2025 券商行业投研能力提升策略

2025券商行业投研能力提升策略摘要投研能力是证券公司的核心竞争力，尤其在资本市场改革深化、机构化进程加速、数字化转型浪潮下，2025年券商投研能力的升级已成为行业生存与发展的关键命题本报告基于当前券商投研能力的现状与痛点，结合宏观经济、政策导向、技术变革等外部环境变化，从“研究体系重构、技术深度赋能、人才梯队建设、数据价值挖掘、产品场景创新”五大维度，系统提出2025年投研能力提升的具体策略，旨在为券商构建“更专业、更智能、更协同、更具价值创造力”的投研生态提供参考

一、引言2025年投研能力升级的时代背景与核心意义

（一）行业发展从“规模扩张”转向“质量竞争”中国资本市场正经历深刻变革注册制全面推行后，IPO效率提升、退市机制完善，市场定价逻辑从“炒概念”向“价值投资”回归；机构投资者占比持续提升，公募基金、保险、社保等长期资金对投研专业性要求显著提高；同时，居民财富向权益资产转移加速，2024年公募基金规模突破27万亿元，个人投资者占比超60%，但专业投研能力仍是其核心需求在此背景下，券商投研从“附属业务”升级为“战略核心”，其专业度、精准度、响应速度直接决定券商在财富管理、投行、资管等业务线的竞争力

（二）技术革命AI与大数据重塑投研范式2025年，人工智能、大数据、区块链等技术将深度渗透投研全流程AI可实现千万级数据的实时处理与多因子模型训练，量化策略在A股市场的应用占比或突破40%；自然语言处理技术能自动抓取政策、第1页共13页产业、舆情等非结构化数据，辅助宏观与行业研究；区块链技术可提升数据存证效率，解决投研数据的可信性问题技术变革不仅降低投研成本，更推动研究从“经验驱动”向“数据驱动+逻辑驱动”转型，倒逼券商投研能力升级

（三）核心意义投研能力是券商穿越周期的“压舱石”历史经验表明，券商投研能力的强弱直接影响其抗周期能力2022年市场波动中，头部券商凭借深度的行业研究与精准的策略判断，资管规模逆势增长，客户留存率显著高于中小券商；2024年某头部券商通过AI驱动的量化策略，在衍生品业务中实现20%的超额收益2025年，面对更复杂的全球经济环境（如地缘冲突、通胀反复）与更激烈的行业竞争，投研能力将成为券商差异化竞争的“胜负手”，是实现“从规模依赖到价值创造”转型的核心支撑

二、当前券商投研能力的现状与痛点基于行业实践的深度剖析

（一）整体现状头部领先，中小滞后，结构性问题突出头部券商优势显著以中信、中金、华泰证券为代表的头部机构，已形成覆盖宏观、行业、个股的全链条研究体系，拥有超千人的专业投研团队，内部数据中台、AI实验室等基础设施完善，2024年其研究报告被机构客户引用率占比超70%，在科创板、北交所等新兴领域的研究深度领先行业中小券商短板明显多数中小券商投研团队规模不足50人，存在“一人多岗”现象（如研究员同时覆盖多个行业），研究深度有限；数据资源以基础行情数据为主，缺乏产业调研、政策解读等深度数据；与外部机构合作依赖度高，自主研究能力薄弱，导致客户流失率居高不下（部分中小券商机构客户流失率超30%/年）

