智能投研的核心，是对投资项目进行系统性评估，从而辅助投资决策。它主要应用于券商和基金公司的投研部门。完整的投研流程可分解为五个关键环节：信息收集、数据与知识提取、分析并生成建议、观点呈现，以及后续跟踪调整。这构成了一条完整的智能投研链路。

从当前行业实践来看，大模型在智能投研不同环节的应用深度存在差异。凭借强大的自然语言理解与生成能力，大模型在信息收集、知识提取和观点发现这三个环节取得了最快进展。多家头部券商和基金公司已将这些能力落地，核心目标是替代重复性人力劳动，使投研人员能专注于更高价值的深度分析。

以中信建投的智能投研平台为例，大模型每天可处理市场新增的1000余份研报，自动提取关键信息并生成初稿。原先需要两小时的调研会议，现在模型仅需10分钟即可完成会议内容识别并输出摘要。这种效率提升在过去难以想象。

然而，在分析研究、建议输出、跟踪调整等环节，情况则更为复杂。这些任务对数值计算和逻辑推理能力要求更高，当前大模型的能力尚不足以完全胜任。因此，行业判断十分明确：短期来看，大模型的核心价值在于赋能员工完成重复性工作，直接提升工作效率；长期而言，随着技术持续演进，大模型将逐步替代人工承担更多创造性任务，最终推动投研范式的根本性变革。

案例1：国泰君安证券大模型智能投研探索实践

国泰君安从技术平台与数据生态建设切入，搭建了跨条线共享的智能投研中台。通过与业务部门深度协作，运用多维数据及AI技术，从数据层、知识层到模型层，逐步构建企业级投研中台能力。基于该大模型能力，目前已覆盖研报同版翻译、转PPT、会议转写、智能撰写及合规审查等多个业务场景。

案例2：海通证券研报点评大模型赋能智能投研

海通证券推出的“e海言道”智能投研研报点评大模型，专注于对研报进行智能分析与点评，旨在提升研报的可读性与实用性，为投资者提供更快速、更深入的洞察。该系统不仅能自动生成点评报告，还保留完整底稿，每项数据及来源均可追溯，便于合规审查。生成的报告支持分析人员手动增删改查，确认无误后发送审核，并可导出PDF、Word等多种格式。

案例3：中信建投基于大模型的智能投研平台实践

中信建投的智能投研平台基于开源大模型进行二次训练，融入了200多万条投研报告、市场金融资讯以及上万小时的音视频数据。目前，该平台已在投研提效、普惠金融服务、资产管理等多个方向发挥实际作用。

案例4：申万宏源大模型赋能智能研报降维服务

研报内容结构复杂、格式多样，且每日大量更新。依靠人工提取关键信息，不仅成本高昂，非专业人士理解起来也较为困难。申万宏源选择将传统算法与大模型训练相结合，实现了研报的自动化智能降维解读。目前，该服务已接入一站式服务平台，支持MOT（关键事件管理系统）、公司详情、行业详情、经济解读、债券解读、配置策略、热门板块等多个应用场景。

案例5：鹏华基金大模型企业超级助手应用实践

鹏华基金基于海量上市公司公告、资讯舆情及研究报告，利用大模型提取关键要素并打上标签，同时提供全量数据的问答交互能力。该工具成为投研人员实时获取资讯的便捷助手，据测算，基金经理的资讯获取效率提升了30%以上。

案例6：东方资管投研场景大模型应用实践

东方证券自2023年2月起就开始探索大模型在投研投顾中的应用，目前已取得初步成果。其联合东证资管开发的“东方红智能小牛”AI投研助理平台，通过问答形式为用户提供金融辅助服务，并在路演速读、智能风控、债券询价交易、制度问答等方向进行定制化研发。

案例7：蚂蚁金融场景大模型多智能体应用实践

金融分析师的日常工作，始终需要大量阅读新闻、研报、财报和公告。大模型恰好擅长此类任务——阅读材料、抓取重点、提炼观点，这天然是其强项。蚂蚁集团开发的“投研支小助”智能助手，正是用于辅助分析师完成日常工作的。内部实测数据显示，该工具每天可帮助一位分析师高质量完成超过100篇研报、财报及金融资讯的专业解读，同时还能完成50次以上的金融事件推理归因分析。