2025 证券研究报告行业：客户需求与服务升级

2025证券研究报告行业客户需求与服务升级引言行业变革的背景与核心命题2025年的中国资本市场，正经历着前所未有的深度调整注册制全面落地三年，市场定价效率显著提升；机构投资者占比突破65%，资金来源从单一散户转向多元机构（公募、保险、社保、私募、外资等）；监管政策持续优化，强调“卖者有责、买者自负”，对研究服务的合规性、专业性、价值性提出更高要求在这样的背景下，传统以“信息传递”为核心的证券研究报告，正面临从“卖方供给”到“买方需求”的范式转移——客户不再满足于“我给什么”，而是更关注“我需要什么”“能为我创造什么价值”证券研究报告行业的核心矛盾，已从“内容生产能力”转向“需求匹配能力”随着客户结构多元化、投资策略专业化、市场环境复杂化，“千人一面”的研报模板难以满足差异化需求，“服务升级”成为行业破局的关键本文将从客户需求的迭代特征出发，分析服务升级的具体方向，探讨实现路径与挑战，最终揭示行业从“信息提供商”向“价值共创者”转型的必然趋势

一、客户需求的深度迭代从“信息获取”到“决策赋能”客户需求的变化，本质上是投资市场生态演变的映射2025年的机构与个人投资者，已从“被动接收信息”转向“主动管理决策”，其需求呈现出“分层化、专业化、场景化”的特征，这要求研究机构必须先读懂客户，才能精准服务

（一）机构客户从“单一研报依赖”到“综合决策支持”机构投资者是证券研究报告的核心客户群体，其需求变化最为显著2025年，传统机构（公募、保险、社保）与新兴机构（私募、量第1页共13页化、FOF/MOM）的需求差异进一步拉大，但共同指向“从信息到决策”的价值深化

1.传统机构合规与深度的“双重刚需”对于公募基金、保险资管等持牌机构，合规性与深度研究仍是首要需求随着监管对“投研独立性”“信息披露真实性”的要求趋严，机构对研报的“合规背书”需求显著提升——不仅需要报告内容符合监管细则（如行业分类标准、财务数据披露规范），还需体现“研究逻辑可追溯、结论有依据”例如，某头部公募基金研究员反馈“现在我们对卖方研报的‘免责声明’‘数据来源标注’‘风险提示完整性’有明确的打分标准，合规不过关的研报直接进入‘不看池’”同时，传统机构的长期投资属性，决定其对“深度基本面研究”的依赖不同于短期交易，保险资金、社保基金等配置型资金更关注企业的长期价值，需要穿透行业周期、竞争格局、管理层能力等维度的深度分析例如，某保险资管公司对消费行业的研究需求，已从“季度业绩预测”转向“品牌护城河动态跟踪”“供应链韧性评估”“政策对消费场景的影响预判”，甚至要求分析师结合宏观经济数据、消费者调研、渠道走访等多维度信息，形成“行业景气度-企业竞争力-估值合理性”的闭环分析

2.新兴机构效率与个性的“极致追求”以私募基金、量化基金、FOF/MOM为代表的新兴机构，其需求呈现出“高频化、个性化、工具化”的特征这类机构的投资策略更灵活，对信息的时效性、准确性、颗粒度要求极高，且普遍缺乏传统机构的“全牌照投研体系”，需要外部研究提供“效率补充”与“策略协同”第2页共13页量化基金是需求变化最剧烈的群体2025年，A股量化策略已从“因子挖掘”转向“多因子融合+事件驱动+高频数据”，对研究服务提出“数据接口标准化”“研报生成自动化”“策略逻辑透明化”的要求例如，某头部量化私募明确提出“我们需要卖方提供结构化数据（如行业ESG指标、产业链库存数据），并支持自然语言处理（NLP）接口对接，方便将研报结论转化为模型输入变量；同时，希望分析师能解释研报逻辑中的‘因子暴露’，帮助我们评估与自身策略的匹配度”FOF/MOM则更关注“跨市场、跨策略的组合管理”，需要研究服务提供“资产配置视角”与“基金经理画像”某MOM机构负责人表示“我们现在需要的不是单一基金的推荐，而是‘宏观-行业-资产’的联动分析，比如‘当前货币政策宽松周期下，哪些行业的α收益更确定？’‘不同基金经理的策略在极端行情下的回撤表现如何？’这些问题无法通过单篇研报解决，需要卖方提供‘组合配置建议+基金经理深度访谈纪要+历史业绩归因分析’的综合包”

