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AI冲击券商：半年减5548人，利润反涨40%

人少了，利润高了。这场冲击不是从高层开始的，是从最标准化的岗位开始的。

2026年过半，券商行业交出了两组方向相反的数据。

一组关于人：全行业从业者半年少了5548人，证券经纪人减少近4600人。

一组关于钱：43家上市券商上半年净利润同比增幅超过40%，国泰海通的智能化服务累计触达超8300万人次。

人少了，利润高了，两件事同时发生。这不像是普通的行业周期，而更像AI对券商人力结构的一次正面冲击。真正值得讨论的问题从来不是"AI要不要替人"，而是顺序——谁先走，谁后走，谁一直留在牌桌上。

一、第一批被挪位的，是做信息转述的岗位

如果让券商内部投票选出"最容易被AI接手"的岗位，初级研究员和一线客服的票数不会低。

理由不复杂：这两类工作，内核都是信息的中转与重组。

一名卖方研究员的日常，曾经是读公告、扒数据、写点评、搭模型。如今这套流程里，八成以上的动作AI都能接走——财报自动拆解、行业数据自动汇集、模型自动生成、初稿自动成文。

中信证券的"超级研究员"，已经能在几分钟内产出八九万字的趋势报告，水准被评价为可比三年以上工龄的研究员；月之暗面的Kimi金融方案，把资料处理和初稿制作的时间单位，从"按天"改成了"按小时"。

客服的处境类似。当AI可以7×24小时在线、并发承接海量咨询、且不受情绪影响，人力客服的可替代空间被迅速压缩。

这两类岗位有一个共同结构：入口固定、路径标准、产出可核对。而这恰恰是AI最舒服的地带。

二、更要留神的一层：交易执行与腰部销售

比初级研究员更微妙的，是交易执行岗和中间层销售。

量化交易、算法交易早已是行业常态，人工盯盘的空间被持续挤压。往后的交易岗位，考核的是谁能把系统搭出来，而不是谁能守住那块屏幕。

销售的分化更直接。券商销售过去的价值，在于维护机构关系、组织路演、递送报告、调配资源。但现在机构客户高度集中，信息渠道透明，交易执行高度电子化，销售的角色从"资源中转"滑向"服务附属"。

能留下来的只有两类：手里握着顶级资源的，能拿出策略的。中间那一层会被挤得很薄——券商并没有不需要人，只是把"中间层"这个位置，留给了少数人。

三、一减一增：投顾多了1268人，但游戏规则变了

一个容易被忽略的对照是：经纪人减少近4600人的同时，投资顾问增加了1268人。

一减一增，背后是券商赚钱方式的底层切换。经纪人过去做的事——开户填单、手续变更、基础答疑——正在被AI和线上系统批量接手；投顾被重新定价的地方，则在于能不能给客户做资产配置。

但投顾并不在保险箱里。AI正在成为投顾的第二大脑：华鑫证券的AI智能服务机器人，已经嵌入投研数据解析、策略复盘和一线服务支持，能秒级给出市场解读，并同步为一线投顾准备好话术与风险提示。

对投顾来说，AI不像替代者，更像一道筛子：能把工具用起来的人被放大，只会做基础服务的人被加速挤出。

四、分界线：定规则的人，和跑流程的人

把这轮替代看得再透一点，界线其实很清楚：被替掉的是执行，留下的是定义。

被替代的岗位有个共同点——任务由别人给，流程由系统定，从业者只负责把动作跑完。研究员跑的是"整理数据"，客服跑的是"回答问题"，交易员跑的是"按指令下单"。

难被替代的，是那些定义问题、下判断、承担不确定性的环节。中信建投姚紫薇提出的AI投研L1–L5框架中，L3是目前行业能落地的最高档位，已能承担独立分析师级别的工作；但整个范式仍然是"人搭框架、AI执行、人拍板"。

研究员的未来，不是"写报告的人"，而是"提问题的人＋下判断的人＋给出差异化观点的人"。投顾的未来，不是"解答疑问的人"，而是"输出策略价值的人"。

当信息本身不再稀缺，能拉开差距的，只剩下判断力。

五、一张风险排序表

如果一定要给"被替代风险"排个序，大致是这样：

但这个排序有一个前提：时间窗口比大多数人想象的更短。

2026年上半年，国泰海通累计推出智能体1314个、Skills 404个；中信证券上线24个数字员工，日均Token消耗超20亿，累计处理请求约7000万次。这些数字背后不是演示，而是每天都在跑的产能。

AI拿走的不是人，是人身上那部分可以被复制的动作。

区别只有一点：这部分，在你身上占多大的比重。

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