迈向 2025：证券研究报告行业的机遇全景

迈向2025证券研究报告行业的机遇全景引言站在变革的十字路口，迎接2025年的机遇浪潮2023年的深秋，北京金融街某券商研究所的会议室里，一场关于研报转型的讨论正激烈进行首席分析师李薇揉了揉疲惫的眼睛，看着屏幕上刚完成的季度策略报告——这已经是她连续第三周加班到凌晨数据越来越多，客户要的东西却越来越深，传统的宏观-行业-公司三段式分析，好像越来越不够用了她的感慨，道出了当下证券研究报告行业的集体焦虑中国资本市场正经历历史性变革注册制全面推行后，IPO定价从窗口指导转向市场化询价，机构投资者持股占比突破60%，产业资本与金融资本的联动更紧密这些变化让简单罗列数据、给出买卖建议的传统研报越来越失去价值，投资者需要的不再是信息搬运工，而是能提供深度洞察、产业逻辑、风险预警的价值创造者与此同时，人工智能、大数据、区块链等技术加速渗透金融领域，智能投研工具、量化模型、ESG数据平台不断涌现这既是挑战——机器能快速处理数据、生成报告框架，但难以替代分析师的行业认知、产业经验和独立思考；更是机遇——技术可以成为分析师的超级助手，让研究效率和质量实现质的飞跃站在2025年的门槛回望，过去十年证券研究报告行业经历了从野蛮生长到规范发展的蜕变，未来五年，它将迎来更深刻的变革本报告将从行业现状与挑战出发，剖析驱动2025年机遇的核心因素，全景式呈现研究内容创新、服务模式升级、技术深度赋能、细分市场拓展、国际化协同五大方向的机遇，并为行业参与者提供转型路径的第1页共19页思考我们相信，2025年的证券研究报告行业，将不再是简单的报告生产者，而是资本市场高质量发展的智慧引擎

一、行业发展现状与结构性挑战在变革中寻找破局点

1.1市场规模与竞争格局从增量扩张到存量博弈2023年，中国证券研究报告市场规模已突破500亿元，其中机构客户付费研报占比约65%，个人投资者免费获取占比35%头部券商研究所凭借品牌、资源优势占据70%以上市场份额，中小券商通过细分领域（如科技、新能源）差异化竞争，第三方研究平台（Wind、东方财富Choice）则通过数据整合提供标准化服务从竞争格局看，行业呈现头部集中、腰部内卷、尾部挣扎的特点头部券商为争夺机构客户，不惜投入数亿元建设研究团队，人均创收超过500万元；腰部券商则陷入同质化竞争，为维持客户资源，不得不降低付费标准，甚至零佣金送研报，导致利润空间持续压缩；部分中小券商因资源有限，研究能力薄弱，研报质量下滑，逐渐被市场边缘化数据透视根据中国证券业协会数据，2023年券商研究所平均营收利润率仅为12%，较2019年下降8个百分点；而头部券商研究所的利润率仍维持在20%以上，差距进一步拉大这意味着，行业已从规模驱动转向效率与质量驱动，粗放式增长时代结束

1.2传统模式的痛点内容同质化、价值颗粒化、服务滞后化当前研报行业的核心矛盾，在于传统供给与市场需求的错配具体表现为三个层面内容同质化严重多数研报仍停留在宏观经济解读+行业数据汇总+公司财务分析的基础框架，对产业趋势、竞争格局、技术壁垒的深度挖掘不足以新能源行业为例，2023年约70%的研报都在讨论产第2页共19页能扩张价格战，但对企业在储能、氢能等细分赛道的差异化布局关注较少，导致投资者难以获得有效决策信息价值颗粒化，缺乏系统性传统研报往往是碎片化信息堆砌，缺乏对产业链上下游联动、政策影响传导、市场情绪变化的系统性分析例如，当政策出台时，多数研报仅关注短期影响，却忽视长期趋势（如双碳政策下，高耗能行业的转型路径与企业的技术储备能力），导致价值链条断裂服务模式滞后，客户需求响应慢多数券商仍采用卖方研报模式，研报产出后直接推送至客户，缺乏与客户的深度互动机构投资者（如公募基金、保险资管）的需求已从单一报告转向定制化服务，包括深度调研、数据建模、策略陪伴等，但传统模式下，研报团队往往因人力有限无法满足，导致客户流失

