> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # AI赋能二级市场投研流程手册总结 ## 核心内容 本文《AI赋能二级市场投研流程手册——如何确立AI参与的权限和边界》由光大证券研究所王开撰写，旨在探讨AI在二级市场投研中的合理应用方式，明确AI参与的权限与边界，以确保投研流程的科学性与合规性。 ## 主要观点 ### AI在投研中的定位 AI在二级市场投研中应作为研究员的“第二大脑”，其角色是“辅助伴驾”而非“自动驾驶”。AI的核心价值在于提升信息处理效率、增强数据对比能力、辅助事实核查与案例匹配，但不能替代研究员进行最终的判断与结论输出。 ### 投研流程设计 AI赋能的投研流程应围绕六个核心环节展开：**会议、专题、组合、交易、风控、复盘**。这些环节的AI参与程度需根据其任务性质进行划分，确保AI在合适的位置发挥作用，同时保留人为判断的关键环节。 ### AI参与的节点 AI适合高比例完成的节点包括： - 公告和财报摘要提取 - 会议纪要结构化处理 - 债券条款抽取 - 同业估值表生成 - 市场异动初筛 - 历史案例匹配 这些任务通常具有数据密集型和规则明确的特点，AI可以高效完成，减少人为重复劳动。 ### 人为主导的节点 需要研究员主导的环节包括： - 研究规划 - 行业景气度判断 - 核心假设构建 - 评级和目标价设定 - 仓位与交易决策 - 观点确认 这些环节涉及深度分析、逻辑推理、市场判断以及合规与责任承担，必须依赖研究员的专业能力与经验。 ### AI参与度与人为参与度评估 本文提出“AI完成度”与“人为参与度”两套评分体系，用于衡量AI在不同投研环节中的参与程度。AI完成度高并不意味着研究员可以完全缺位，而人为参与度高则表明该环节承担着关键的判断、决策和责任。 ## 关键信息 - **AI与研究员的协同关系**：AI应作为辅助工具，提升投研效率，而非替代研究员。 - **本土市场特性**：中国二级市场具有信息密度高、A/H股联动性强、行业轮动快、信用债环境变化频繁等特点，AI应用需适应这些特性。 - **权限与边界设定**：AI参与需结合流程严谨性、合规性、信息隔离制度等因素，避免越界操作。 - **风险提示**：本文仅为流程方法论，不替代机构现有的投研、交易、风控、合规和信息隔离制度。 ## 结论 AI在二级市场投研中的应用应遵循“辅助为主、判断为辅”的原则，明确各环节的AI参与度与人为主导度，以实现效率与质量的平衡。同时，AI的应用需结合市场特性与合规要求，确保在提升投研能力的同时，不违反现有的制度规范。