2025 证券行业投研能力建设分析报告

2025证券行业投研能力建设分析报告前言为何要关注2025年的投研能力建设？当时间轴推进至2025年，中国资本市场已走过注册制改革的深化期、机构化转型的攻坚期，正迈向高质量发展的新阶段在这一背景下，“投研能力”不再是券商生存的“基础项”，而是决定其能否在激烈竞争中突围的“核心引擎”2025年的投研能力建设，不仅要回应“如何更专业”的行业之问，更要承载“如何更有温度”的市场期待——它既要服务于机构投资者的理性决策，也要守护普通投资者的资产安全，更要为实体经济的转型升级提供精准“导航”本文将以“现状—挑战—趋势—路径”为逻辑主线，结合行业实践与前沿观察，系统分析2025年证券行业投研能力建设的核心方向，为行业参与者提供兼具深度与温度的参考

一、2025年证券行业投研能力建设的时代背景与核心意义

（一）时代背景资本市场改革进入“深水区”，投研价值面临重构2025年的中国资本市场，正经历着从“规模扩张”向“质量提升”的关键转折注册制全面推行后，企业上市标准从“单一盈利”转向“多元价值”，行业研究需穿透表象捕捉企业真实成长逻辑；机构投资者占比突破60%，客户对投研的专业化、精细化需求空前提升，“卖方研报”向“买方投研”的转型加速；同时，全球化竞争加剧，外资机构入场门槛降低，国内券商需在国际视野下构建差异化投研优势从市场环境看，2024-2025年全球经济处于“后疫情恢复期”与“地缘政治博弈期”叠加阶段，A股市场波动性增强，行业轮动加速，第1页共10页传统“经验驱动型”投研模式已难以应对复杂市场环境例如，2024年新能源赛道因政策退坡与产能过剩导致板块剧烈调整，部分券商因未能及时预警行业供需变化而遭遇客户信任危机这一现实痛点，迫使行业重新审视投研能力的底层逻辑——从“预测市场”转向“理解市场”，从“单一数据解读”转向“全维度价值挖掘”

（二）行业意义投研能力是券商的“生命线”，更是差异化竞争的“护城河”对券商而言，投研能力的强弱直接决定其核心竞争力2023年中国证券业协会调研显示，头部券商中85%的客户表示“投研能力”是选择合作机构的首要考量因素，而中小券商因投研资源有限，客户流失率较头部高出30%更重要的是，投研能力是券商服务实体经济的“桥梁”——通过深度研究识别优质企业，为其提供IPO定价、再融资支持、并购重组建议等服务，助力产业升级；同时，通过构建“投研+投行+资管”的协同体系，为客户提供一站式资产配置方案，实现“研究创造价值”的闭环从客户视角看，普通投资者对投研的需求已从“获取信息”升级为“决策支持”2024年中国投资者保护基金的数据显示，72%的个人投资者希望券商提供“定制化投资策略”，而非简单的“市场点评”；同时，ESG（环境、社会、治理）投资理念渗透率从2020年的15%升至2024年的45%，投资者对“责任投资”的关注度持续提升这意味着，2025年的投研能力建设不仅要追求“专业深度”，更要兼顾“市场温度”——既要满足理性决策需求，也要传递负责任的投资理念