1.3技术应用的初步探索工具赋能，但未触及核心价值近年来，技术在研报行业的应用逐步从辅助工具向核心引擎过渡2023年，约60%的头部券商已引入AI辅助写作工具（如科大讯飞的智研、同花顺的AI研报生成器），用于自动提取数据、生成报告框架、校对文字；部分机构尝试用大数据分析市场情绪（如通过社交媒体、新闻舆情预测个股走势），但效果参差不齐技术应用的瓶颈目前技术更多停留在降本增效层面，尚未触及研究的核心价值——即分析师的行业认知、产业洞察和独立判断例如，AI工具可以快速生成行业概览，但无法理解为什么某家公司的技术路线会颠覆行业格局；大数据可以捕捉市场情绪，但难以解释情绪背后的产业逻辑此外，数据质量（如非公开数据获取难）、算法偏见（如过度依赖历史数据导致预测偏差）、伦理风险（如AI研报的版权归属）等问题，也制约着技术的深度应用第3页共19页

1.4行业从业者的困境能力要求升级与资源分配矛盾证券研究报告的核心竞争力在于分析师的专业能力，但当前行业面临分析师能力跟不上市场变化的困境具体表现为知识结构老化传统分析师多聚焦于宏观经济、财务分析，对新兴产业（如AI、生物医药、量子计算）的技术逻辑、产业周期理解不足，导致研报缺乏前瞻性例如，2023年某券商科技行业研报因未准确预判AI算力需求爆发，错失机构客户的重点合作机会工作负荷与产出质量的矛盾覆盖广度与研究深度难以兼顾多数券商要求分析师覆盖10-15家公司、3-5个行业，导致人均研报产出量高，但单篇报告的深度不足某头部券商分析师透露，其团队人均每周需撰写3-4篇研报，平均每篇耗时不足4小时，质量难以保证职业发展路径单一传统分析师晋升多依赖研报发表数量和佣金贡献，缺乏对深度研究能力客户服务能力的考核，导致分析师更关注短期业绩，而非长期价值积累

二、迈向2025年的核心驱动因素变革浪潮下的机遇土壤

2.1宏观经济转型与产业升级从规模红利到创新红利中国经济正从高速增长转向高质量发展，产业结构加速向高端化、智能化、绿色化转型这一过程中，新能源、半导体、生物医药、人工智能等战略性新兴产业将迎来爆发式增长，传统行业则面临数字化、低碳化转型压力这些变化将催生大量新的研究需求新兴产业的深度研究需求以新能源汽车为例，2023年中国新能源汽车渗透率已达30%，产业链从上游材料（锂、钴）到中游制造（电池、电机）再到下游应用（智能驾驶、换电模式）的竞争格局不断演第4页共19页变，投资者需要理解固态电池技术路线800V高压平台成本优势车企供应链自主化程度等深度问题，传统研报难以满足传统行业的转型研究需求传统制造业（如家电、机械）正面临智能化改造绿色生产的转型，投资者需要分析工业互联网投入对利润率的影响碳成本对企业竞争力的重塑出口结构变化下的区域布局调整等问题，这些都需要跨学科的研究能力（如结合政策、技术、市场的复合分析）区域经济与全球化的联动研究一带一路倡议深化、区域协调发展战略推进，使得产业布局从国内循环向双循环延伸投资者需要关注中欧班列对沿线国家产业链的拉动中西部新能源基地的产能释放节奏RCEP框架下跨境供应链的重构等议题，研究视野需从单一市场拓展至全球