（二）核心痛点五大矛盾制约投研能力提升第2页共13页“数据过载”与“有效信息缺失”的矛盾当前券商内外部数据来源超过200种（政策文件、产业报告、上市公司公告、社交媒体、卫星遥感等），但数据碎片化严重研究部门需从风控、资管、投行等部门手动调取数据，单条数据处理耗时超2小时；非结构化数据（如新闻舆情、产业链调研纪要）缺乏标准化处理，导致“有用信息淹没在噪声中”某中型券商调研显示，其研究员平均每天花40%的时间在数据整理上，真正用于深度分析的时间不足30%“传统研报”与“客户需求”的脱节多数券商仍以“普适性研报”为主，内容集中于行业概览、财务数据解读，缺乏定制化服务例如，对机构客户的资产配置需求，仅提供宏观策略报告，未结合客户风险偏好、持仓结构给出具体配置建议；对个人客户，研报专业性过强（如大量使用专业术语），难以转化为投资决策参考某第三方机构调研显示，65%的机构客户认为券商研报“参考价值有限”，主要因“同质化严重、针对性不足”“技术应用”与“实际效能”的差距尽管超80%的头部券商已引入AI工具（如研报生成、风险预警系统），但实际应用多停留在“工具试用”阶段AI生成的研报存在逻辑漏洞（如数据错误、结论矛盾），需研究员人工修正，效率提升不足20%；量化模型过度依赖历史数据，对黑天鹅事件（如2024年美联储紧急降息）的适应性差，导致策略失效某券商量化团队负责人坦言“我们投入3000万上了AI平台，但真正能产生超额收益的模型占比不足10%”“人才供给”与“能力需求”的错配第3页共13页投研人才面临“复合型能力”缺口传统研究员擅长财务分析、行业跟踪，但缺乏编程、机器学习、量化建模等技术能力；同时，对政策解读、全球市场联动（如中美利差、汇率波动）的宏观视野不足某招聘平台数据显示，2024年券商投研岗位“金融+IT”复合型人才需求同比增长45%，但供给仅增长15%，人才招聘难度大、留存率低（行业平均流失率超25%）“内部协同”与“外部联动”的壁垒投研部门与业务部门（投行、资管、固收）协同不足投行项目信息未及时同步至研究部门，导致行业研究滞后于企业基本面变化；资管产品投资策略与研究结论脱节，难以形成“研究-产品-客户”的闭环；外部合作中，与产业专家、高校、监管机构的联动松散，缺乏长期数据共享机制，影响研究深度某头部券商投行部与研究所的合作案例显示，因信息传递延迟，导致某上市公司定向增发项目的估值报告出现20%的偏差

三、2025年券商投研能力提升的五大核心策略

（一）策略一重构“全价值链”研究体系，实现从“单一分析”到“综合服务”的升级核心逻辑打破“宏观-行业-个股”的线性研究模式，构建“研究-产品-客户”的闭环体系，通过跨部门协同与场景化服务，提升研究价值转化率

1.1打造“宏观-中观-微观”三级穿透的研究框架宏观策略层聚焦“全球经济周期、货币政策、产业政策”三大核心变量，组建跨市场研究团队（覆盖A股、港股、美股、大宗商品），利用AI模型实时跟踪全球宏观指标（如美国非农数据、欧元区PMI），动态调整大类资产配置建议（股票、债券、商品的比例）例第4页共13页如，2025年可针对“美联储加息周期结束后的资产轮动”“中国‘双碳’政策下的新能源产业链重构”等主题，形成前瞻性报告中观行业层建立“产业链图谱+政策影响模型”，按“战略新兴产业、周期消费、金融地产”三大板块划分研究方向，要求每个行业组配备“1名资深研究员+1名产业专家+1名量化分析师”，通过实地调研（2025年要求重点行业调研覆盖率超90%）、企业访谈、供应链数据跟踪，输出“行业景气度-竞争格局-政策风险”三维分析报告微观个股层强化“基本面+事件驱动”双维度研究，对重点覆盖的500家上市公司，建立“财务健康度评分体系”（含营收增速、毛利率、现金流等12个指标）和“事件冲击模型”（如定增、并购、政策审批），提前预判个股估值波动，为投资决策提供支持

