財聯(lián)社4月2日訊（記者 林堅）“AI內容分析師”要來了？記者注意到，有頭部券商委托獵頭在業(yè)內放出招聘信息，崗位是“AI內容分析師”，工作內容是為AI大模型訓練提供投研內容的支持。根據(jù)崗位要求，應聘人員的工作經(jīng)驗5～8年為佳，工作地在上海，履歷背景要求宏觀、行業(yè)研究等相關背景，買、賣方均可。

針對這招聘內容，記者與研究所管理層、賣方分析師以及中后臺人士進行了溝通了解，受訪人士普遍感慨，這是一個很“新”的崗位，以前從未見過。

“AI內容分析師”會不會攪動當前的人才體系，是討論的重點，也間接關注的是AI將在未來會在多大程度上賦能投研。由賣方從業(yè)者認為，不同于傳統(tǒng)分析師崗位的屬性，這個職位更強調"研究能力+AI理解"的復合型人才結構，可能需要互聯(lián)網(wǎng)+投研背景，并稱“并不好招人”。

另值得一提的是，有獵頭透露，2024年，尤其是下半年以來，金融業(yè)AI相關崗位需求是有明顯提高的，薪酬也比較可觀。從業(yè)內的預判來看，隨著多模態(tài)大模型技術成熟，視頻解讀、虛擬路演等新形態(tài)正在醞釀，對于相關人才的需求在提升。

屬于前瞻、創(chuàng)新的崗位

綜合采訪溝通的情況，目前有三點共識值得關注。

一是，“AI內容分析師”屬于前瞻、創(chuàng)新的崗位，這與當前大模型正在重塑證券業(yè)的趨勢相吻合。以DeepSeek為代表的一波浪潮，速度改變了券商對于大模型應用的步調。不過，盡管前景誘人，但以AI內容分析師為切入點，“AI+研究”帶來的影響以及作用還需要時間檢驗，一方面考驗券商對大模型財力、人力的總投入程度，另一方面也是考驗券商以及券商股東方的戰(zhàn)略定力，能不能長期做下去這是一個待解項。

二是，AI內容分析師入職之后究竟能帶來哪些變量？部分受訪人士稱，這種崗位更偏向對內服務，為業(yè)務協(xié)同所創(chuàng)設的崗位。“AI內容分析師”招聘不僅只面向賣方背景，也歡迎買方背景，這意味著與投資相關，加之涉及行業(yè)、宏觀研究，更與投資業(yè)務的訴求相匹配。AI內容分析師可以通過自身經(jīng)驗與研究，深度分析政府工作報告、貨幣政策執(zhí)行報告等政策文件，提取關鍵信號并關聯(lián)資本市場影響，再加以Ai的分析，輔助策略決策。簡而言之，人工智能開始理解賣方語言的潛臺詞，算法能夠捕捉買方情緒的微妙波動與需求核心。

三是，“AI+研究”現(xiàn)階段主要邏輯是人力勞動密集環(huán)節(jié)的替代，而非對投資邏輯的顛覆，不過隨著“AI內容分析師”的誕生，會不會對投資邏輯有所顛覆，這是一個核心命題。目前來看，可快速解析財報/研報數(shù)據(jù)，自動生成結構化報告初稿，然后分析師再進行人工調整與寫作，如今崗位需要既懂券商研報生產(chǎn)流程，又能將投研邏輯轉化為機器可理解的參數(shù)體系，或可以猜想行業(yè)開始向決策策略進行AI布局。

業(yè)內人士研判稱，當前券商投研AI應用已從基礎數(shù)據(jù)處理擴展至部分決策輔助，但在深度邏輯構建與獨立研究領域仍存在瓶頸。未來需通過場景細化、模型迭代及人機協(xié)作模式創(chuàng)新，逐步實現(xiàn)從“效率工具”到“智能伙伴”的跨越。不難發(fā)現(xiàn)，過去的傳統(tǒng)研究依賴分析師個人經(jīng)驗以及研究框架，AI模型則需要結構化的知識圖譜。當宏觀政策、行業(yè)數(shù)據(jù)、企業(yè)動態(tài)被編碼為算法參數(shù)，研究服務的標準化與個性化有了新的結合。

調整姿勢，應對賣方競爭新格局

從政策端到券商研究業(yè)務的進展，“未來三年賣方行業(yè)格局是一個大洗牌”的情況，成為受訪人士普遍的感受，尤其是崗位創(chuàng)新的背后，是賣方研究商業(yè)模式的重構壓力。

現(xiàn)階段來看，傭金分配比例的調整，在一定程度上重塑了券商賣方業(yè)務的競爭格局，這就倒逼券商改變賣方業(yè)務的邏輯。財聯(lián)社記者此前在《降傭后的首份排名出爐，券商分倉傭金整體下滑35%，長江擠進前三，國聯(lián)民生顯合并優(yōu)勢，升至第五》一文中有過相關報道。數(shù)據(jù)顯示，2024年券商分倉傭金收入為109.86億元，同比2023年的金額168.35億元下降35%，這一數(shù)據(jù)較2021年222.55億元的高位已經(jīng)腰斬，交易傭金持續(xù)下降。

綜合過去一年對券商在賣方研究大模型的應用情況跟蹤，以及最新2024年年報披露的情況，目前研究業(yè)務方面，AI大模型主要有幾個應用進展：

一是最基礎的，能夠快速處理海量數(shù)據(jù)，包括市場信息、行業(yè)數(shù)據(jù)、公司公告等，提升數(shù)據(jù)清理、熱點追蹤和指標計算的效率，提升投研效率，利用AI進行行業(yè)指標問答調取和自動繪圖技術；

二是完成非?；A的工作，包括自動生成行業(yè)日報、周報等基礎報告，完成內容采集、信息整理和版式調整等內容；

三是被用于優(yōu)化券商內部流程，如智能檢索、知識問答等，此外，還能自動校驗研報合規(guī)性（如數(shù)據(jù)引用、風險提示），減少人工審核時間，符合監(jiān)管要求。

總體而言，在這場大家都在“拼”的賣方PK中，疊加新的行業(yè)趨勢、技術變革，"AI內容分析師"或許只是序幕，賣方研究的生態(tài)與形態(tài)正在變化。