2.2资本市场改革深化从融资功能到定价与资源配置功能2025年，中国资本市场将进一步深化改革，注册制从试点走向常态化，退市制度更严格，机构投资者占比持续提升，这些变化将重塑研报行业的价值逻辑注册制下的定价能力竞争注册制要求市场自主定价，IPO定价与公司内在价值的关联度更高，对研究报告的定价锚作用提出更高要求机构投资者需要精准评估企业的成长性护城河风险点，传统打新必赚的研报逻辑失效，深度基本面研究成为核心竞争力机构投资者的专业化需求随着外资、险资、社保等长期资金入市，机构投资者对研报的需求从买卖建议转向资产配置策略支持例如，公募基金需要基于行业比较的板块轮动建议，保险资管需要结合宏观周期的长期配置思路，这要求研报团队具备宏观-行业-公司-资产的全链条分析能力第5页共19页ESG与可持续发展的监管要求2023年证监会发布《上市公司ESG信息披露管理办法》，2025年将全面实施ESG强制披露制度这意味着，ESG将成为研报的标配内容，投资者需要评估企业的环境风险（如碳足迹）、社会影响（如员工权益）、治理水平（如股权结构），ESG研究能力将成为券商的差异化竞争点

2.3机构投资者需求升级从被动接受到主动共创中国机构投资者的结构正在发生深刻变化公募基金规模突破27万亿元，私募基金超20万亿元，外资机构持股占比达

4.5%，这些机构的需求从标准化信息转向定制化服务，推动研报行业从卖方主导向买方驱动转型定制化研究服务需求头部机构（如易方达、高瓴）开始要求券商提供定制化深度报告，例如某细分赛道的产业链图谱某企业的竞争优势拆解政策变动对行业的量化影响等，甚至联合券商共建研究模型，研报从单一产品转向服务包数据与工具的深度整合需求机构投资者不仅需要研报，还需要数据+研报+模型的一体化解决方案例如，某头部基金公司希望券商提供AI生成的行业数据看板+分析师深度解读+基于ESG因子的量化选股模型，以提升决策效率长期价值投资的理念渗透随着外资和长期资金占比提升，价值投资长期持有理念逐渐普及，投资者更关注企业的长期盈利能力核心竞争力可持续发展能力，而非短期股价波动，这要求研报从短期事件驱动转向长期趋势分析

2.4技术革命赋能效率提升AI重构研究生产方式第6页共19页2025年，人工智能将深度融入研报生产全流程，从数据处理到报告撰写再到客户服务，技术将成为研究效率和质量的放大器AI提升数据处理效率自然语言处理（NLP）、知识图谱等技术可自动爬取、清洗、整合非结构化数据（如会议纪要、政策文件、社交媒体）和结构化数据（如财务报表、产业链数据），将分析师从数据搬运中解放，专注于逻辑分析和价值判断例如，某券商用AI处理300份上市公司年报，仅需2小时即可生成财务异常指标预警+关键数据对比报告，效率提升90%AI辅助研报撰写大语言模型（LLM）技术可辅助生成研报初稿，分析师仅需调整框架、补充观点、优化逻辑2023年测试数据显示，AI生成的研报初稿在数据准确性结构完整性上已达85分（满分100），分析师可将精力集中在行业洞察风险判断等核心环节，研报产出效率提升3-5倍智能投研平台构建通过AI算法和大数据分析，可构建行业景气度监测个股风险预警策略回测等智能工具，帮助分析师快速验证观点例如，某券商基于AI平台实时监控新能源产业链库存周转率半导体设备交期变化等100+指标，提前1个月预警某细分行业的产能过剩风险，帮助机构客户规避投资损失

三、2025年行业的核心机遇全景五大方向开启价值重构

3.1研究内容创新从数据堆砌到价值挖掘，构建差异化壁垒

3.

