前言

       “这一个月我最大的感受是，AI已经不是一个‘要不要用’的问题，是一个‘能不能不用’的问题。”

      说这话的是某头部券商研究所的资深分析师。他的团队最近上线了一套AI投研系统，研究员只需输入研究方向，系统就能自动完成数据采集、财务模型搭建和初稿撰写。过去需要一周完成的基础研究工作，现在压缩到半天。

      这不是实验室里的概念验证。这是2026年券商一线的真实场景。

      截至2026年7月末，已有32家券商完成算法与模型备案，备案项目总数超过50个。AI Agent已在投研、投顾、运营、审核等环节落地。2026年，是券商AI Agent从试点走向规模化验证的关键节点。

      智能体正在从“试验场”走向“主战场”。而它渗透的每一个环节，都在重新定义“人”的位置。

一、投研：AI Agent从“生成答案”到“跑完流程”

       券商投研是AI渗透最早、最深的领域。2026年的变化在于，AI不再只是“写个摘要”的工具，而是能跑完一整条研究流程的协作主体。

中金公司是这场变革的先行者。2026年5月18日，“中金点睛”上线“分析师.Skill”，推出以计算机行业首席分析师为原型打造的数字分身“老于”。6月1日，再上线5位分析师Skill。用户调用这些Skill后，可直接与多位分析师的“数字分身”深度交流，每位分析师的完整研究方法论被“蒸馏”和封装。

招商证券国际走得更远。其推出的AI原生投研执行系统，将主动选股改造为可审计、可复核的自动化生产线——把数周的定性研判压缩到数小时。AI Agent在工程约束下完成整个研究生产过程，但最终结论与评级仍由持牌分析师签署并负责。

招商证券国际分析师陈泓道说：“AI正在完成一次角色跃迁：从提效与内容生产的工具，到进入判断链路的协作主体。”

过去，研究员花70%的时间在数据整理、报告排版上。现在，AI接管了这些“脏活累活”。人的精力被释放出来，投向真正创造价值的环节——深度调研、逻辑推演、投资判断。

人的位置，从“执行者”变成了“决策者”。

二、投顾：从“千人一面”到“千人千面”

如果说投研端的AI变革是“降本”，投顾端的变革则是“增效”——而且是普惠级的增效。

华泰证券坚定实施“ALL IN AI”战略，2026年上半年营收236.58亿元，同比增长45.86%。公司推出投顾AI工作台，依托多智能体协同架构，优化产品引评、资产配置等业务流程；构建角色化智能体专家团，支持投顾工作室核心场景的全链路闭环。

广发证券自研“天玑智融”投顾驾驶舱平台，集成近50个专业智能体，涵盖个股点评、估值分析等20余项核心功能，服务覆盖300余家营业部、数千名一线投顾。

AI投顾的价值不在“替代”投顾，而在“放大”投顾。传统线下一对一投顾资源稀缺，通常只能覆盖中高净值客户。AI的介入正在改变这一格局。更重要的是，AI在合规框架内可绑定用户持仓数据，结合盈亏情况与风险偏好定制分析内容，实现真正的个性化服务。

人的位置，从“一对一服务者”变成了“一对多管理者”。

三、运营与审核：后台的“静默革命”

投研和投顾是AI“看得见”的战场。运营和审核则是“看不见”的战场——但变革同样深刻。

2026年二季度以来，华泰、广发、国信、中金等头部券商密集上线各类AI Skill产品。Skill将分析师研究框架、投研数据封装为可标准化调用的数字功能模块。截至目前，前十大券商中已有一半落地Skill相关产品。

兴业证券2026年4月推出员工智能助手“AI老铁”，为员工提供全天候智能支持。7月将金融科技部升级为AI创新发展部，已落地大模型应用场景超60个、智能体50余个，月均调用超500万次。

东方证券以“东方大脑”为引擎，以“场景化智能体”为切入点，深度融入前、中、后台全链条。国金证券已启动覆盖人力、风控、投行、自营等多场景的岗位智能化改造。

在运营与审核环节，AI的角色不是“替代”，而是“赋能”。它把员工从重复劳动中解放出来，让人去做只有人才能做的事——判断、决策、创新。

人的位置，从“操作者”变成了“管理者”。

四、人的位置在哪？三个层面的答案

当AI智能体渗透到券商的每一个业务环节，人的位置到底在哪？

第一个层面：人定框架，AI执行。 中信建投证券的判断具有代表性：AI投研已能承担独立分析师级工作，可实现“人定框架、AI执行、人做最终决策”的人机协同范式。人负责“做什么”和“为什么”，AI负责“怎么做”。

第二个层面：人做判断，AI做运算。 招商证券国际的模式已经验证了这条路——AI完成整个研究生产过程，但最终结论与评级仍由持牌分析师签署并负责。机器的输出是“参考”，人的签字才是“决策”。

第三个层面：人管AI，AI管执行。 证券行业对人才素质的核心要求已升级为“金融专业与数字素养并重”——需具备前瞻性的“人机协同思维”，能指挥、协同数字员工完成工作。

一位券商金融科技负责人的总结精炼有力：“AI不会让你失业，但会用AI的人会让你失业。区别不在于你会不会用AI，而在于你把自己放在决策链的哪一端。 ”

五、合规与挑战：智能体狂奔的另一面

智能体狂奔的另一面，是合规风险的同步积累。

中证协发布的研究报告指出，当前智能投顾服务面临三大痛点：监管框架的适用性挑战、服务客群长尾化放大投资者保护风险、大模型本身存在不可控性。每一个层面都指向同一个核心问题——责任链条不清晰。

Skill产业快速发展的同时，合规风险、数据隐患与权属纠纷相伴而生。依托分析师打造的“AI分身”类产品争议最为集中。某券商研究院负责人表示：“积极主动地拥抱学习，但在推动应用上谨慎。”

行业共识正在形成：AI投顾要真正跨越“能用”与“敢用”之间的信任门槛，靠的不是更大的算力，而是责任链条被制度性地明确、落实。

2026年，券商AI智能体已经走过“试验场”，正在全面进入“主战场”。投研有AI跑流程，投顾有AI做诊断，运营有AI管流程，审核有AI控风险。

当每一个业务环节都有AI的身影时，人的位置在哪？

答案是：站在AI身后，站在决策链顶端，站在价值创造的源头。

技术解决了“能不能”的问题。人，才是回答“值不值”的那个。

本文基于公开信息整理，不构成任何投资建议。所有受访者引语均已脱敏处理。

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