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来源：中国基金报
【导读】券商布局Skill热潮下的冷思考
中国基金报记者 孙越
今年以来 ，券商积极布局Skill 。6月1日 ，中金公司在推出以计算机行业首席分析师为原型打造的“老于 ”分析师Skill后，又上线了5位分析师Skill；东方财富、国泰海通 、广发证券 、国信证券此前已相继发布了Skills产品 。
2020年至2023年间 ，券商业曾掀起一轮虚拟数字员工浪潮。2020年12月 ，广发证券上线证券业首个AI主播“小田 ”；2022年11月，中金财富数字员工“JINN”亮相；2023年，招商证券直接推出了传媒首席顾佳的“AI数字分身” 。
3年后的今天 ，行业讨论的对象已跃升一个量级——从“数字人 ”转向Skill 。与数字人不同 ，Skill将分析师的认知和经验封装为可复用、可调用的数字能力，并可实现7×24小时在线服务。但随之而来的合规红线 、责任边界与权属争议 ，同样需要跟上这场AI竞赛的节奏 。
这次不一样在哪里？
在AI领域 ，Skill可以看作是一个为特定任务而封装的 、具备专家能力的AI智能体 。简单来说，Skill可以把专家经验固化下来。
从行业发展看 ，AI迭代速度令从业者本身都感到意外。从大模型出现 ，到DeepSeek引发关注、“养龙虾 ”热潮，再到现在Skill的密集上线 ，AI的进步速度惊人 。“我作为研究所产品负责人 ，这两年看了很多大模型，可以明显感受到它们在不断进步 ，准确度和分析能力都在持续提升 。”某中型券商研究所产品负责人说。
如何看待此次分析师Skill的上线？与以往的数字人有什么区别？
“数字人更多的是解决‘呈现方式’的问题 ，重点在形象、声音和视频化表达 。 ”上述人士说，“而Skill不同，它具备检索 、整理和分析的能力 ，在归纳整理和信息检索方面非常强 ，相比于数字人，有一定的‘思维能力’ 。 ”
在她看来 ，数字人更偏向于传统投顾体系里的智能客服或智能投顾角色 ，并不是一个真正意义上的AI智能体。而部分Skill甚至具备证伪能力——不仅能根据推论给出结论，还能反向推导：如果这个结论是错的 ，依据是什么？这种双向推理逻辑 ，是以往任何形式的数字员工都不曾具备的 。
华东地区一券商研究所人士表示，分析师Skill的重点更偏向“专业能力封装” ，它连接的是分析师长期积累的研报观点 、研究框架、数据指标 、估值方法和问答习惯 。从产品形态看 ，它更像是把分析师的一部分研究能力做成可以随时调用的智能助手。
从对行业的影响来看，AI能够提高券商研究整体的工作效率 。“一些信息的收集整理工作 ，以及文字类的归纳总结 ，都可以交给AI来完成 。这样就能把研究员从琐碎的案头工作中解放出来，让他们有更多精力去进行产业调研，去做更深层次的研究工作。 ”上述分析师表示 。
另一位受访分析师表示 ，这一创新将推动券商研究服务从“内容线上化 ”走向“能力产品化” 。过去客户获取研究服务 ，主要通过研报 、电话会议、路演 、销售转达和研究员直接沟通。Skill出现后，一部分高频 、标准化的问题可以由AI先承接 ，比如研报观点查询、财报要点总结 、行业逻辑解释 、历史观点回溯等 ，这会提升服务响应效率，也能扩大优秀分析师的服务半径。
能做什么 ，不能做什么？
用户真正关心的 ，是这个“Skill ”能回答什么 。
据业内人士分析，目前上线的分析师Skill在以下场景中表现较为稳定：围绕已发布研报的观点查询与解释、财报关键数据的提炼与总结 、行业逻辑框架的梳理 、历史观点的回溯比对 。简而言之 ，凡是分析师“说过的话 ” ，Skill都能帮你找到、整理好、说清楚。
但有一类问题，它目前还不能回答 ，也不被允许回答 ，即个股推荐和个性化买卖建议 。
“这类Skill的合理定位，是研究服务的辅助和延伸，而不是完全替代分析师本人展业 。”一位资深分析师对记者表示 ，“它适合帮助客户更快理解已发布研究观点 、查询历史资料 、梳理逻辑框架 ，但涉及新的投资判断、评级调整 、目标价变化 、个性化交易建议时，仍然需要回到持牌分析师和机构合规体系中。它的合理定位应是研究服务的辅助和延伸 ，而不是完全替代分析师本人展业 。 ”