1.1深度产业洞察从行业概览到产业链价值重构传统研报对行业的分析多停留在规模、增速、竞争格局层面，未来将向产业链深度拆解和价值逻辑重构升级具体表现为第7页共19页产业链图谱的动态化与颗粒化通过知识图谱技术，将产业链上下游企业的技术路线、产能分布、合作关系、成本结构可视化，帮助投资者理解产业链权力转移和价值分配逻辑例如，新能源电池产业链可拆解为上游原材料（锂、钴、正极材料）-中游制造（电芯、pack）-下游应用（储能、电动车），并标注各环节的技术壁垒、扩产周期、价格弹性，为投资决策提供全景视角技术路线的深度研判针对新兴产业（如AI、量子计算、基因编辑），研报需分析技术成熟度曲线专利布局情况商业化落地节奏，判断技术迭代对行业格局的影响例如，2025年AI芯片行业将面临算力架构（GPU/TPU/ASIC）的路线之争，研报需结合能效比成本控制生态兼容性等因素，评估各技术路线的长期潜力政策与产业的联动分析政策对产业的影响不再是短期冲击，而是长期趋势重塑研报需建立政策-市场-企业的传导模型，分析政策落地后的行业洗牌技术替代需求变化例如，双碳政策下，高耗能企业的碳成本将转化为竞争壁垒，研报需测算不同企业的碳减排潜力绿电替代成本，评估其长期盈利能力

3.

1.2跨学科交叉研究从单一领域到复合视角未来研究将打破宏观-行业-公司的传统框架，引入经济学、社会学、心理学、技术科学等多学科视角，提升研究的深度和前瞻性行为经济学视角分析市场参与者的非理性行为对资产价格的影响，例如羊群效应锚定效应在A股市场的表现，结合情绪指标（如融资融券余额、龙虎榜数据）预测短期市场波动人口结构与消费趋势研究结合人口普查数据（如老龄化率、Z世代占比）、城镇化率、收入分配变化，预测消费升级方向，例如银发经济对医疗、养老行业的影响，国潮文化对消费品品牌的重塑第8页共19页技术与产业融合研究分析技术突破-产业应用-商业模式创新的传导链条，例如元宇宙技术如何重构游戏、社交、教育行业，数字孪生如何提升制造业的生产效率和产品质量

3.

1.3ESG与可持续发展研究从合规要求到价值创造ESG将从监管合规的被动要求转变为价值投资的主动选择，研报需从风险规避转向价值挖掘ESG数据整合与量化评估整合企业ESG报告、第三方评级数据（如MSCI、富时罗素）、监管处罚信息，构建ESG风险评估模型和ESG价值创造模型，为机构客户提供ESG风险筛查和ESG超额收益挖掘服务例如，某券商研报通过ESG量化模型，筛选出环境风险低、治理水平高、社会价值大的企业，其2023年推荐组合跑赢沪深300指数12个百分点ESG与财务表现的联动分析研究ESG因素对企业长期盈利能力融资成本品牌价值的影响，例如碳减排投入如何降低企业的能源成本，员工满意度如何提升劳动生产率，供应链ESG管理如何降低违约风险

3.2服务模式升级从单一报告到全生命周期陪伴，打造客户粘性

3.

2.1定制化研究服务从标准化产品到个性化方案机构客户的需求日益多元化，研报服务需从批量推送转向按需定制，提供1+N的服务包基础服务包包含宏观策略报告、行业月度数据、公司深度报告等标准化内容，满足客户的日常信息需求定制化深度服务针对重点客户（如公募基金、保险资管），提供定制化课题研究，例如某行业未来3年的竞争格局预测某企业第9页共19页的长期战略规划建议政策变动对行业的量化影响测算，并配套线下调研、高管访谈等服务策略陪伴服务在客户投资决策的全生命周期提供支持，包括策略建议-持仓跟踪-风险预警-调仓建议，例如某券商为某公募基金提供新能源行业策略陪伴服务，通过定期沟通、数据更新、深度解读，帮助客户在波动市场中实现超额收益

3.

2.2数据与工具整合服务从单一报告到数据+研报+模型的一体化方案机构客户不仅需要研报，还需要数据+研报+工具的整合服务，以提升决策效率智能数据工具提供行业数据看板企业财务健康度监测工具ESG数据平台等，客户可自主查询、分析数据，减少对研报的依赖例如，某券商推出的产业链数据中台，整合了200+细分行业的10万+数据指标，客户可实时查看价格走势库存变化产能利用率等关键数据量化模型服务为机构客户提供因子挖掘策略回测组合优化等模型支持，研报团队与量化团队协同，将分析师观点转化为量化策略例如，某券商将半导体设备国产化率作为核心因子，构建半导体产业链量化指数，帮助客户实现系统化投资数据安全与合规服务随着数据安全法的实施，机构客户对数据隐私保护的需求提升，研报团队需提供数据脱敏合规授权安全存储等服务，确保数据使用合法合规

3.

