近日，一則關(guān)于券商研究報(bào)告出現(xiàn)“時(shí)間穿越”的新聞，引發(fā)行業(yè)關(guān)注——方正證券（601901）分析師竟將某2024年重要會(huì)議的表述，誤標(biāo)為“2026年6月7日”。

對(duì)于研報(bào)出錯(cuò)原因，業(yè)內(nèi)眾說(shuō)紛紜，不少人都將矛頭指向了AI。有觀點(diǎn)認(rèn)為，類似“內(nèi)容完整但時(shí)間錯(cuò)誤”的失誤，與AI大模型“幻覺(jué)”特征高度吻合。

盡管究竟是AI之過(guò)，還是人工之失，尚無(wú)定論。但這場(chǎng)風(fēng)波如同一面鏡子，照出了AI技術(shù)在金融投研領(lǐng)域深度應(yīng)用后，所潛藏的風(fēng)險(xiǎn)與系統(tǒng)性挑戰(zhàn)。

“內(nèi)容完整但時(shí)間錯(cuò)誤”

在方正證券（601901）6月9日發(fā)布的房地產(chǎn)（881153）行業(yè)周報(bào)中，分析師將一重要會(huì)議對(duì)“房地產(chǎn)（881153）業(yè)發(fā)展”的表述標(biāo)注為來(lái)自“2026年6月7日”。而根據(jù)權(quán)威記載，該表述實(shí)際出自2024年6月7日。

針對(duì)這一研報(bào)錯(cuò)誤，有市場(chǎng)觀點(diǎn)認(rèn)為，這種“內(nèi)容完整但時(shí)間錯(cuò)誤”的模式，與AI大模型“幻覺(jué)”特征高度吻合，可能是分析師在用AI抓取互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)信息時(shí)未經(jīng)嚴(yán)格復(fù)核。但也有從業(yè)者認(rèn)為，人工復(fù)制粘貼往年內(nèi)容時(shí)漏改日期，同樣可能導(dǎo)致類似錯(cuò)誤。

盡管當(dāng)前無(wú)法判定錯(cuò)誤源頭究竟是什么，但多位業(yè)內(nèi)人士表示，這一差錯(cuò)折射出當(dāng)前投研工作流程中的兩重隱患：一是部分從業(yè)者對(duì)AI輸出結(jié)果缺乏審慎態(tài)度，二是研報(bào)復(fù)核機(jī)制存在失效風(fēng)險(xiǎn)。

AI幻覺(jué)頻發(fā)

在實(shí)際投研工作中，AI幻覺(jué)的表現(xiàn)遠(yuǎn)不止日期標(biāo)注錯(cuò)誤這么簡(jiǎn)單。

某券商權(quán)益投研負(fù)責(zé)人告訴記者，AI幻覺(jué)在投研工作中常見(jiàn)的情況包括：一是形式規(guī)范但缺乏依據(jù)，表現(xiàn)為政策名稱、數(shù)據(jù)來(lái)源、引用鏈接看似完備，回到原始數(shù)據(jù)庫(kù)核驗(yàn)時(shí)卻發(fā)現(xiàn)出處并不真實(shí)；二是新舊信息混雜導(dǎo)致時(shí)間線錯(cuò)亂，舊版政策被拼接為最新動(dòng)態(tài)，歷史口徑被套用于當(dāng)前環(huán)境；三是表面邏輯通順但證據(jù)鏈斷裂，即為了構(gòu)建完整敘事，中間環(huán)節(jié)缺乏真實(shí)數(shù)據(jù)支撐。

一位私募量化投研人士也有類似觀察。他發(fā)現(xiàn)，實(shí)習(xí)生在使用AI做項(xiàng)目時(shí)，往往進(jìn)展特別順利，短時(shí)間內(nèi)即可產(chǎn)出初步結(jié)果，但這種流暢性本身暗含風(fēng)險(xiǎn)。AI為保證其輸出結(jié)論能夠“跑通”，會(huì)自行預(yù)設(shè)大量參數(shù)，最終呈現(xiàn)一個(gè)看似完整實(shí)則不夠穩(wěn)健的分析框架。

此外，某券商金工團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人在AI投研實(shí)踐中還發(fā)現(xiàn)：AI在執(zhí)行數(shù)據(jù)采集任務(wù)時(shí)，可能繞過(guò)已配置好的高質(zhì)量?jī)?nèi)部數(shù)據(jù)接口，轉(zhuǎn)而從公開(kāi)網(wǎng)頁(yè)抓取低質(zhì)量數(shù)據(jù)?！斑@種路徑選擇的錯(cuò)誤，比單純編造更難被察覺(jué)?！彼硎?。