二、当前证券行业投研能力建设面临的核心挑战第2页共10页

（一）内部挑战从“数据孤岛”到“能力断层”，传统模式亟待突破数据能力碎片化与非结构化数据处理成“瓶颈”多数券商的投研数据仍停留在“基础数据整合”阶段，尚未形成“全生命周期数据管理体系”一方面，数据来源分散内部CRM、交易系统、研报库与外部Wind、Bloomberg、行业数据库割裂，数据接口不统一，导致“重复采集”与“数据不一致”问题频发例如，某中型券商2024年的调研显示，其投研团队平均每周需花费20%的时间处理数据清洗与格式转换，而非深度研究另一方面，非结构化数据应用不足企业年报、公告、新闻舆情、社交媒体评论等数据占比超60%，但多数券商仍依赖人工分析，缺乏自然语言处理（NLP）、知识图谱等技术工具的支撑，难以快速捕捉“隐性信息”（如管理层访谈中的风险提示、供应链动态等）模型体系“经验依赖”到“数据驱动”的转型不彻底尽管多数券商已引入量化模型，但“传统经验+量化工具”的混合模式仍占主导，纯数据驱动的模型占比不足30%例如，行业常用的“行业景气度模型”仍以“研究员主观打分+历史数据拟合”为主，缺乏对宏观经济、政策变量、产业链动态的实时校准；在个股评级模型中，“财务指标权重”与“市场情绪指标权重”的设定仍依赖个人经验，而非基于大数据的动态优化此外，模型“黑箱”问题突出普通投资者难以理解模型逻辑，导致对投研结论的信任度下降——2024年某券商“智能选股模型”因未公开关键参数，被监管机构要求补充说明模型透明度人才结构“高学历”与“复合型”人才双重缺口第3页共10页投研团队的“结构性失衡”已成为行业普遍痛点一方面，高端人才“引不进、留不住”头部券商研究员平均年薪超80万元，但中小券商受限于成本，难以吸引名校毕业生；同时，传统“卖方研报”人才在“买方投研”、“资产配置”等领域的经验不足，导致人才流动时“适配性低”另一方面，复合型人才稀缺投研人员普遍缺乏“宏观+行业+资产配置”的综合能力，例如，在“AI+金融”背景下，仅25%的投研团队具备数据科学、机器学习基础知识，难以驾驭智能投研工具

（二）外部挑战从“市场波动”到“监管升级”，外部环境更趋复杂市场波动性增强，“黑天鹅”事件考验投研抗风险能力2024年以来，全球地缘冲突、美联储加息周期反复、国内政策调整等因素导致市场波动率（VIX指数）较2020-2021年上升40%在这种环境下，部分券商因“单一赛道依赖”（如过度配置新能源、半导体板块）而遭遇业绩波动，暴露出“行业研究广度不足”“风险预警滞后”等问题例如，某券商在2024年三季度新能源板块调整中，因未能及时下调相关个股评级，导致客户组合回撤超15%，引发投诉潮信息过载与“伪价值”干扰，研究效率被稀释随着移动互联网发展，每天产生的财经信息超10亿条，其中80%为“碎片化信息”或“情绪性内容”这导致投研人员陷入“信息茧房”一方面，需花费大量时间筛选有效信息，研究效率下降；另一方面，“伪价值”内容（如虚假研报、蹭热点分析）误导决策，增加投资风险2024年证监会通报的12起“投研违规”案例中，8起涉及“过度解读政策信息”或“传播不实行业数据”第4页共10页监管政策趋严，投研合规与创新需平衡2024年新《证券法》实施后，监管对投研的“合规性”“透明度”要求显著提升例如，对“内幕信息管理”“研报利益冲突披露”“客户适当性管理”等环节的监管力度加大，某头部券商因未及时更新“研报利益冲突清单”被出具警示函同时，监管鼓励“投研创新”，但创新需在“合规框架”内进行，例如，对AI生成研报的监管细则尚未明确，部分券商因“算法模型未通过合规审查”而暂停相关应用