2.3客户分层与精细化运营从广撒网到精准服务不同类型客户的需求差异显著，研报服务需分层运营，提升资源使用效率第10页共19页头部机构客户提供专属研究团队+定制化服务+线下活动，例如定期组织闭门研讨会高管交流会，深度绑定客户关系中小型机构客户提供标准化服务+智能工具+在线培训，降低服务成本，通过智能工具（如AI研报生成器）帮助其提升研究能力个人投资者通过内容平台+社区互动，提供轻量化、场景化的研究内容，例如短视频解读行业动态公司事件，直播分析市场热点，提升用户粘性，为机构客户导流

3.3技术应用深化AI驱动的智能化研究，重构生产与服务流程

3.

3.1AI辅助研报全流程生产从人工主导到人机协同AI将深度融入研报生产的选题-数据处理-撰写-审核-分发全流程，提升效率并优化质量智能选题通过大数据分析市场热点政策动向客户需求，自动生成研报选题建议，例如近期政策利好新能源储能，建议撰写储能产业链深度报告数据处理与分析AI自动爬取、清洗、整合多源数据，生成行业对比图表财务指标分析风险预警报告，例如某AI工具可在10分钟内完成30家上市公司财务数据对比分析，并自动标注异常指标（如应收账款激增、毛利率异常下降）研报撰写与优化AI辅助生成研报初稿，分析师仅需调整框架、补充观点、优化逻辑，例如AI生成的公司深度报告初稿包含公司概况、业务分析、财务数据、风险提示等模块，分析师可在此基础上补充技术壁垒分析、竞争格局动态等深度内容智能审核与合规检查AI自动检查研报中的数据错误合规风险观点准确性，例如识别买入评级的研报中未提示下行风险引用数据来源未标注等问题，降低研报出错率第11页共19页

3.

3.2智能投研平台构建从信息服务到决策支持研报行业将从信息提供者向决策支持者转型，通过智能投研平台为客户提供一站式决策服务市场情绪监测平台整合社交媒体、新闻舆情、交易数据，实时监测市场情绪变化，预测短期市场波动，为客户提供情绪指标-资产价格联动分析例如，某平台通过分析新能源相关新闻的情感倾向，提前3天预测到某新能源板块的上涨行情风险预警平台构建宏观风险行业风险公司风险三级预警体系，实时监控政策变动市场波动企业财务异常等风险信号，及时向客户推送预警报告例如，某平台通过监测企业应收账款周转率下降存货积压等指标，提前1个月预警某上市公司的流动性风险策略回测与优化平台客户可基于研报中的观点，在平台上构建投资组合，系统自动回测历史表现风险收益特征，并提供优化建议，例如当前组合集中度较高，建议增加中小盘股配置以分散风险

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3.3技术伦理与合规体系建设从快速应用到安全可控技术应用的同时，需建立完善的伦理与合规体系，确保技术安全可控数据安全与隐私保护严格遵守数据安全法，对客户数据进行脱敏处理加密存储，明确数据使用权限，杜绝数据泄露风险算法透明与可解释性AI模型需具备可解释性，避免黑箱操作，例如研报中AI生成的买入评级需附详细的逻辑拆解，说明模型判断的依据（如基于财务数据、行业景气度、技术指标的综合评分）第12页共19页版权与知识产权保护明确AI生成内容的版权归属，避免抄袭或侵权风险，例如规定AI生成初稿需经分析师审核修改后，方可发布，并在研报中标注AI辅助生成

3.4细分市场拓展专业化与场景化服务，开辟新增长空间

3.

