投资研究是广发证券服务实体经济、推进金融强国建设的重要抓手。投资研究通过对宏观经济、产业趋势、企业价值等专业分析，将金融资本的流动与实体经济的需求精准对接，成为资源配置的决策中枢。投资研究通过破解信息不对称难题，深入开展产业分析、精准进行企业估值、科学实施风险定价，引导资本流向政策支持的重点领域。在“AI+转型”的战略驱动下，广发证券推动了投资研究全流程的智能化升级，大幅提高了信息获取与分析速度和准确性，使研究员能够更聚焦于深度思考与决策，为客户提供更精准、及时的研究成果，增强金融市场竞争力，助力产业与投资研究迈向新高度。

为深入推动投研智能化转型，广发证券系统性部署智能创新应用。在产业研究领域，打造智能洞察产业链模块，研究员通过与定制化智能体对话，高效分析产业链上下游传导路径及个股主营产品的影响链路。在行业研究方面，开发行业数据智能绘图功能，支持对话式获取指标数据并自动生成图表。针对投资研究全流程（含研报撰写、审核、翻译、解读及电话会议纪要等环节），配备专业化智能体辅助。这一系列举措显著优化了研究流程、提升了成果质量，为粤港澳大湾区产业升级构筑坚实的研究支撑体系，精准契合区域经济高质量发展的内在需求。

广发证券股份有限公司党委委员、副总经理、首席信息官   辛治运

一、构建智能投研体系，推动人机协同升级 

1. 打造多智能体协同系统，赋能投研全流程智能化升级

广发证券构建由采集、检索、数据分析、撰写生成、合规审核、质控审核、翻译等专业化智能体协同工作的多智能体系统，与原有的人员角色协同，旨在充分发挥人类与AI的各自优势，重构投研全流程，形成更大协同效应（如图1所示）。

图1   投研业务架构图

基于此框架，广发证券进一步研究方向聚焦于多智能体人机协作框架的底层技术支撑、标准化落地以及深度优化。包括：构建统一的多模态异构数据动态融合引擎，建立面向AI的金融数据库，利用投研思维链运营平台沉淀专家智慧，激活面向AI的原生投研工具链，并结合智能体开发技术，形成一套可落地、可迁移、全流程支持的智能投研技术与协同体系。同时加强对系统性风险防控模型的研究和开发，利用智能体实时监测宏观经济波动、行业政策变化、金融市场异常交易等风险信号，提前发出预警并提供相应的风险应对策略。

2. 持续构建“三位一体”人机协同智能投研体系

大模型凭借强大的语言理解、数据处理与模式识别能力，为产业研究、行业研究、投资研究带来了新的变革与机遇。它能够结合结构化产业链数据与研报知识库，自动调取产业链结构数据，并获取产业链相关上中下游相关研报并分析，得到产业链的传导路径。它可以通过与研究员的对话中分析研究员的需求，自动地调取数据库中已有行业指标数据，并自动进行绘图，协助研究员快速地对行业最新现状进行了解。同时智能体还能对投资研究研报流程进行提效，对电话会议纪要、研报撰写、研报审核、研报解读整套流程进行优化，推动投资研究向智能化、高效化迈进。广发证券的智能投研平台充分利用了大模型的各种相关技术，设计了多种智能体去赋能产业研究、行业研究、投资研究，总结了实践经验：实现信息流与工作流的全域融合，打造工作流、思维链、投研知识与工具“三位一体”人机协同体系。将研究员的研究框架和研究经验通过智能体进行沉淀泛化，形成一套自动化的研究方法论，构建一系列能自动获取相关数据并进行分析的智能体，为产业研究、行业研究、投资研究赋能与提效（如图2所示）。

图2   “三位一体”人机协同体系图

二、智能化投研关键应用场景及系统建设实践

在“三位一体”人机协同体系中，投研知识与工具是投资研究的基石，思维链是投资研究的方法论，工作流是投资研究的执行流程。目前大模型技术对数据关联分析、任务分拆、语言理解等任务上具有一定优势，而这些优势可以通过定制化智能体为投资研究各个节点赋能。系统建设的产业链洞察智能体可协助研究员快速了解产业链的结构与传到路径，行业数据绘图智能体可协助研究员获取到需要的行业指标图表，针对投资研究全流程（含研报撰写、审核、翻译、解读及电话会议纪要等环节）配备专业化智能体，可极大提升研报产出效率。

