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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 。
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