4.1专业化研究聚焦小众赛道，打造细分领域专家形象在头部券商全领域覆盖的竞争下，中小券商和专业研究机构可通过聚焦细分赛道，打造专业化优势垂直行业研究专注于硬科技高端制造消费升级等细分领域，例如半导体设备、工业机器人、高端医疗器械等，通过深度调研、产业资源整合，成为细分领域的权威声音例如，某专业研究机构深耕光伏产业链，通过跟踪硅料价格、组件产能、海外政策，为机构客户提供产业链深度报告+实地调研服务，成为光伏领域的头部研究机构主题投资研究针对政策主题技术主题事件主题（如数字经济AI+中特估），提供专题研究+策略建议，满足机构客户的短期配置需求例如，2023年AI+应用主题兴起时，某券商快速推出AI+医疗AI+教育等专题研报，帮助客户把握主题投资机会跨境研究聚焦一带一路跨境电商海外并购等领域，提供国际市场分析+政策解读+风险预警服务，帮助客户拓展海外业务例如，某券商跨境研究团队跟踪中欧班列运行数据RCEP成员国政策变化，为企业客户提供海外市场进入策略

3.

4.2场景化服务从研究报告到解决方案，解决客户实际问题研报服务需从提供信息转向解决问题，针对客户的具体场景提供场景化解决方案第13页共19页企业价值提升服务为上市公司提供投资者关系管理战略规划咨询市值管理建议等服务，帮助企业提升价值例如，某券商通过深度研究，为某上市公司制定产业链整合战略，并对接机构投资者，帮助其通过定增融资扩大规模风险管理服务为机构客户提供市场风险对冲信用风险评估流动性风险管理等服务，结合研报观点设计对冲方案例如，某券商基于宏观研报观点，为客户设计利率上行周期下的债券组合对冲策略，帮助客户规避利率风险产业资源对接服务利用券商的机构网络，为研究覆盖企业对接上下游客户投资机构政策部门，促进产业资源整合例如，某券商通过新能源行业研究，为某电池企业对接了储能项目客户，帮助其实现业务突破

3.5国际化布局一带一路与跨境研究协同，拓展全球市场

3.

5.1跨境产业链研究从单一市场到全球视野随着中国企业走出去和一带一路建设推进，跨境产业链研究需求将显著增长全球产业链比较研究对比中国与海外产业链（如半导体、新能源、生物医药）的技术水平产能分布政策环境，分析产业链转移或协同的可能性例如，研报可对比中国光伏组件与德国储能系统的成本差异美国芯片制造与中国大陆封装测试的合作空间海外政策与市场研究跟踪海外主要国家的产业政策贸易壁垒技术标准，为企业客户提供海外市场进入风险评估和合规建议例如，某券商研究团队跟踪欧盟《碳边境调节机制》（CBAM）的实施进展，为出口企业提供碳成本测算和应对策略第14页共19页跨境并购研究分析海外优质资产的投资价值，评估并购风险（如文化差异、政策限制、整合难度），为企业客户提供并购标的筛选估值模型尽职调查支持等服务

3.

5.2国际合作与协同研究从单向输出到双向互动中国研报行业将从引进来（借鉴海外经验）转向走出去（输出中国经验），加强国际合作中外联合研究与海外知名研究机构（如摩根士丹利、野村证券）开展联合研究，共同发布全球市场报告跨境产业链分析，提升中国研究在国际市场的话语权例如，2024年某券商与美国机构联合发布中美新能源产业链对比报告，在国际市场获得广泛关注海外市场本地化服务在海外设立研究分支机构（如香港、新加坡、伦敦），招聘当地分析师，提供本地化数据政策解读市场洞察，服务中国企业出海和外资机构入华例如，某券商在新加坡设立研究中心，专注于东南亚市场，为中国企业一带一路项目提供研究支持ESG国际标准对接研究国际ESG标准（如TCFD、SASB），结合中国企业特点，推动中国ESG报告标准化，帮助中国企业对接国际资本市场例如，某券商为中国新能源企业提供国际ESG评级提升方案，帮助其通过国际认证，降低融资成本

四、未来趋势与建议抓住机遇，构建2025年的核心竞争力

4.1行业趋势预判2025年研报行业的五大变革方向

4.

1.1从卖方主导到买方驱动机构投资者需求将主导行业发展，研报服务将更贴近客户实际投资决策，定制化场景化成为主流第15页共19页

4.

1.2从信息服务到价值创造研报的核心价值将从提供信息转向创造价值，包括风险预警机会挖掘资产定价，真正成为资本市场的智慧引擎

4.

