內(nèi)進行數(shù)字化改造，而非真正意義上的決策替代。

與此同時，AI應(yīng)用還可能面臨一個系統(tǒng)性風(fēng)險，即算法同質(zhì)化。當頭部機構(gòu)廣泛采用相似的AI底層模型和策略框架時，市場上的策略趨同將進一步加劇，進而可能放大波動、削弱Alpha的可持續(xù)性。楊超指出，正是因為預(yù)判到這一趨勢，天弘基金選擇以AI驅(qū)動策略向“獨立于市場Beta的Alpha源”方向轉(zhuǎn)型，以期在同質(zhì)化加劇的背景下建立差異化的“護城河”。

長期關(guān)注證券基金與投資理財領(lǐng)域的上海漢聯(lián)律師事務(wù)所合伙人宋一欣律師告訴記者，目前中國對于AI參與金融決策的監(jiān)管框架仍不完整。現(xiàn)行的《證券法》《基金法》對于AI參與投研決策或交易執(zhí)行的責(zé)任歸屬均無明確規(guī)定。近期出臺的《金融產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)營銷管理辦法》則主要覆蓋營銷端，對投研和交易環(huán)節(jié)的AI介入暫未涉及。

這一法律空白，導(dǎo)致“合規(guī)焦慮”在相當程度上成為一個無法落地的問題。機構(gòu)擔憂，但找不到可以對標的規(guī)則；從業(yè)者謹慎，但缺乏明確的邊界參照。

嘉實財富總經(jīng)理陶榮輝認為，責(zé)任需要人來“背鍋”，現(xiàn)階段AI介入財富管理的一個核心約束是法律責(zé)任的可歸屬性，這在很大程度上決定了AI能否決策核心環(huán)節(jié)。

宋一欣同樣認為，現(xiàn)行法律不承認AI具有獨立的法律人格，從海外經(jīng)驗來看，美國證券交易委員會與英國金融行為監(jiān)管局對于AI參與投資決策均已形成初步監(jiān)管框架，核心原則圍繞可解釋性、責(zé)任歸屬與信義義務(wù)展開。國內(nèi)監(jiān)管機構(gòu)的公開表態(tài)目前仍較為有限，但行業(yè)對相關(guān)細則出臺的預(yù)期正在上升。

馬奔認為，正因財富管理服務(wù)中充斥著合規(guī)風(fēng)險和信義責(zé)任風(fēng)險，AI在該行業(yè)的落地，對風(fēng)險管理的嵌入要求遠高于其他行業(yè)，所以怎么把風(fēng)控嵌入到模型應(yīng)用和應(yīng)用流程中，是極為關(guān)鍵的要素。

北京京都律師事務(wù)所合伙人騰杰律師向記者表示，未來短期內(nèi)最有可能出現(xiàn)的監(jiān)管動向，或?qū)⒓性贏I生成內(nèi)容的合規(guī)審查、算法交易的透明度要求以及智能投顧的信義義務(wù)認定等具體領(lǐng)域。

（編輯：曹馳 審核：何莎莎）

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