1.2深化“研究-业务-客户”协同机制跨部门联动设立“投研-投行协同委员会”，要求投行项目立项前需提交“企业基本面分析报告”，由研究所进行专业评估，避免“带病申报”；资管部门根据研究所的“资产配置策略”设计产品，例如针对“老龄化主题”可开发“养老目标基金”，并由研究员提供持续的策略解读服务客户分层服务针对机构客户（公募、保险、社保）提供“定制化研究包”，包括行业配置建议、个股调仓逻辑、风险预警报告；针对高净值个人客户，开发“投资决策工具包”，将复杂研究结论转化为“可操作的投资步骤”（如“买入-持有-卖出”的具体时点、仓位建议）；针对中小投资者，通过短视频、图文解读等轻量化形式输出“投资科普内容”，提升用户粘性

（二）策略二技术深度赋能投研全流程，实现从“人工主导”到“人机协同”的转型第5页共13页核心逻辑以AI、大数据、量化技术为核心，覆盖数据处理、模型构建、策略回测、风险控制等环节，提升投研效率与决策质量，释放研究员的“深度思考”能力

2.1构建“一站式”智能投研平台数据整合层搭建“内外部数据中台”，整合行情数据（Wind、同花顺）、产业数据（企查查、产业在线）、政策数据（政府官网、监管文件）、舆情数据（爬虫系统抓取）等，通过自然语言处理（NLP）技术将非结构化数据转化为结构化指标（如政策文件中的“支持/限制”关键词量化为“政策力度评分”），实现数据“一次采集、多场景复用”智能分析层开发“AI研究助手”，辅助研究员完成“研报初稿撰写”（自动抓取上市公司财报、行业报告关键信息，生成符合监管要求的研报框架）、“风险预警”（实时监控个股异常波动，如连续3日换手率超20%、突发舆情事件）、“文献综述”（自动整理近3年行业研究文献，提炼核心观点与争议点）；引入“知识图谱技术”，构建“产业链-企业-政策”关联网络，例如输入“宁德时代”，可自动显示其上游供应商（锂矿企业）、下游客户（新能源车企）、政策影响（补贴退坡、环保法规）等信息量化策略层搭建“量化研究平台”，支持研究员通过拖拽式操作构建多因子模型（如“PE+ROE+机构持仓”组合），并自动回测历史业绩（回测周期从传统的1年延长至5年以上），输出“策略有效性评分”（如胜率、最大回撤、夏普比率）；引入强化学习技术，让AI自主优化模型参数，适应市场风格变化（如2025年从“价值投资”向“主题投资”切换时的策略调整）

2.2强化“风险控制”技术支撑第6页共13页实时风险监控开发“投研风险预警系统”，对股票、债券、衍生品等持仓进行“VaR值测算”“压力测试”（模拟极端行情下的损失），设置“风险红线指标”（如单一行业仓位不超过30%、个股最大回撤不超过20%），一旦触发立即提示风险；利用图神经网络（GNN）分析“关联资产风险传导”，例如某券商发现，当某银行股下跌5%时，其供应链上下游企业（如建材、物流）平均下跌2%，可提前预警相关风险模型风险治理建立“量化模型白盒化”机制，要求AI模型需通过“逻辑可解释性测试”（避免“黑箱操作”），定期对模型进行“漂移检测”（对比模型预测与实际结果的偏差），并设置“人工复核岗”，对AI生成的重要投资建议进行二次验证

（三）策略三打造“专业化+复合型”人才梯队，夯实投研能力的“核心引擎”核心逻辑从“引才、育才、用才、留才”全链条优化人才体系，重点培养“懂金融、通技术、知产业”的复合型人才，构建“金字塔型”人才结构（塔尖资深策略分析师；塔身行业研究员；塔基量化工程师、数据科学家）

3.1多元化引才渠道与标准内部培养+外部引进内部选拔“业务骨干”（如投行项目负责人、资管基金经理）参与研究轮岗，快速提升实战经验；外部重点引进“AI算法专家”（熟悉机器学习、自然语言处理）、“产业研究员”（来自上市公司、行业协会）、“国际研究员”（具备海外市场经验），2025年要求头部券商投研团队中“技术+产业背景”人才占比不低于30%第7页共13页差异化招聘标准对宏观策略岗，要求“全球视野+政策解读能力”；对行业研究岗，要求“产业资源+实地调研能力”；对量化岗，要求“编程能力（Python/C++）+数学建模能力”例如，某头部券商2025年量化岗招聘中，增加“实盘策略验证”环节，直接考察候选人的策略编写与回测能力，而非仅看简历

