20260718-光大证券-_资产配置_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_王开_2页_260kb

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。