三、2025年证券行业投研能力建设的核心发展趋势

（一）技术驱动AI深度渗透投研全流程，“智能投研”成为标配数据处理智能化从“人工筛选”到“机器理解”2025年，头部券商将建成“一站式投研数据中台”，实现数据“采集—清洗—存储—分析—应用”全流程自动化具体而言，通过NLP技术解析非结构化数据（如研报、新闻、会议纪要），构建“企业知识图谱”，自动提取关键信息（如风险点、增长点、供应链关系）；利用图数据库技术关联产业链上下游数据，实时监测“供需变化”“价格波动”等变量，提前预警行业风险例如，某券商已试点“智能舆情监测系统”，可在10分钟内识别上市公司“负面舆情”并生成分析报告，较人工处理效率提升20倍模型构建智能化从“经验驱动”到“数据+算法双驱动”传统“经验模型”将逐步被“动态优化模型”取代一方面，AI算法（如强化学习、深度学习）将深度应用于模型训练通过历史数据训练“多因子模型”，实时校准参数（如政策变量、市场情绪权重），实现“动态适配市场”；另一方面，“可解释AI”技术将解决第5页共10页“模型黑箱”问题，通过可视化工具展示模型决策逻辑，提升客户信任度例如，某券商的“智能选股模型”已实现“参数自动调优+逻辑可视化”，在2024年四季度市场反弹中，客户使用该模型的平均收益率较人工模型高出

3.2个百分点投研协作智能化从“单打独斗”到“人机协同”AI将成为投研人员的“智能助手”，而非替代者具体表现为AI负责“信息检索”“数据可视化”“初步结论生成”等基础工作，研究员聚焦“深度分析”“逻辑验证”“策略创新”等高价值环节例如，某券商试点“AI研报助手”，研究员输入“撰写半导体行业年度策略”后，助手可自动整合200+份研报、300+条产业链数据，生成“行业概览+风险提示+投资组合建议”初稿，研究员仅需2-3天即可完成终稿，效率提升60%

（二）体系重构ESG与价值投资融合，投研从“单一维度”转向“多元价值”ESG投研体系化从“合规要求”到“核心竞争力”2025年，ESG将从“附加项”升级为“基础项”，成为投研决策的核心变量一方面，头部券商将建立“ESG数据中台”，整合环境（如碳排放、资源利用）、社会（如员工福利、供应链管理）、治理（如股权结构、管理层能力）三大维度数据，通过量化模型评估企业ESG表现；另一方面，ESG将与传统财务分析深度融合，例如，在“碳中和”目标下，对高耗能企业的估值模型将纳入“碳成本”参数，对新能源企业的评级将增加“技术迭代风险”评估价值投资理念深化从“短期交易”到“长期持有”随着机构投资者占比提升与监管引导，“价值投资”将从“口号”变为“实践”投研逻辑将从“追逐热点”转向“挖掘内在价第6页共10页值”，例如，通过“DCF模型+行业壁垒分析”评估企业长期成长潜力，而非依赖“事件驱动”的短期股价波动某头部券商2024年的实践显示，其“价值投资组合”在2024年市场震荡期的最大回撤较行业平均低5个百分点，客户留存率提升15%

（三）生态协同跨部门、跨市场、跨机构融合，构建“投研共同体”内部协同从“部门壁垒”到“投研、投行、资管一体化”2025年，头部券商将打破“投研、投行、资管”的部门墙，构建“研究驱动业务”的协同机制例如，投行团队在服务企业IPO时，可联合行业研究员共同撰写“投资价值白皮书”，为机构客户提供“一级半市场”投资机会；资管团队在设计产品时，可基于投研数据中台的“行业景气度模型”动态调整资产配置比例，提升产品收益稳定性外部协同从“信息购买”到“资源共享与能力共建”中小券商将通过“投研生态合作”弥补资源短板例如，与第三方数据公司共建“行业数据库”，共享细分领域数据；与高校、科研机构合作成立“产业研究院”，深度挖掘前沿技术与产业趋势；与外资机构合作引入“国际投研经验”，提升全球化投研能力2024年，某区域性券商通过与一家头部量化私募合作，其量化投研团队的模型回测准确率提升25%，产品业绩进入行业前30%客户协同从“单向输出”到“需求共创”投研服务将从“卖方研报”转向“客户定制化方案”通过“客户画像系统”分析不同客户（机构、高净值个人、普通投资者）的风险偏好、投资周期、收益目标，为其提供“千人千面”的投研服务例如，对保险客户，重点提供“长期资产配置方案”；对量化私募，第7页共10页提供“高频交易数据支持”；对普通投资者，开发“智能投教工具”，通过“情景模拟”帮助其理解投研逻辑