1. 智能化产业链洞察场景

产业链分析是研究员理解产业运作的重要工具，广发证券在产业链研究上已积累了相当多基础。但产业链的结构和关系复杂多样，涉及多个环节和众多企业，要准确地构建分析模型并非易事，复杂的传导路径及庞大的公司数量给业务研究带来了很大挑战。为了解决此难题，广发证券将已有的产业链进行结构化与可视化，并打造了产业洞察AI智能体，支持对某条产业链或产业链上某个公司的问答，快速分析和搜集重点个股所在的核心产业链环节，梳理个股在不同产业领域的股价驱动因素和传导路径，支持研报溯源，为个股全方位分析提供重要参考资料，大幅减少研究员的资料收集、整理和总结的工作量。

2. 智能化行业指标数据绘图场景

行业指标数据作为研究的基石，所有研究都离不开指标数据，其准确性与高效性影响着研究模型与报告的质量。然而市场上的行业指标存在着数据量庞大、来源广、标准化程度低等问题，传统行业指标查找与绘图消耗研究员大量的精力。广发证券智能研究平台将行业指标获取自动化，设置数据探头与定时任务保证行业指标数据的及时性，并构建指标标准化的数据结构供大模型转化非标准化的数据作为参考。并且构建多个定制化的数据监听任务，保证数据的准确性与及时性，一旦数据发生较大的偏移与更新不及时，马上就可以通过多种途径对数据开发人员与研究员发出预警。大模型技术的引入提升了研究员快捷的行业指标数据获取能力，智能体不仅可以通过与研究员的对话中识别到研究员的意图，识别出其想要获取行业指标数据、时间范围，并会自动调取标准化的行业指标数据，按照研究员需要图表形式进行绘图。这种方式打破了传统的通过搜索框进行名称匹配的限制，使得研究员更加便捷地获取行业指标数据进行分析。

3. 智能化研报解读场景

在信息爆炸的时代，为了保持与时俱进，时刻了解最新的研究动态，研究员每天都要阅读大量的研究报告，信息的密度高且篇幅冗长，在精力有限的情况下，难以在浩瀚的文字中挖掘重要信息。同时，报告中存在大量的数据例行更新内容（如：XXX同比增加X%），并且不同团队的研报风格迥异，研究员需要适应不同的格式，在数据的提取、整理和规整化上消耗大量时间。此外，报告中的核心观点、数据结论分散在不同的章节段落，难以系统化地提取和沉淀。

为了解决这个问题，广发证券借助OCR深度解析和混合检索增强生成（Hybird RAG）技术，以海量的研究报告为输入，化繁为简构建一个高质量知识库。研究员基于持续更新的海量知识库，以自定义或者模板化的问答模式，通过多路召回、混合重排和大模型自迭代的方式获取高质量知识片段，最终输入给大模型进行趋势分析、行业发展洞察和投资建议总结，每段生成的内容都能链接回原始研报的具体段落，方便用户验证信息来源和上下文，减少“黑盒”疑虑，最终实现研报的降维解读和研究成果普惠。

4. 智能化电话会议纪要场景

在投研业务开展过程中，会有大量的会议需要组织召开，同时需要参加大量其他机构召开的路演，会后的会议纪要整理归档是工作的重要一环。在传统的会议纪要整理过程中，需要人工耗费大量的时间进行整理、编辑，花费时间甚至是会议时长的150%～200%。广发证券通过构建录音、录像到高精度文本识别，再到文本纠错、发言人识别，以及会议纪要生成全链路自动化智能纪要工具，可以在短短几分钟内即获得会议纪要。在语音转文本阶段，我们采用了高精度语音转文本和跨语言支持能力，底层基于Transformer的Conformer编码器提取语音特征，中层部署多语言共享的注意力机制模块，上层针对不同语言加载专用解码器。为了提高最终准确性，我们使用了行业术语双层纠错架构。从研究业务中涉及的领域中积累专业术语和热词，形成我们的基础行业术语库。第一层，在语音转文本阶段，将术语库作为知识库传递给转化模型使用，对转化文本进行术语纠错。第二层，在前面的基础上利用大模型进行了二次纠错。利用大模型对会议发言人进行识别。研究表明，准确的发言人标注能够显著提高纪要的可读性和可追溯性。前序工作处理完后，我们利用大模型，针对不同的会议类型配置不同的提示词生成符合场景的会议纪要，以供业务归档和进行后续业务活动。

