分析師們的失業焦慮不難理解，AI的挑戰正在實實在在地發生。其超強的數據收集整合、文字組織、邏輯推理能力，正全面提升搜、讀、算、寫、用等各投研環節效率。會聊天、能答疑，在一問一答的對話中讀懂投資者的心思，基于用戶畫像給予針對性的投資建議；善思考、會算數，能從浩如煙海的數據、K線圖中找到投資最優解，提供專業全面的市場分析；會寫方案、能做視頻，是不知疲倦的投資好幫手……面對如此全能的“武功高手”，包括證券分析師在內的部分從業者難免會心生憂慮，甚至產生“生存危機”。
更深的危機感還來自AI強大的迭代能力。從一名普通分析師成長為業內知名專家，可能得付出數十年孜孜不倦的深耕積累，經年累月保持知識的更新和勤勞的鉆研，才能由量變引發質變。但對人工智能而言，知識迭代的時間坐標是以月乃至以日計算的，發展越往后，迭代時間越短，甚至一日千里，能力呈幾何級增長。一些機械性、重復性的工作，如數據統計、信息匯總等可被AI輕易取代；一些有創造性、創新性的智力活動，如金融分析、設計開發等，未來AI也是可能勝任的。
面對AI的威脅，掩耳盜鈴式的忽視不可取，心存偏見的排斥拒絕更可能會被淘汰。不過，甘拜下風、如臨大敵，倒也大可不必。當前AI所依賴的數據基礎尚不牢靠，提供的內容還無法保證沒有差錯，出現誤判偏差、說胡話的反饋不在少數，需要人工進行干預和修正。并且，還存在造假、詐騙等風險，AI的普及應用仍面臨規范化與倫理問題，數據隱私保護、算法可解釋性標準等都有待建立，加強人工智能規范管理和安全監管，防止技術濫用，是行業亟待解決的難題，很大程度上決定著人工智能到底能走多遠。
分析師們置身煙火人間，體驗世事百態，歷經社情冷暖，對市場情緒和人類行為模式有著更為深刻的洞察和理解，這些都是AI難以企及的。在企業發展戰略變化時，分析師能基于管理層的理想追求、能力作風等軟信息進行判斷，更精準評估企業價值，快速作出反應；在市場突發變動時，能識別和解釋政策調整、地緣政治等一些難以量化的復雜因素，迅速改變策略；在面對投資者的情緒化、個性化需求時，可憑借人際互動中積累的信任和了解，提供量身定制的支持方案。畢竟，“冷冰冰的代碼始終無法替代熱乎乎的人性”。
無論進化到何種程度，AI都源自人類的設計構想，背后始終都是人。與其焦慮，不如積極擁抱技術變革，與AI共舞，用AI工具來賦能自己。借助AI強大的數據整合分析、邏輯推理能力，從簡單重復的日常工作中解放出來，將更多時間精力用于深度研究、創新創造，不斷拓展能力的邊界，延展職業天花板。時代千變萬化，但萬變不離其宗，過硬的專業能力就是安身立命之本，就是拔得頭籌、不被時代淘汰的核心競爭力。
AI是對手，是工具，更是伙伴。正如筆者提問DeepSeek如何避免因為AI的普及而被替代時，它回答道：AI帶來的不是替代，而是職業價值的重新分配；最危險的不是AI本身，而是拒絕理解AI的行為。
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