3.外资机构本土化与全球化的“双重适配”随着A股国际化程度提升，外资机构（如QFII、RQFII）对研究服务的需求从“全球化框架”转向“本土化落地”一方面，他们需要国际对标经验（如“中国新能源行业与全球产业链的联动分析”）；另一方面，更关注“A股市场特有的制度性变量”（如退市新规对公司估值的影响、行业政策的短期冲击与长期趋势）例如，某美国资管公司亚洲区负责人提到“我们正在调整对中国消费行业的研究框架，除了传统的收入增速、利润率，还需要纳入‘直播电商渗透率’‘下沉市场消费数据’‘人口结构变化对消费场景的影响’等第3页共13页本土化指标，这些数据和分析逻辑，需要国内卖方提供更深度的支撑”

（二）个人客户从“知识科普”到“财富管理”的场景延伸2025年，个人投资者（尤其是高净值人群）对证券研究报告的需求，已从“获取市场资讯”转向“财富管理决策辅助”随着财富管理业务成为券商转型重点，研究服务开始从“机构端”向“个人端”渗透，但其需求与机构客户截然不同——更注重“易懂性、实用性、情感共鸣”高净值个人客户是核心群体这类客户通常具备一定的投资经验，需求集中在“资产配置建议”“投资风险提示”“政策解读”等实用场景例如，某头部券商私行客户反馈“我们不仅需要‘今天股市涨了多少’，更想知道‘美联储加息对我的基金持仓有什么影响？’‘现在要不要把部分房产变现买股票？’‘如果市场跌了20%，我该补仓还是止损？’这些问题需要研究报告从‘专业术语转化’‘风险案例分析’‘操作建议’三个层面提供支持，而不是纯理论的市场分析”大众个人客户则更需要“知识普及”与“行为引导”随着A股散户比例下降，大众客户对“投资知识”的需求提升，研究报告开始承担“投资者教育”功能例如，某券商APP的“投资者教育专栏”通过“漫画解读研报”“案例拆解市场热点”“模拟盘操作指南”等形式，帮助普通投资者理解“如何看研报中的财务报表”“行业研报对选股的实际作用”“不同投资策略的风险收益特征”，这类内容的传播效果，已成为衡量研究服务“大众渗透力”的重要指标

二、服务升级的多维方向从“单一产品”到“综合生态”第4页共13页客户需求的迭代，倒逼证券研究报告行业从“单一研报产品”转向“综合服务生态”2025年的服务升级，将围绕“内容形态、技术应用、场景覆盖、价值创造”四个维度展开，形成“多模态、智能化、全场景、高价值”的服务体系

（一）内容形态从“文本报告”到“多模态内容矩阵”传统研报以“PDF文本+图表”为主，形式单一且可读性差2025年，研究机构将构建“文本+视频+数据+工具+互动”的多模态内容矩阵，满足不同客户的信息接收习惯

1.文本报告从“泛泛而谈”到“精准定制”文本报告将从“通用模板”转向“客户分层定制”例如，针对公募基金的“深度研究报告”将增加“投资逻辑图谱”“风险预警信号”“与其他资产的相关性分析”；针对量化私募的“快速点评报告”将嵌入“数据处理代码片段”“因子暴露测算结果”；针对个人客户的“投资指南”将采用“口语化表达+漫画插图+互动问答”形式某券商研究所负责人表示“我们现在为不同客户群设计了‘研报标签体系’，比如公募客户关注‘合规关键词’，私募客户关注‘策略匹配度关键词’，个人客户关注‘操作可行性关键词’，标签将指导分析师调整报告的结构、语言和内容侧重点”

2.视频与直播从“辅助补充”到“核心载体”视频化与直播将成为研报的“标配”而非“附加品”一方面，机构客户需要“直观的研究逻辑演示”，例如某券商的“分析师面对面”直播，通过“PPT动态讲解+实时问答”，帮助客户理解复杂的行业分析框架；另一方面，个人客户对“易懂性”的需求，推动“短视频研报”兴起，例如“3分钟看懂新能源行业政策影响”“用案例拆解第5页共13页研报中的财务造假识别技巧”等短视频，在抖音、视频号等平台的传播量已超过传统长文本研报