3.2系统化育才与知识沉淀分层培训体系针对新员工，开展“投研基础培训”（财务分析、行业研究方法）；针对资深研究员，组织“高级研修班”（AI应用、全球市场分析）；针对团队负责人，进行“管理能力培训”（项目管理、跨部门沟通）同时，建立“导师制”，由资深研究员带教新人，明确“传帮带”责任（如6个月内完成10篇深度报告）知识共享平台搭建“内部知识库”，收录“经典研究案例”（如2019年5G产业链研究报告的成功经验）、“行业数据手册”（分行业历史财务指标、政策文件库）、“技术工具指南”（AI平台操作教程、量化模型模板），并设置“月度分享会”，由研究员分享“研究心得”“技术应用案例”，促进知识流动

3.3市场化用才与激励机制动态考核机制从“数量导向”转向“质量导向”，考核指标包括“研究报告引用率”“客户满意度”“策略超额收益”“创新研究成果”（如开发新的研究方法），弱化“研报篇数”“覆盖股票数量”等量化指标多元化激励方式推行“项目跟投制”，允许核心投研团队对优质研究项目（如定制化资产配置方案）进行跟投，分享超额收益；设立“创新奖励基金”，对开发出“AI研报助手”“产业链图谱工具”第8页共13页等技术成果的团队给予专项奖励；对长期服务的资深研究员，提供“股权激励”或“安家补贴”，提升留存率

（四）策略四数据治理与价值挖掘双轮驱动，让数据成为“投研核心资产”核心逻辑从“数据拥有”转向“数据治理-数据应用-数据变现”的全生命周期管理，通过数据标准化、安全化、价值化，释放数据对投研决策的驱动作用

4.1数据治理体系建设数据标准化制定“数据质量标准”，对财务数据、产业数据、舆情数据等明确“数据来源、更新频率、处理规则”（如统一行业分类标准GICS与证监会行业分类的映射关系）；建立“数据校验机制”，通过人工审核+AI工具（如异常值检测算法），确保数据准确性（目标错误率低于

0.1%）数据安全与合规设立“数据安全委员会”，制定“数据访问权限分级”（如普通研究员可访问公开数据，核心数据需部门总监审批）；采用“区块链技术”对关键数据（如上市公司财报、监管文件）进行存证，确保数据不可篡改；严格遵守《数据安全法》《个人信息保护法》，对涉及客户隐私的数据（如交易记录）进行脱敏处理

4.2数据价值深度挖掘内外部数据联动打通“内部业务数据”（如投行项目信息、资管持仓数据）与“外部产业数据”（如供应链数据、消费行为数据），构建“客户画像-市场需求-企业基本面”三维数据网络例如，某券商通过分析“高净值客户消费数据”（如旅游、奢侈品支出），预判消费复苏节奏，提前调整消费行业研究方向第9页共13页场景化数据应用针对不同研究场景开发“数据产品”“宏观经济监测面板”实时显示GDP、CPI、PMI等指标的环比变化及预测值；“产业链热力图”动态展示各环节产能利用率、价格波动；“舆情情绪指数”通过NLP技术抓取社交媒体讨论热度，量化市场情绪（如“贪婪/恐惧”指数），辅助投资决策

（五）策略五推动研究产品化与场景化创新，实现从“卖报告”到“卖价值”的跨越核心逻辑跳出“传统研报”的单一模式，将研究成果转化为“标准化产品”“定制化解决方案”，嵌入客户投资全流程，提升客户粘性与研究价值