5. 智能化长图研报生成场景

研究报告是研究员对外输出研究成果的主要形式。金融市场瞬息万变，研报的时效性至关重要。研究员面临着紧迫的时间要求，需要在短时间内定期完成高质量的研报。研究员多以行业指标数据作为研报的论据，通过计算与简单推理得出研究观点，这部分的数据更新常常会消耗过多的精力在重复的数据更新上。广发证券打造的长图研报撰写智能体可以模仿研究员设置的例子，自行调用研究数据作为论据，实现自动更新图表、指标描述和进行推理计算自动生成研究观点供研究员参考与使用，为研报产出提效，让研究员的精力集中在研报逻辑与模型的建立上，提升研报质量。

6. 智能化研报审核场景

在投研领域，研报的审核与质控是确保内容合规性、逻辑严谨性和数据可靠性的关键环节，目前依赖人工审查研报合规性存在底稿对比数据多、人工耗时长、风险溯源难等痛点。质控人员需要审核研报的敏感词筛查、法律法规类、数据准确（上下文一致，报告底稿一致）、人员检查格式、数字图表来源信息、逻辑关联性分析等准确性、署名确认、风险提示等信息，直至没有问题后才能发布。广发证券通过研报PDF文本与底稿数据的自动化提取与结构化解析、构建智能体，基于预定义规则与动态学习能力，完成模板格式校验、数据来源验证、署名完整性检测及风险提示合规性审查。结合规则引擎与大模型推理，自动生成审核意见并标记问题节点。质控合规人员对系统自动生成的审核问题进行复核确认，形成“智能解析-动态审核-意见生成-溯源管理”的全链路质控方案，推动研报审核向自动化、精准化转型。

三、总结与展望

目前AI大模型已在智能投研重要场景中逐步落地。智能应用显著减轻了研究员的重复劳动，提升了数据处理效率与精度，为深度分析腾出时间，产出质量更高的研究成果，从而为实体市场发展提供高质量建议。

广发证券多年来深耕粤港澳大湾区，基于对宏观政策、产业链分析、行业研究、公司研究等一系列研究服务为政府、资本市场参与主体、行业上下游实体等多方提供研究服务成果，为大湾区的实体经济提供了“靶向式”支持。在政策制定层面，智能投研系统可快速模拟减税降费、产业协同等政策对区域经济的传导效应，为政府提供数据支撑。在企业服务层面，AI可动态监测区域内上市公司经营数据与行业竞争格局，协助企业优化战略布局，提升资源配置效率。此外，智能投研还能为大湾区的中小企业提供低成本、高效率的估值与风险定价服务，促进金融普惠，助力区域经济包容性增长。

展望未来，AI大模型等人工智能前沿技术将给投资研究带来极大的发展空间。随着相关技术的快速演进，广发证券未来将重点强化思维链、高精度知识库、面向AI的投研工具集建设，持续提升其在智能投研中的应用深度与广度。一是通过沉淀CoT思维链沉淀研究员的研究方法论，引导智能体的生成更精确的规划任务；二是引导大模型学习专业的投研模型工具，理解影响公司盈利和股价的复杂逻辑，实现高维决策辅助；三是辅助研究员更高效地了解产业传导、行业变化，完成投研工作，打造高级“AI研究员”。通过深度智能投研的创新运用，广发证券将打造更为核心的投研竞争力，为市场提供更高效、更深度、更高质量的投资研究服务，更好地服务实体经济，推动金融高质量发展。