3.数据工具从“信息呈现”到“决策赋能”研究报告将嵌入“轻量化投研工具”，实现“信息-数据-工具”的闭环例如，某券商推出“行业景气度监测工具”，客户可通过该工具查看实时的行业库存、价格、政策等数据，并生成“行业景气度评分”；某基金研究平台提供“基金经理画像工具”，整合基金经理的历史业绩、调仓逻辑、风险偏好等数据，帮助FOF客户评估基金经理的匹配度这些工具不仅提升了研报的实用性，还形成了“数据资产沉淀”，增强客户粘性

（二）技术应用从“辅助工具”到“智能中枢”AI、大数据、自然语言处理等技术，已从“辅助写作”“数据处理”的初级应用，升级为“智能决策中枢”，推动研究服务“效率提升”与“模式创新”

1.AI驱动的内容生产从“人主导”到“人机协同”AI将深度参与研报的“选题、数据收集、初稿撰写、审核”全流程例如，AI可通过自然语言处理（NLP）分析宏观政策、行业新闻、公司公告等多源数据，自动生成“事件驱动研报初稿”，分析师再基于专业判断进行调整；AI还能通过知识图谱技术，梳理“产业链关系”“政策影响路径”“公司竞争格局”，辅助分析师构建分析框架某头部券商AI实验室负责人提到“我们的AI研报系统已覆盖80%的常规性研报（如月度行业数据点评），分析师将节省的时间用于深度研究和客户沟通，研报产出效率提升了3倍，错误率下降了40%”

2.智能客户匹配从“被动接收”到“主动推送”第6页共13页通过大数据分析，研究机构将实现“客户需求-研究内容”的精准匹配例如，系统可根据客户的历史阅读偏好、投资组合特征、风险偏好等数据，自动推送“高匹配度研报”，避免客户在海量研报中“大海捞针”；对于量化客户，系统还能将研报结论转化为“策略信号”，自动触发模型调整某券商零售业务部门反馈“智能推送系统上线后，客户对研报的打开率提升了50%，停留时长增加了30%，这说明精准匹配是提升客户体验的关键”

3.区块链与合规技术从“风险规避”到“信任构建”区块链技术将应用于研报的“数据溯源”与“版权保护”例如，研究机构可将研报的核心数据来源（如公司财报、行业数据）上链，确保数据的真实性与可追溯性；区块链存证还能防止研报被篡改或侵权，增强客户对研报内容的信任同时，NLP技术将用于研报的“合规审查”，自动识别“敏感信息”“夸大表述”“合规风险”，降低监管处罚风险

（三）场景覆盖从“交易时段”到“全生命周期”研究服务将突破“交易时段内的信息推送”，延伸至客户投资决策的“全生命周期”，覆盖“投资前-投资中-投资后”的全场景

1.投资前从“静态分析”到“动态预警”研究报告将从“定期发布”转向“实时动态预警”例如，通过大数据监测行业政策、公司事件、市场情绪等变量，当出现“政策突变”“业绩暴雷”“行业供需反转”等信号时，系统自动向客户推送“风险预警研报”，帮助客户及时调整投资组合某券商风险管理部门案例显示2024年通过“实时预警研报”，某机构客户规避了某消费龙头的业绩“黑天鹅”事件，减少损失超2亿元

2.投资中从“单向推送”到“互动决策”第7页共13页研究服务将嵌入“投资决策互动场景”例如，客户在APP上查看研报时，可直接发起“实时问答”，分析师通过视频连线或文字聊天解答疑问；对于高净值客户，还可提供“1对1投资顾问服务”，结合研报内容为客户制定“个性化调仓建议”某券商私行部数据显示“研报+1对1互动”服务使客户的投资决策效率提升了40%，满意度提升至92%

3.投资后从“结果评估”到“策略优化”研究服务将延伸至“投资组合管理”阶段，提供“业绩归因分析”“策略优化建议”例如，通过对比客户持仓与研报推荐的行业/个股表现，分析“超额收益来源”与“风险敞口”，并基于市场变化调整“组合再平衡建议”某FOF机构表示“我们现在要求卖方提供‘研报推荐组合的跟踪报告’，不仅包括短期收益，还包括‘风格漂移’‘行业集中度’等长期指标，帮助我们评估研报对实际投资的贡献”