四、2025年证券行业投研能力建设的提升路径与实施策略

（一）构建“数据+技术”双轮驱动的投研基础设施数据中台建设打破壁垒，实现“全量数据整合”分阶段推进短期（1年内）完成内部数据整合（CRM、交易系统、研报库），建立标准化数据接口；中期（2-3年）引入外部行业数据、产业链数据、舆情数据，构建“全量数据池”；长期（3-5年）实现数据“跨境整合”（如引入海外市场数据），支撑全球化投研技术选型优先选择开源框架（如Hadoop、Spark）+商业工具（如Tableau、Power BI）组合，降低成本；引入图数据库（如Neo4j）存储企业知识图谱，提升数据关联分析效率案例参考某头部券商2024年建成“投研数据中台”，整合内外部数据200+类，数据处理效率提升70%，研报撰写周期缩短50%AI工具落地从“试点应用”到“全面推广”分场景落地优先在“信息检索”“风险预警”“组合优化”等场景落地AI工具，例如，开发“智能研报助手”“产业链监测系统”“组合回测平台”；逐步拓展至“策略生成”“客户服务”等环节合规审查建立“AI投研工具合规审查清单”，明确算法逻辑、数据来源、结论依据的可追溯性；引入第三方机构对AI模型进行“合规测试”，确保符合监管要求

（二）打造“专业+复合”的投研人才梯队人才结构优化“引进+培养”双路径第8页共10页高端人才引进重点引进“AI+金融”复合型人才（如数据科学家、AI训练师）、“产业专家型研究员”（如具备半导体、生物医药等细分领域经验的人才）；通过“股权激励”“职业发展双通道”提升人才留存率内部人才培养建立“投研轮岗机制”，推动研究员与投行、资管、客户服务部门轮岗，培养“宏观+行业+资产配置”综合能力；开设“AI技能培训营”，覆盖数据科学、机器学习、量化分析等课程，目标2025年投研团队AI技能普及率超80%激励机制创新从“固定薪酬”到“价值共创”项目跟投制对核心投研项目（如“行业深度研究”“策略开发”）实行“团队跟投”，与客户利益绑定；差异化考核将“ESG研究贡献度”“客户满意度”“创新成果”纳入考核指标，弱化“短期排名”权重，鼓励长期价值创造

（三）深化“合规+创新”的投研管理体系合规能力强化从“被动合规”到“主动合规”建立“投研合规日历”实时更新监管政策、行业准则、合规案例，定期推送至投研团队；开发“合规风险预警系统”通过AI技术监测研报发布、客户沟通、数据使用等环节的合规风险，提前预警“内幕交易”“利益冲突”等问题创新能力培育从“模仿跟随”到“自主突破”设立“投研创新实验室”投入营收的3%-5%用于AI投研技术研发，重点突破“可解释AI”“实时数据处理”等关键技术；建立“创新试点机制”对AI投研工具、ESG投研模型等创新项目，给予“容错空间”，试点成功后全面推广第9页共10页结语以“能力重构”拥抱2025年的投研新生态2025年的证券行业投研能力建设，不是简单的“技术升级”或“流程优化”，而是一场从“经验驱动”到“数据驱动”、从“单一价值”到“多元价值”、从“机构竞争”到“生态协同”的深刻变革它要求券商以“技术为笔”、“专业为墨”、“责任为纸”，在服务资本市场改革、守护投资者利益、助力实体经济发展的过程中，构建真正的“投研护城河”当然，能力建设非一日之功，需要行业参与者以“久久为功”的耐心，在数据整合、技术落地、人才培养、合规管理等方面持续投入但我们有理由相信，当投研能力真正实现“专业深度”与“市场温度”的统一，当“智能工具”与“人文洞察”形成合力，证券行业必将在2025年及以后的时代浪潮中，书写更有价值的篇章——不仅成为资本市场的“价值发现者”，更成为投资者的“财富守护者”与实体经济的“成长陪伴者”字数统计约4800字第10页共10页。