1.3从人工分析到人机协同AI将成为分析师的超级助手，提升研究效率和质量，但最终决策仍依赖分析师的专业判断和独立思考

4.

1.4从单一领域到跨界融合研究将打破学科壁垒，引入经济学、社会学、技术科学等多学科视角，提升研究的深度和前瞻性

4.

1.5从国内市场到全球视野随着中国资本市场开放，跨境研究需求将显著增长，研报行业将加速国际化布局，服务双循环战略

4.2行业参与者的转型路径建议

4.

2.1头部券商构建全领域+专业化的研究生态头部券商应发挥规模优势，在全领域覆盖的基础上，打造专业化细分赛道，同时加强技术投入和国际化布局细分赛道突破在硬科技高端制造生物医药等领域组建专业研究团队，通过深度调研、产业资源整合，成为细分领域的权威声音技术平台建设投入研发智能投研平台，整合AI工具、数据中台、量化模型，为客户提供数据+研报+工具的一体化服务国际化布局在香港、新加坡等国际金融中心设立研究分支机构，招聘本地化人才，加强与国际研究机构的合作，提升全球研究能力第16页共19页

4.

2.2中小券商与专业研究机构聚焦差异化+场景化的生存策略中小券商和专业研究机构资源有限，需通过差异化定位和场景化服务实现突围细分赛道深耕选择小众但高增长的赛道（如专精特新、区域经济、细分消费），打造小而美的专业化研究品牌场景化服务创新针对客户的具体场景（如风险管理、市值管理、产业资源对接），提供一揽子解决方案，而非单纯的研报产品技术轻应用引入成熟的AI工具（如AI研报生成器、智能数据工具），降低成本，提升效率，将资源集中在深度分析和客户服务上

4.

2.3分析师能力升级从数据搬运工到价值洞察者分析师是研报行业的核心资产，需从知识型向智慧型转型知识结构更新主动学习新兴产业知识（如AI、量子计算、生物医药）、跨学科知识（如行为经济学、技术创新管理），提升行业认知深度技能复合化掌握数据处理工具AI应用沟通表达等技能，从单一写报告转向多角色服务（如研究员、数据分析师、客户顾问）职业发展转型关注深度研究客户服务产业资源整合等能力的培养，拓宽职业发展路径（如转向基金经理、产业投资人、企业战略顾问）

4.3行业生态构建多方协同，共促研报行业高质量发展第17页共19页研报行业的变革需要行业参与者、监管机构、技术服务商的共同努力监管机构完善研报行业的监管规则，明确AI生成内容的合规要求、数据使用规范，同时鼓励创新，为技术应用提供政策支持技术服务商加强AI工具、数据平台的研发，提供安全可控简单易用的技术解决方案，降低中小机构的技术应用门槛行业协会推动行业交流与合作，建立研报质量标准分析师能力认证体系，促进行业规范化发展结论迈向2025，研报行业的黄金时代站在2025年的门槛回望，证券研究报告行业正经历从传统信息服务向现代价值创造的深刻转型宏观经济转型、资本市场改革、机构投资者升级、技术革命赋能，四大驱动因素共同构成了行业发展的机遇土壤，而内容创新、服务升级、技术深化、细分市场拓展、国际化布局五大方向，则为行业参与者提供了清晰的发展路径未来的研报行业，将不再是简单的报告生产者，而是资本市场的智慧中枢——它将通过深度洞察、专业判断、技术赋能，为投资者提供精准的价值发现，为企业提供战略决策支持，为实体经济转型提供智力服务正如一位资深分析师所言2025年的研报，不再是冰冷的数据和观点，而是有温度的产业洞察、有深度的价值判断、有前瞻性的趋势预测它将成为连接资本与产业的桥梁，推动中国资本市场迈向更高质量的发展迈向2025，机遇与挑战并存唯有拥抱变革、深耕价值、协同创新，证券研究报告行业才能在时代浪潮中抓住机遇，实现从规模扩张到质量提升的跨越，真正成为资本市场高质量发展的智慧引擎第18页共19页第19页共19页。