（四）价值创造从“信息传递”到“策略输出”2025年，研究服务的核心价值将从“传递信息”转向“输出策略”，通过“研究+服务”的深度融合，帮助客户实现“风险可控下的收益提升”

1.策略定制从“通用策略”到“个性化方案”研究机构将基于客户的“风险偏好、投资周期、资金规模”等特征，提供“定制化策略方案”例如，为保守型客户设计“低波动、高股息”组合策略，为进取型客户设计“行业轮动、主题投资”策略；策略方案不仅包含“选股逻辑”，还包括“买入时点、仓位控制、止盈止损”等具体操作建议某券商策略研究团队案例显示第8页共13页“2024年为某保险客户定制的‘高股息组合’，年化收益达

8.5%，波动率仅为市场的60%，显著优于其原有组合”

2.风险管理从“事后应对”到“事前预防”研究服务将强化“风险识别与管理”功能例如，通过压力测试模型，模拟“极端行情下”客户组合的最大回撤、流动性风险等指标，并提供“风险对冲建议”（如期权工具、行业分散配置）；针对量化客户，还可提供“因子风险暴露分析”，帮助客户控制策略的尾部风险某量化私募反馈“卖方提供的‘风险预警报告’，帮助我们在2024年10月的市场回调中，提前将组合的Beta敞口降低了30%，减少了约15%的回撤”

3.跨市场联动从“单一市场”到“全球资产配置”随着A股国际化程度提升，研究服务将从“单一市场分析”转向“全球资产配置支持”例如，分析“中美货币政策差异对人民币汇率的影响”“全球能源价格波动对国内周期股的传导路径”，为客户提供“跨市场、跨资产的配置建议”；针对外资客户，还可提供“国际对标市场的经验借鉴”（如“中国新能源行业与美国纳斯达克相关板块的历史走势对比”）

三、服务升级的挑战与路径从“意愿”到“能力”的跨越尽管服务升级是行业共识，但在实践中，研究机构仍面临“技术投入大、人才结构转型难、客户付费意愿差异大”等挑战要实现从“传统模式”到“升级模式”的跨越，需要机构从“战略、技术、人才、生态”四个层面协同发力

（一）核心挑战转型路上的“拦路虎”

1.技术投入与成本压力第9页共13页服务升级需要大量投入技术研发（如AI系统、数据平台、互动工具），但短期回报不明确据中国证券业协会调研，2024年头部券商研究所的技术投入占比已达15%-20%，但多数机构的技术投入仍以“短期工具采购”为主，缺乏“长期系统建设”的规划同时，数据采购成本持续上涨（如行业数据库、卫星数据、舆情数据），进一步加剧了成本压力某中型券商研究所负责人坦言“我们现在一年的数据采购费用超过5000万元，占整体成本的30%，但数据整合和应用效率不高，导致‘数据孤岛’现象严重，服务升级的技术基础薄弱”

2.人才结构转型滞后服务升级需要“懂研究+懂技术+懂客户”的复合型人才，但当前行业人才结构仍以“纯研究型”为主一方面，传统分析师缺乏AI、大数据、产品设计等技能，难以适应智能投研工具的开发需求；另一方面，缺乏“客户服务专家”，无法精准理解客户需求并转化为服务方案某券商人力资源部门数据显示2024年行业“AI应用分析师”“客户策略顾问”等新兴岗位的缺口达30%，而现有员工的跨领域培训体系尚未成熟

3.客户付费意愿与价值感知差异客户对服务升级的付费意愿存在显著分化机构客户（尤其是大型公募、保险）对“深度定制服务”有明确需求，愿意支付更高费用，但要求“价值量化”（如“服务是否提升了投资组合收益”）；中小私募、个人客户则对“免费内容”依赖度高，付费意愿低，且难以感知“服务升级”的价值某券商销售团队反馈“我们向一家量化私募推销‘AI策略生成工具’，对方要求‘先用1个月看效果，再决定付费’，但量化策略的收益周期长，如何量化工具的价值，成为服务推广的难点”第10页共13页

4.合规与创新的平衡难题服务升级涉及“AI生成内容的合规性”“客户数据安全”“利益冲突防范”等问题，合规风险显著上升例如，AI生成研报的“数据来源合规性”“免责声明是否完整”“是否存在误导性表述”等问题，尚未有明确的监管标准；客户数据的“隐私保护”要求，也对数据共享与分析带来限制某合规部门负责人表示“我们现在对AI生成研报的审核流程比人工研报更严格，需要技术部门、合规部门、研究部门联合把关，这反而降低了AI的应用效率”

