从Token到Alpha：金融AI竞争新趋势与论坛深度洞察

徽声在线6月21日讯（特派记者 林晓）在金融科技领域，AI技术的竞争态势正经历着深刻变革，从最初关注“模型能回答哪些问题”逐步转向“如何为投资研究创造更多Alpha收益”的新阶段。

6月18日，由讯兔科技主办的2026金融AI生态论坛暨PaiWork+新品发布会在上海隆重举行。这场汇聚了300余位金融界、AI领域、学术界及产业生态代表的盛会，共同探讨了一个核心议题：当AI突破信息助理的局限，投研机构应如何将其转化为认知杠杆与组织效能提升的关键工具？

讯兔科技创始人李罗丹在主题演讲中创新性地提出，AI投研正从“助理时代”迈向“师徒时代”，强调AI的核心价值不在于替代人类，而在于放大人的认知优势。与会专家普遍认为，AI正迅速接管信息整理、基础分析等常规投研任务，未来机构间的竞争差异将更多体现在选题精准度、非共识定价能力及组织协同效率上。

基于这一洞察，本次论坛的三大发布举措极具战略意义：PaiWork AI投研工作台的升级，旨在实现AI与投研工作流的深度融合；iRaB投研实战评测体系的推出，标志着投研Agent能力评估从主观判断向客观量化的转变；ORE投研生态合作伙伴计划的启动，则将讨论引向数据确权、权限管理、使用计量及价值分配等深层次问题。

这恰是金融AI从概念炒作向实战应用转型的生动写照。步入2026年，金融机构对AI的关注焦点已从“大模型的功能边界”转向“AI为投研带来的实际价值”。金融AI若无法融入研究员的日常操作、组织协作流程及数据生态分配机制，就难以将演示能力转化为真实生产力。

从Token到Alpha：AI投研开启“师徒时代”新篇章

适逢讯兔科技成立五周年之际，创始人李罗丹在《从Token到Alpha，智能派生未来》的演讲中，回顾了公司旗舰AI投研产品Alpha派五年来的进化历程，并重申AI投研正从“助理时代”向“师徒时代”跨越。

他强调，PaiWork的使命不是取代人类，而是助力投资人缩短信息获取时间、深化分析深度、强化行为一致性，使具备卓越判断力的人才能够充分发挥其认知优势。

这一观点背后，折射出金融AI角色的深刻转变。初期，AI主要扮演信息助理角色，辅助研究员整理资料、生成摘要、提取数据；随着AI深入投研工作流，其角色升级为思考伙伴，能够与人进行启发式对话和对抗性协作；未来，AI有望融入机构流程，成为端到端的智能协作系统。

李罗丹将这一演变概括为工具层、认知层、组织层的三重跃迁：第一层是提升效率的工具，释放人的注意力；第二层是思考伙伴，形成认知杠杆；第三层是组织级协作系统，沉淀为团队可复用的能力。简言之，金融AI的未来不仅在于生成更多内容，更在于帮助投资人构建更稳定的信息差、分析差和行为差优势。

AI深度融入投研工作流

在发布环节，讯兔科技联合创始人、首席产品官崔予淳详细介绍了PaiWork的重大升级。作为专为专业投研人群打造的AI投研工作台，PaiWork此次升级聚焦两大核心方向：进一步融入投研工作流，以及释放Skills的协作价值。

其中，AI PPT生成功能尤为引人注目。研究汇报、路演材料、策略展示、内部沟通等投研高频场景，均可通过PaiWork高效转化为结构清晰、可展示、可复用的PPT成果，打通了从研究生产到观点表达的关键环节。

更值得关注的是Skills广场与Token激励机制的引入。用户可以沉淀、调用和复用面向具体投研任务的Skills，优质Skills的创造与使用将通过Token激励获得价值反馈；机构内部则可共享Skills，将成熟的研究流程、分析方法和任务模板转化为团队可复用的AI能力。