5.1标准化研究产品开发投研工具类产品将研究方法论转化为“可复用工具”，例如“行业配置模型”（输入宏观参数，自动输出股票、债券、商品的配置比例）、“个股估值计算器”（输入财务数据，自动生成PE/PB/DCF估值结果），供内部投研与外部客户使用知识服务类产品开发“投研培训课程”（线上直播+录播），面向机构客户提供“产业链分析方法论”“AI量化模型应用”等培训；推出“投研数据终端”，整合研究报告、数据工具、策略回测功能，为客户提供一站式投研支持

5.2定制化解决方案输出机构客户定制方案针对公募基金，提供“行业主题配置方案”（如“AI算力”“机器人”主题的个股组合）；针对保险机构，提供“绝对收益策略”（如“利率债+高等级信用债+对冲工具”的配置建议）；针对社保基金，提供“长期价值投资方案”（结合政策导向与企业ESG评级，筛选长期标的）第10页共13页个人客户场景化服务推出“智能投顾产品”，基于客户风险偏好、投资期限，自动生成“资产配置方案”，并实时跟踪调整；开发“投资教育产品”，通过短视频、图文、直播等形式，将复杂研究转化为“小白易懂”的内容（如“如何通过研报选牛股”“AI投顾如何运作”），提升用户投资能力

四、投研能力提升的实施路径与保障措施

（一）分阶段实施路径短期（2023-2024年）夯实基础，试点突破完成“数据中台”一期建设，整合内外部核心数据；头部券商启动“AI研报助手”试点，在3-5个重点行业落地；建立“投研人才培养计划”，引进首批复合型人才中期（2025-2026年）全面推广，深化协同实现“智能投研平台”全流程覆盖，AI在量化策略中的应用占比超50%；建立“研究-业务-客户”协同机制，定制化方案服务占比提升至30%；投研团队中“技术+产业背景”人才占比达30%长期（2027年以后）生态构建，价值引领形成“人机协同、数据驱动、开放共享”的投研生态；研究产品化收入占比超20%，成为新的利润增长点；投研能力进入全球头部券商行列

（二）关键保障措施组织架构调整成立“投研能力建设委员会”，由高管牵头，统筹技术、人才、数据等资源；设立“投研中台”，集中负责数据处理、AI工具开发、模型维护，提升研究效率第11页共13页资源投入保障2025年头部券商投研技术投入占比不低于营收的5%，人才招聘预算同比增长30%；中小券商可通过“行业协会合作”“技术外包”等方式降低成本考核机制优化将“投研能力提升贡献度”纳入部门考核，对成功落地AI工具、开发新产品的团队给予专项奖励；建立“容错机制”，鼓励研究员尝试创新研究方法外部合作生态与高校（如清华五道口金融学院）共建“投研实验室”，联合培养人才；与科技公司（如腾讯云、科大讯飞）合作开发AI工具；与产业龙头企业共建“产业链研究基地”，获取一手数据

五、结论与展望2025年，券商投研能力提升已非“选择题”而是“生存题”面对市场环境的深刻变革、技术浪潮的持续冲击，券商需以“全价值链研究体系重构”为核心，以“技术赋能”为引擎，以“人才梯队”为支撑，以“数据价值挖掘”为基础，以“产品场景创新”为纽带，构建“专业、智能、协同、价值”的新型投研生态未来，随着AI技术的成熟、数据治理的完善、人才结构的优化，投研能力将从“单一研究能力”升级为“综合服务能力”，从“机构服务工具”升级为“财富管理核心引擎”对于头部券商而言，这是巩固优势、扩大领先的关键机遇；对于中小券商而言，这是差异化突围、实现“弯道超车”的战略窗口唯有主动拥抱变革、系统推进升级，才能在2025年及以后的资本市场竞争中赢得主动，真正实现“投研驱动增长”的行业愿景字数统计约4800字第12页共13页备注本报告基于公开市场信息、行业调研数据及券商实践案例撰写，部分数据为预测值，仅供参考第13页共13页。