AI是助手、研报责任主体仍是分析师，正在成为证券研究报告引入生成式人工智能（885728）后的明确边界。据证券时报10月20日报道，中国证券业协会近日下发的《2025年证券公司（399975）发布证券研究报告业务经营情况统计报告》，首次将“建立AI投研内容审核内控机制”写进行业规范，并明确禁止分析师直接采信未经核验的AI生成数据、观点、推演和研究结论。关注点由“能不能用AI”转向“怎样核验、谁来负责”：工具可以参与生产，报告发布前的专业判断仍须由分析师承担。
AI进入投研流程，并不只意味着让文字写得更快。初稿整理、会议纪要、估值模型搭建等环节都可能使用它，输出内容也会沿着资料整理、分析判断、报告审核逐步传递。某一环节若把生成内容当作已确认事实，未经检查便被带入下一环节，语言流畅和格式完整反而可能掩盖信息缺口。因此，效率提升与内容把关不是互相替代的两件事：前者缩短处理流程，后者决定结论能否经得起追溯和复核。
报道提到，现行《发布证券研究报告执业规范》要求研报发布前由专职分析师进行质量审核，但此前没有针对AI使用边界和核验流程作出专门规定。新要求将机构内部控制补到这一环节，重点不是简单增加一道形式审查，而是让AI参与研究的过程可被管理。审核人员需要知道哪些内容由工具生成、依据来自何处、关键判断经过何种复核；如果只在成稿末尾检查措辞，数据来源和推理过程中的问题可能已经难以识别。
放到实际工作中，一段看似完整的行业数据，需要先确认能否回到原始出处；一项政策信息，要核对具体内容和时间；模型给出的推演，也不能因为数字齐全就直接成为报告结论。分析师的工作因此不只是接收AI整理好的材料，还包括判断材料是否适用于当前问题、前提是否成立，以及不同来源之间是否一致。对读者而言，报告中的观点最终仍应对应到可核查的事实和分析过程，而不是仅凭表达是否专业来判断可信度。
审核也不能只盯着AI生成的句子。报道援引的行业要求还涉及研究信息来源的全流程管控，这与AI内容审核直接相连：当公开资料、调研记录、第三方数据库和工具生成内容混在一起，若缺少清晰的来源记录，后续就很难判断一条信息从哪里来、由谁确认。把来源管理纳入研究流程，能够让核验落到具体材料，而非停留在“已经审核”的结论上。AI审核由此不只是技术检查，也关联到机构如何留存、复核和管理研究依据。
这项规范并未否定AI在投研中的辅助价值，而是划清工具使用与专业责任的边界。AI可以承担整理和辅助分析等工作，是否采纳其输出、是否将其写入研报，则必须经过分析师核验并纳入机构内控。判断一份报告，既要看结论，也要看依据能否追溯、审核责任是否落实；技术参与越深，这条责任链就越不能缺位。