这意味着，PaiWork不再局限于提升单个研究员的效率，而是致力于成为机构研究知识沉淀、团队协作和能力复制的载体。与会嘉宾在“AI驱动的投研组织”圆桌讨论中也指出，AI正在接管信息整理、基础分析等常规工作，未来机构的核心竞争力将更多体现在选题判断力、非共识定价能力与组织协同效率上。

iRaB发布：投研Agent实战能力有了量化标尺

若要让AI投研真正融入机构流程，一个亟待解决的问题是：如何量化评估AI的能力？本次大会上，讯兔科技正式发布了iRaB投研评测体系。这一体系全称为Investment Research Agent Benchmark，由讯兔科技联合上海交通大学、复旦大学共同研发。

从参与阵容来看，iRaB并非单纯的学术评测。国泰海通证券非银及金融科技团队、中信建投计算机团队、天风证券计算机团队、国金证券计算机及科技团队、华创证券金融团队、光大证券资产配置团队等机构研究团队均参与了研发、评测并定稿。

与传统偏问答、轻任务的大模型评测不同，iRaB的任务设计源自一线真实投研场景，评测标准基于行业用户反馈精心打磨而成，既评估大模型的基础能力，也评估投研Agent在工具调用、任务拆解、推理纠错和闭环决策等方面的实战能力。

这对金融AI行业而言意义重大。过去，不少金融AI产品往往停留在演示阶段：能回答问题、能生成研报、能总结会议，但在复杂任务中能否稳定拆解、调用工具、纠错并形成闭环，却缺乏统一标尺。iRaB同步发布了技术报告、数据集、评测标准、自动评测系统及Leaderboard，旨在推动投研Agent从主观判断向可度量、可比较、可迭代的方向发展。

数据确权与价值分配：生态合作的新挑战

金融AI的持续发展，不仅需要更强大的模型，更需要一套让数据、内容、平台和用户持续受益的生态机制。论坛上，讯兔科技启动了Alpha派生态合作伙伴计划（ORE），面向数据服务商、券商研究所、金融科技公司、AI基础设施服务商及产业伙伴开放共建。

ORE计划聚焦入口统一、数据确权和价值分配三大核心问题。合作伙伴的内容无需一次性整体交付给平台，而是可通过Skills、MCP、API等方式按需调用；平台则通过溯源、权限控制、使用计量和合规治理，探索基于使用量和用户价值的持续分成机制。

这背后反映了金融AI生态面临的一道现实难题。金融场景中的数据和研究内容高度专业，且高度依赖合规边界。如果没有确权、计量和分成机制，优质内容和数据难以持续开放；如果没有权限控制和溯源机制，机构又难以放心接入。

在“AI重塑的金融生态”圆桌讨论中，来自行业组织、数据评级、金融IT、资本市场服务、云计算和AI基础设施等领域的嘉宾也指出，金融AI的产业落地是一个算力、数据、场景与合规多方协同的渐进过程。随着AI重构金融业务链条，传统封闭服务模式将向模块化、API化的开放协作转型，行业需要在开放连接、安全治理和价值共创之间找到新的平衡点。

中国金融AI：走出华尔街模式，探索本土创新路径

本次论坛还将中国金融AI的实践置于全球金融格局与新质生产力演进的宏观背景中进行探讨。香港大学当代中国与世界研究中心创始主任、香港大学治理与政策学院教授李成在开场主题演讲中提出，AI对金融的改变不仅是技术问题，更关乎治理能力与全球金融秩序的重构。

他认为，AI将从三个维度重塑金融：重塑金融的认知能力，推动金融从信息处理向智能决策转变；重塑金融的服务半径，为普惠金融、长尾客户服务和中小企业赋能提供新技术支撑；重塑金融的治理能力，推动风控、监管和合规从被动响应向智能治理升级。

金融AI若要从本土场景走向全球市场，关键不在于简单复制华尔街的模式，而在于能否围绕中国投研场景、数据生态、机构协作和监管合规，构建新的金融基础设施。

从这个角度看，讯兔科技此次论坛的意义不仅在于发布新产品，更在于它折射出金融AI行业正进入一个新阶段：从Token消耗向Alpha创造转变，从个人效率工具向组织生产力提升转变，从封闭数据服务向可计量、可确权、可分配的开放生态转变。金融AI的热闹仍在继续，但真正的竞争已经转向谁能将AI深度嵌入投研的真实流程中。

（徽声在线特派记者 林晓）