这位资深分析师用一句话来形容他当下对AI的态度：“积极主动地拥抱学习 ，但在推动应用上谨慎 。 ”
某券商研究院副院长向记者表示，AI技术在证券研究领域的探索值得鼓励 ，但在大规模推广前需警惕技术与业务实质间的潜在冲突。
一方面 ，证券研究业务对研究方法论的科学性和逻辑体系的前沿性、完整性具有深层次要求，现有大模型及Agent的底层技术路线对于非线性的复杂经济金融理论学习 、整合和应用的能力仍然相对有限 ，有待进一步提升；
另一方面 ，现有技术对于识别确认最新公开信息 、确认最新研究结论合规性和稳健性等方面，尚无法达到深度融合参与的要求标准 。这两方面的约束可能都是现有的Skill、“数字分身”等尝试将绝大多数应用场景限制在呈现既有公开研究成果方面的重要原因 。
“AI分身”合规边界何在？
无论是数字人还是Skill ，背后都有一个备受关注的问题——分析师的“AI分身 ”合规吗？分析师本人有执业执照 ，是否能代表其“分身 ”同样有资格对外输出投研成果？
北京大成（上海）律师事务所高级合伙人马宏伟律师表示，分析师AI数字分身本质上是基于分析师历史研报 、路演记录等数据训练生成的智能体，其输出内容仍属于证券研究服务范畴。
“如果Skill只是基于已发布研报和公开资料做检索 、摘要、解释 ，风险相对可控；但如果生成新的投资判断 ，甚至给出评级 、目标价 、买卖建议，就可能触及证券研究和投资咨询的边界 。”马宏伟表示 。
投资者适当性问题也值得警惕。他认为 ，《证券期货投资者适当性管理办法》要求经营机构向投资者提供产品或服务时 ，须了解投资者身份、财务状况、风险偏好，并确保服务与其风险承受能力匹配。若AI数字分身在触达用户时未完成上述评估程序 ，可能构成适当性管理缺失的合规风险 。
另一个潜在风险来自“幻觉 ” 。华东地区一券商研究所人士说：“从技术上来说 ，研究业务对准确性 、时效性和口径一致性要求很高。如果AI引用了过期研报 、混淆了分析师观点、误解了财务指标，或者把市场传闻当成事实 ，会带来较大风险 。背后需要高质量知识库 、结构化数据 、权限控制、引用溯源 、模型评测和持续监控 ，不能只靠一个通用大模型直接回答 。 ”
此外，训练数据的合规性同样是一道关口。马宏伟表示 ，AI训练过程涉及分析师个人知识产权 、客户交易数据、未公开信息等 。依据《个人信息保护法》《数据安全法》等规定 ，券商需确保数据采集的合法性 、最小必要原则，并建立数据分类分级保护制度 。
绕不开的“权属”难题
还有一道绕不开的权属难题：当一位分析师十年积累的研究方法论被“封装 ”进一个Skill，这个Skill到底属于谁？
在业内人士看来 ，现实层面 ，这些权属争议往往在分析师在职时被搁置。但一旦涉及离职 、跳槽，或Skill被商业化变现 ，权益归属的矛盾就可能浮出水面 。
法律人士的回答是：分层看 ，不能“一刀切 ” 。马宏伟表示，首先 ，肖像权、声音权益具有人身专属性 ，不可转让。依据《民法典》第一千零一十八条（肖像权） 、第一千零二十三条（声音保护），公司仅有权在授权期限内使用；分析师离职后 ，公司原则上应停止使用 ，或另行协商付费授权 。
其次，AI模型与Skill产品的权属则更为复杂 。他表示 ，若Skill构成《著作权法》第十八条规定的特殊职务作品 ，即主要利用单位物质技术条件并由单位承担责任，则著作权中的财产权归公司，分析师保留署名权；若构成一般职务作品 ，则著作权归分析师 ，公司享有优先使用权。是否属于“特殊职务作品”，需结合算力投入比例 、技术依赖程度等个案判断 ，不宜一概而论。
上述券商研究所的产品负责人表示 ，当前AI应用仍处于类似“野蛮生长 ”的阶段，虽然已逐步适配金融机构的业务模式 ，但在准确度上还远未达到行业要求 。金融行业对准确度极为苛刻 ，尤其是在数据分析、合规应用、质控审核等环节 。
在他看来，如何在技术能力建设 、研究资产沉淀与合规治理要求之间实现有效平衡 ，将成为未来研究所推进AI落地的重要方向。
