券商研究所正在研究如何把首席分析师的能力提炼、打包、复制给客户的AI助手。
招商证券近日宣布推出智能投研平台“小研Work”，把研究所长期积累的数据、框架和分析方法，转化为客户可调用的Skill，让客户可以随时打开平台调用，沿着专业分析的逻辑开展研究。
事实上，今年以来，包括中信建投、华泰证券等在内的多家券商研究所均相继发布了类似的产品/服务——将研究能力沉淀为可调用的Skill，并通过MCP或智能化平台提供给专业投资者，从而实现将研究所积累的数据、研究框架和分析方法，转化为客户可随时调用的研究能力。
头部卖方齐卷Skill
“小研Work”是招商证券“AI研究所”的产品化载体，该平台借助公司沉淀的海量投研资料、30万余项指标和1000余个研究框架，围绕多个高频研究场景打造专业Skill，覆盖数据抽取、公司与行业研究、宏观策略、基金研究、大类资产配置等场景。
其中，与研究相关的Skill通常由分析师与技术团队共同设置数据来源、任务步骤、分析框架和校验要求，使研究方法能够被稳定执行、反复调用和持续迭代。目前，已开放部分Skill给数家资产管理机构专业客户试用并获得认可，待未来在真实研究生产中完成验证，并配套有效管控措施之后，将逐步开放给专业客户使用。
无独有偶，不久前的8月25日，中信建投证券宣布上线Skill & MCP智能投研服务，以MCP标准协议对外开放研究数据取数能力，将中信建投研究团队的真实研究方法论封装为可动态加载的Skill技能包。一次配置，即可在任意AI客户端中，直接调用中信建投的研究数据库与分析框架。
更早之前，华泰证券于5月26日正式发布华泰智研Skill & MCP，把华泰的成熟研究系统能力封装为标准化功能单元，供AI识别、调用，方便机构投资者随取随用专业投研数据与研究框架。目前已陆续上新金工量化MCP六大套件、固收智能数据库、五大消费行业工具箱、地产/食饮/汽车三大框架等配套内容。
把分析师复制到客户桌面
“随着通用大模型快速普及，接入模型本身并不构成专业壁垒。客户更关心AI调用什么数据、依据什么框架、按什么标准执行任务，以及由谁作出判断。”对于券商研究所此类面向机构投资者的能力封装，招商证券将之总结为：分析师定义研究深度，AI让这种深度在客户需要时抵达。
这句话里透露出两层关键信息。第一，相关服务的核心壁垒仍在于分析师的研究能力，也即券商研究所长期以来积累的资料、数据、指标、研究框架，或者更简单说是数据。第二，这种业务模式重构的目的，是让客户随时随地都能通过AI调用到，堪比分析师面对面路演一样的投研能力，而不仅仅是一份研报。
中信建投研究发展部对此亦有阐述。其Skill & MCP智能投研服务首发上线的是非银金融分析师技能，完整复刻了中信建投非银团队（赵然团队）“财富管理生态系列”全部40篇深度报告提炼出的研究方法论，称其不是“能写研报的AI”，而是“带着一套方法论的非银分析师”。
华泰证券研究所也在介绍上新的固收核心数据库时提到，整合华泰研究多年积累的结构化数据资产，实现“自然语言提问>智能查询>数据返回”的全链路闭环。支持Agent通过自然语言直接调用。研究员只需一句提问，数据即刻呈现，让固收研究从“找数据”迈入“问数据”时代。
投研Agent的路径异同
“从行业看，头部机构都在积极探索，整体思路有相通之处，都是用AI提升投研效率、拓展研究服务。各家的特点更多体现在研究积累、应用场景和落地路径上。”有券商相关业务人士告诉券商中国记者。
从落地路径来看，券商大多首选极简接入、不绑定任何单一客户端的MCP模式，基本支持包括WorkBuddy、Claude Code、Codex、OpenClaw等在内的主流AI工作台与智能体/编程助手。但也有券商选择直接为客户提供应用端口，比如小研Work已形成网页端、桌面端和移动端协同布局，并探索系统调用、定制Skill和私有化部署，使投研能力与客户工作流更好衔接。
据券商中国记者了解，目前不管是Skill、MCP、平台、模型哪种方式，券商在技术上均不存在障碍，主要视客户需求而定。若客户IT能力强大，可自行配置AI工作台，可能会选择Skill或MCP；若客户本身IT投入不大，则可能更倾向于使用券商的全套平台。
值得一提的是，Skill库的丰富程度，以及相关研究框架的有效程度，或许会成为后续此类服务竞争的关键。事实上，目前券商研究所上线的Skill仍以少数优势行业研究为主，尚未覆盖所有板块，这意味着客户如果需要特定领域的投研服务，可能只能寻求某个或部分研究所来提供。
（来源：券商中国）
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责任编辑：张恒星
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