四家头部券商大模型赋能投研提效实践

投研工作，本质上是对投资项目进行全方位“体检”——涵盖基本面、技术面及市场环境，最终为投资决策提供依据。在券商、基金等金融机构中，投研是核心职能的核心。整个流程可拆分为五大关键环节：信息搜集、数据提取、分析研究并形成观点、观点呈现、以及持续跟踪与动态调整。

大模型问世后，这五大环节的渗透深度存在显著差异。凭借大模型强大的理解、生成能力以及数据处理能力，目前渗透率较高的环节包括观点发现、数据与知识提取、信息搜索与收集。不少券商已在这些环节部署大模型，主要用于替代重复性劳动，帮助投研人员提升效率、降低成本。

以中信建投的智能投研平台为例，大模型一天内即可读完市场上新增的1000多份研报，直接提取关键信息，并自动生成研报初稿。更高效的是，两小时的调研会，大模型仅需十分钟就能“听完”并生成会议摘要。这种效率，人工根本无法企及。

不过，分析研究与建议输出、跟踪调整等环节对数值计算和逻辑推理能力的要求更高。目前大模型在这些方面的能力尚未成熟。短期来看，其主要价值仍在于替代重复性、繁琐的工作；长期而言，随着技术迭代，大模型迟早将替代人类完成更多创造性任务。到那时，投研的玩法或许将彻底改变。

下面精选了国泰君安、海通证券、中信建投和申万宏源四家头部券商的落地案例，供其他金融机构参考借鉴。

案例1：国泰君安证券大模型探索实践

国泰君安的策略是从技术平台与数据生态入手，搭建了一个跨条线共享的智能投研中台。他们主动协同业务部门，利用多维度数据和AI技术，从数据层到知识层再到模型层，逐步构建企业级投研中台能力。基于投研大模型，目前已覆盖研报同版翻译、研报转PPT、会议转写、智能撰写、合规审查等场景。

（完整内容可参考国泰君安证券大模型探索实践报告）

案例2：海通证券报告点评大模型赋能智能投研

海通证券推出了“e海言道”智能投研研报点评大模型。该模型能够对研报进行智能分析与点评，核心目标在于提升研报的可读性与实用性，帮助投资者更快速、更深入地把握要点。值得注意的是，模型不仅能生成点评报告，还会保留报告底稿，每篇点评报告均可追溯数据来源，每个指标数据都能查询，便于合规审查。分析人员获得生成的报告后，可进行增、删、改、查操作，确保专业性，随后送审。最终支持导出PDF、Word等多种格式。

（案例选自：2024年生成式AI案例研究简报（7月））

案例3：中信建投基于大模型的智能投研平台实践

中信建投的智能投研平台基于开源大模型开发，额外引入了200多万条投研报告及市场金融资讯，以及上万小时的音视频数据，进行了二次训练。该平台目前帮助中信建投在投研提效、普惠赋能、资产管理赋能三个方向取得了实质性突破。

（完整内容可参考中信建投基于大模型的智能投研平台实践报告）

案例4：申万宏源利用大模型实现智能研报降维服务

研报本身结构复杂、格式多样，且每日更新量巨大。专业人员人工提取关键信息成本高昂，非专业人员想读懂研报内容更是困难重重。结果导致研报信息的使用效率持续偏低，研报的价值也难以充分释放。

申万宏源的做法是将传统算法与大模型训练相结合，实现研报的自动化智能降维解读。目前，该智能研报降维服务已在申万宏源的一站式服务平台上线，覆盖MOT（关键事件管理系统）、公司详情、行业详情、经济解读、债券解读、配置策略、热门板块等多个场景。

（案例选自：2024年金融业生成式AI技术应用跟踪报告）

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