（二）实现路径从“单点突破”到“系统协同”

1.战略层面以客户需求为核心，明确服务升级定位研究机构需将“客户需求导向”纳入战略规划，明确服务升级的“差异化定位”例如，头部机构可定位“综合型服务平台”，整合AI技术、数据资源、全球研究网络，提供“全品类、全场景”服务；中型机构可聚焦“细分领域优势”，在“量化研究”“ESG研究”“跨境研究”等领域形成特色，提供“专业化、高深度”服务；小型机构可“轻资产合作”，与科技公司共建工具平台，聚焦“基础内容生产+客户服务”某中型券商明确提出“我们2025年的服务升级重点是‘ESG+量化’，通过与ESG数据服务商合作，开发适合中小型私募的‘ESG量化选股工具’，以‘工具+内容’的模式切入细分市场”

2.技术层面构建“自主可控+开放合作”的技术体系技术投入需从“碎片化采购”转向“系统性建设”，同时平衡“自主研发”与“开放合作”一方面，头部机构可组建“AI+数据”研发团队，自主开发智能投研平台、客户匹配系统、内容生成工具，形成技术壁垒；另一方面，中小机构可与科技公司（如阿里云、腾讯云）、专业数据服务商（如Wind、同花顺）合作，降低技术投入成第11页共13页本例如，某小型券商与阿里云合作开发“轻量化研报生成系统”，成本降低60%，上线后服务效率提升3倍同时，技术体系需满足“安全合规”要求，建立“数据脱敏”“权限管理”“审计追踪”等机制，确保客户数据安全

3.人才层面打造“跨学科团队”，强化“客户导向”培训人才转型需“引进来”与“培养起来”双管齐下一方面，招聘“AI工程师”“数据科学家”“客户策略顾问”等新兴岗位人才，优化人才结构；另一方面，对现有分析师进行“跨领域培训”，内容包括“AI工具应用”“客户需求分析”“服务产品设计”等，强化“从‘研究专家’到‘服务专家’”的角色转型例如，某头部券商推出“分析师服务认证计划”，要求分析师通过“客户需求分析”“服务方案设计”等考核，才能获得服务高净值客户的资格，这一举措使分析师的客户服务意识显著提升

4.生态层面构建“多方协同”的服务网络，实现价值共享服务升级离不开“开放生态”的支持，研究机构需联合“数据服务商”“科技公司”“机构客户”共建生态例如，与数据服务商合作整合多源数据（宏观、行业、公司、舆情），构建“一站式数据平台”；与科技公司合作开发AI工具，共享技术资源；与机构客户共建“策略共创实验室”，共同验证服务价值（如“研报推荐组合的实际收益跟踪”），形成“研究-服务-收益”的正向循环某券商与3家头部私募共建“量化策略实验室”，联合开发“事件驱动因子”，使双方的投研效率均提升20%，实现了“合作共赢”结论从“信息时代”到“价值时代”的行业跃迁2025年的证券研究报告行业，正站在“客户需求与服务升级”的关键转折点客户不再满足于“我给什么”，而是更关注“我需要什第12页共13页么”“你能为我创造什么价值”——这一转变要求行业从“内容供给驱动”转向“需求匹配驱动”，从“单一研报产品”转向“综合服务生态”服务升级不是简单的“技术叠加”或“内容包装”，而是从“信息传递者”到“价值共创者”的深层转型它需要研究机构以客户需求为核心，通过“多模态内容矩阵”提升信息传递效率，通过“智能技术应用”降低服务成本，通过“全场景覆盖”延伸服务生命周期，通过“策略价值输出”创造客户投资收益这一过程中，虽面临技术投入、人才转型、合规平衡等挑战，但通过“战略明确定位、技术自主开放、人才跨学科培养、生态协同共建”的路径，行业必将实现从“信息时代”到“价值时代”的跃迁未来，证券研究报告行业的竞争，将不再是“谁能写更多研报”，而是“谁能更精准地匹配客户需求，更高效地创造客户价值”只有真正读懂客户、服务客户、与客户共同成长的机构，才能在这场转型中赢得先机，成为资本市场高质量发展的“价值引擎”第13页共13页。