技術(shù)局限+主觀引導(dǎo)

AI為何會(huì)在投研領(lǐng)域頻繁“犯錯(cuò)”？受訪者從技術(shù)原理和投研流程兩個(gè)維度進(jìn)行了分析。

受訪者認(rèn)為，從技術(shù)原理看，大語(yǔ)言模型本質(zhì)上是基于上下文預(yù)測(cè)最可能出現(xiàn)內(nèi)容的概率，其設(shè)計(jì)目標(biāo)是生成語(yǔ)義連貫的文本，而非進(jìn)行事實(shí)審計(jì)。這意味著，當(dāng)模型遭遇知識(shí)空白或信息過(guò)期時(shí)，不會(huì)直接回答“不知道”，而是以概率最優(yōu)的方式進(jìn)行內(nèi)容“填空”。

因此，為了生成連貫的文本，AI會(huì)在證據(jù)不足時(shí)，將相似但不等同的概念強(qiáng)行連接，將可能性表達(dá)為確定性。從這點(diǎn)看，AI幻覺(jué)是當(dāng)前大模型生成范式下一種結(jié)構(gòu)性伴生風(fēng)險(xiǎn)。

然而，技術(shù)局限只是一部分。投研工作流程中的主觀因素，往往成為放大幻覺(jué)的“催化劑”。

前述券商權(quán)益投研負(fù)責(zé)人表示，投研工作天然帶有假設(shè)驅(qū)動(dòng)特征，分析師通常從一個(gè)初步判斷出發(fā)，AI可能順著提問(wèn)者的預(yù)設(shè)方向生成支撐性材料，而非中立地進(jìn)行事實(shí)核查?！皟烧咧g容易形成‘回音壁’效應(yīng)，反而強(qiáng)化了對(duì)錯(cuò)誤結(jié)論的信心。”他說(shuō)。

如何重塑信任？

面對(duì)AI幻覺(jué)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，如何在效率與風(fēng)控之間找到平衡？受訪者從技術(shù)管控、人機(jī)協(xié)作和制度建設(shè)三個(gè)維度給出了應(yīng)對(duì)路徑。

在數(shù)據(jù)源管控層面，一位券商合規(guī)人士建議，優(yōu)先接入經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的金融數(shù)據(jù)庫(kù)和交易所披露信息等權(quán)威來(lái)源，嚴(yán)格把控?cái)?shù)據(jù)時(shí)效性，同時(shí)建立檢索增強(qiáng)生（JNJ）成（RAG）系統(tǒng)以約束模型的自由編造空間。

在人機(jī)協(xié)作層面，前述金工團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人介紹了一套分層管理框架：對(duì)于日?qǐng)?bào)信息抓取、公告摘要等格式化程度高、容錯(cuò)空間大的任務(wù)，可交由AI自動(dòng)完成并輔以流程檢查；對(duì)于行業(yè)比較、觀點(diǎn)匯總、數(shù)據(jù)清洗等中間環(huán)節(jié)，采取“AI執(zhí)行+人工補(bǔ)充驗(yàn)證”的半自動(dòng)模式；而對(duì)于正式發(fā)布研究結(jié)論、對(duì)外發(fā)送郵件、真實(shí)下單等高風(fēng)險(xiǎn)操作，AI僅能作為輔助參考，人工必須全程把關(guān)。

在合規(guī)制度層面，前述券商合規(guī)人士建議，研究員須對(duì)關(guān)鍵數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)結(jié)論逐項(xiàng)核驗(yàn)，對(duì)估值模型、盈利預(yù)測(cè)等關(guān)鍵內(nèi)容實(shí)行多人復(fù)核制度，同時(shí)在工作流程中保留AI生成痕跡，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)來(lái)源和結(jié)論的全鏈路可追溯。

對(duì)于是否應(yīng)在研報(bào)中標(biāo)注AI參與情況，該合規(guī)人士認(rèn)為“可以披露，但不宜機(jī)械標(biāo)注”。他解釋說(shuō)，披露有助于保障投資者知情權(quán)，但更合理的做法是在研報(bào)風(fēng)險(xiǎn)揭示部分統(tǒng)一說(shuō)明AI輔助工具的使用情況，同時(shí)明確署名分析師對(duì)研報(bào)內(nèi)容和觀點(diǎn)承擔(dān)最終責(zé)任。

“在現(xiàn)行框架下，AI僅能定位為生產(chǎn)工具，署名分析師和所在機(jī)構(gòu)仍需承擔(dān)最終責(zé)任。”上述合規(guī)人士說(shuō)。