分析师借AI写研报闹乌龙，互联网信息净化迫在眉睫

徽声在线6月15日讯（记者 林锐）分析师借助AI工具撰写研究报告却闹出大乌龙的事件终究还是发生了。近日，有两位分析师署名的某地产行业周报中，将2024年国务院常务会议关于房地产的表述，错误地标注为2026年6月7日的最新政策，这一错误引发了市场的广泛关注。

多位行业资深人士向记者透露，这种“时间错位+内容完整搬运”的错误模式，与AI大模型产生的“幻觉”现象典型特征高度吻合。所谓AI“幻觉”，是指大模型在生成内容时，可能会产生与事实不符或逻辑错误的信息。

该研报中提及2026年6月7日国务院常务会议部署房地产相关工作，然而实际上这是两年前的旧信息。

这份研报详细写道：“2026年6月7日国务院常务会议部署房地产相关工作，要求推动现有政策落地，储备去库存、稳市场新举措，稳妥盘活存量房产与土地，加快构建房地产发展新模式、完善‘市场 + 保障’住房体系”。但通过公开信息追溯可知，这其实是2024年6月7日召开的国务院常务会议中提及的房地产相关内容。

从常识角度判断，国务院常务会议作为高规格的会议，对于跟踪政策面的地产行业分析师而言，不可能对会议时间和内容出现如此根本性的认知错误。今年6月5日国务院确实召开过相关会议，但会议内容与时间均和研报中所写无法对应。

无独有偶，记者在部分自媒体平台上也发现了几乎一模一样的错误表述，只是时间被错写成了“2026年6月6日”。由此可见，分析师或者底层大模型在抓取互联网公开信息时，遭遇了严重的“信息污染”。AI在未经严格复核的情况下，直接将两年前的旧闻“穿越”到了当下，这反映出当前AI在信息处理方面存在的漏洞。

部分自媒体也采用了类似错误的信息进行表述。

投研领域是证券行业中AI应用最为深入、见效最快的板块。因为投研的核心工作是信息处理与知识生产，而这恰好契合大模型的能力优势。利用AI辅助撰写研报，在行业内已经成为普遍的实践方式。不少券商研究所专门成立了AI投研组，并且定期外发AI生成的研报。目前来看，AI在研报写作中主要起到辅助作用，例如对文本进行润色、引述公开信息等。

尽管AI只是起到辅助作用，但互联网上的信息污染问题，正通过AI工具逐渐渗透到专业研究领域，这一现象值得高度警惕。早在2025年，就有券商传出过一份因信息污染导致错误的PPT，其中内容称“八成散户今年亏损”，最后经过调查发现，从数据到数据源都是错误的。

券商研报作为连接投资者与资本市场的重要信息桥梁，在引导投资方向、提高市场透明度、维护投资者利益等方面发挥着至关重要的作用。如今，证券行业在深度拥抱AI技术的过程中，流程合规与信任机制所面临的挑战已经不容忽视。一旦研报出现错误信息，可能会误导投资者的决策，给市场带来不良影响。

AI为何会产生“幻觉”？

此次出现问题的研报类型是券商常规发布的周报。这类常态化、高频次的研究产品，恰恰是AI“幻觉”问题的高发区域。

原因其实不难理解。周报、日报属于“低成本”的研究产出，通常有固定的模板框架。只要按照模板套用、导入相关数据、引用公开信息，就能够快速生成文章。而AI工具的引入，更是进一步缩短了制作周期，提高了产出效率。

然而，便捷往往伴随着疏忽。在模板化的生产流程中，分析师对于AI自动抓取、生成的政策内容，往往不会逐一回溯原始信源进行仔细复核。尤其是一些看起来“正确”的政策表述，在审核环节更容易被忽视而通过。

另一方面，AI工具在券商研究部门的普及，与人员结构的变化产生了叠加效应。随着行业的发展，大量年轻分析师和实习生进入券商研究部门，他们更早接触并习惯使用AI写作工具。对于他们来说，调用大模型整理资料、生成初稿已经成为日常工作的标配。但部分人员对于信源核验的重要性认识不足，过度依赖AI的输出结果，这也为错误信息的产生埋下了隐患。

当互联网上已经存在大量错误的“2026年国务院地产会议”表述时，AI在训练和推理过程中，就可能将这些被污染的信息当作“事实”输出，并最终进入正式的研报中，从而误导投资者。

这并非AI第一次在证券领域暴露“幻觉”问题。徽声在线此前在《智能投顾“模型幻觉”是否会误导股民？三大痛点调查》报道中，就曾针对投顾业务中的AI事实偏差问题进行过跟踪观察。当时也发现，智能投顾在提供投资建议时，可能会因为AI的“幻觉”问题而给出不准确的信息，给投资者带来潜在风险。

如何解决AI“幻觉”问题？

一个在行业内已经形成共识的原则是：投研AI的输出必须永远带有“人审”标签。这意味着任何未经分析师审核的AI生成内容，都不得出现在正式研报中。这不仅仅是一个效率问题，更是一个合规问题。因为一旦研报出现问题，签字负责的是分析师，而不是AI。

但在实际操作中，如何界定“审核”的标准，如何平衡效率与质量，仍然是各家券商需要面对的重要课题。如果审核标准过于严格，可能会影响研报的产出效率；如果审核标准过于宽松，又可能无法有效避免错误信息的出现。

截至目前，证监会尚未出台专门针对AI生成研报的监管新规。2025年3月修订的《上市公司信息披露管理办法》虽然增加了对“外包”行为的监管条款，但并未明确提及AI。这使得投研场景的AI合规目前主要依赖行业自律指引和券商内部风控制度。

这种“灰色地带”既是挑战，也是机遇。缺乏明确的规则意味着券商有更多的创新空间，可以根据自身情况进行探索和实践。但同时也意味着券商需要自行把握责任边界，确保研报的质量和合规性。

值得一提的是，2025年以来，行业内并未大规模发生因AI写作导致研报失真的情况，这表明券商研究业务整体对合规问题还是比较重视的。各券商通过加强内部培训、完善审核流程等方式，提高了分析师对AI生成内容的审核能力，一定程度上减少了错误信息的出现。

但一旦出现问题，其影响不容小觑。一份存在事实错误的研报，不仅会引发市场舆情，更重要的是会损害买方机构及投资者对卖方研究的信任。在资本市场中，信任是基础，一旦投资者对研报的准确性产生怀疑，就会影响他们对整个卖方研究行业的信心。

“大家看到的研报就一定是对的吗？”这样的疑虑一旦在投资者心中生根发芽，伤害的将是整个卖方研究行业的公信力。而公信力是卖方研究行业的核心竞争力之一，一旦受损，恢复起来将非常困难。

有意思的是，AI既在制造问题，也在解决问题。根据记者调研，不少券商引入的智能化人工作业平台，正在为卖方研究合规管理体系带来系统性革新。这些平台通过标准工作流程的设计和人工智能技术的加持，实现了证券研究报告撰写流程规范化和审核标准统一化的双重升级。

例如，一些智能化平台可以自动对AI生成的内容进行初步筛选，标记出可能存在问题的部分，提醒分析师进行重点审核。同时，平台还可以建立信源数据库，对引用的信息进行实时核对，确保信息的准确性和可靠性。用更成熟的AI去约束和规范AI生成的内容，或许是解决AI“幻觉”问题的必然选择。

有券商分析师告诉记者，无论技术如何演进，有一点不会改变，那就是资本市场对信息真实性的要求，高于一切效率提升。在追求高效的同时，必须确保信息的准确性和可靠性，这是证券行业的底线，也是赢得投资者信任的关键。