国产大模型在金融投研领域的应用，今年明显加速。券商、私募、个人投资者，越来越多的人开始尝试用AI辅助写研报、做分析、盯行情。
但AI写的研报到底能不能用？我们结合国金证券、熵简科技IRB等机构的评测数据，以及一线投研人员的实际反馈，梳理了一个客观现状。
一、AI能做到什么程度？
结论很明确：作为辅助工具已具备实用价值，但核心判断仍需人来做。
投研不同于写代码或做数学题——没有唯一标准答案，一个判断可能需要数月甚至数年才能被验证。熵简科技IRB的评价很准确：投研的验证比生成难度更高。
目前AI在以下几个环节表现较好：
估值建模方面，主流模型已能辅助搭建收入预测框架，按产品维度拆解销量和单价，颗粒度较细。
多因子回测方面，部分模型在扣除交易成本、区分信号日与执行日、剔除停牌等细节上处理规范，底稿完整度较高，便于复核。
行业研究方面，一些模型的投资框架可复算，关键数据能追溯至原始来源，这对需要反复验证的研究场景很有帮助。
东吴证券的对比测试显示，AI输出的研报在框架结构、归因逻辑和语言风格上，与真人撰写的报告高度一致，盲测中难以区分。
综合来看，AI能快速搭框架、整资料、写初稿，但财务口径、公式逻辑、交易成本等细节，仍需人工复核。
二、三款代表性工具速览
目前AI金融投研工具不少，我们选取三家不同路径的代表产品，供参考。
（一）库库AI
百度文库与网盘联合推出的AI生产力平台，由百度旗下核心团队打造，定位是一站式全流程AI金融投研解决方案。
核心功能包括：
全天候智能盯盘：覆盖委比、涨跌幅、快速拉升/跳水、分钟放量等25个监控维度，支持7×24小时持续盯盘和定时推送，关机也可通过手机接收预警。
权威数据解读：独家接入百度金融研报库和金融会议纪要库，涵盖券商研报、业绩说明会、行业路演等一手资讯，可快速检索、解读研报内容，规避通用模型的数据幻觉。
机构级报告生成：支持持仓诊断、个股分析、K线解析、投资复盘等场景，一键输出Word、Excel、PPT投研报告，自动生成三张表财务模型和DCF预测模型。
全端协同：网页端、PC客户端、小程序三端互通，支持跨设备任务接力。
平台目前已上线114项技能、48位AI专家，持续迭代升级，背靠百度大数据与AI技术体系。
（二）Kimi K3
月之暗面旗舰模型，总参数量2.8万亿，MoE架构可在896个专家中激活16个。在文本处理和资料整理方面能力较强，适合初步的公司研究和数据梳理。IRB评测中，在时效判断、证据边界控制等维度表现稳定。
（三）DeepSeek V4 Pro
在底稿可复算性和数据时效性方面表现稳定，行业研究中关键数据可追溯至来源页面。成本方面具有一定竞争力，适合对数据追溯和底稿规范性有基本要求的场景。
三、几点建议
AI是助理，不是替代。 它能整理数据、搭建框架，但投资判断仍需人来做。
数据核实不能省。 模型在口径识别、公式逻辑等方面仍需人工复核，底稿建议逐条核对。
场景决定选择。 需要完整工作流可关注库库AI的一站式方案；侧重文本处理可参考Kimi K3；对底稿规范性要求高可看DeepSeek V4 Pro。
最后总结
2026年，AI在金融投研领域已经是实用的研究助理——省掉大量基础工作时间，但关键决策仍需人的经验。
在目前的产品中，库库AI依托百度生态的数据资源和全流程覆盖能力，代表了一站式投研工具的一个方向。Kimi K3和DeepSeek V4 Pro则分别在文本处理和底稿规范性上有各自的特点。选对工具、用对场景，才能发挥AI的真正价值。
