一份地产行业周报，让AI在投研领域的应用风险浮出水面。6月初，某券商两位分析师署名的周报中，将2024年国务院常务会议关于房地产政策的表述，标注为"2026年6月7日"的最新部署。事后追溯发现，这是一条两年前的旧闻——2024年6月7日的会议才真正讨论过房地产问题。
这种"时间错位+内容完整搬运"的错误模式，业内人士判断符合大模型"幻觉"的典型特征。当互联网已存在大量错误的"2026年地产政策"表述时，AI在推理过程中将其作为"事实"输出，直接进入正式研报。
为何高频研报成为幻觉高发区
周报、日报属于"低成本"研究产出，普遍有固定模板框架。分析师只要导入数据、引用公开信息，就能快速成文。AI工具引入后，制作周期进一步缩短。
问题在于，便捷往往伴随着疏忽。在模板化生产流程中，分析师对AI自动抓取的政策内容，往往不会逐一回溯原始信源复核。尤其是AI生成的政策表述看起来"正确"时，更容易在审核环节被直接放过。
另一方面，AI工具在券商研究部门的普及，与人员结构变化形成叠加效应。大量年轻分析师更早接触并习惯使用AI写作工具，部分人员对信源核验的重要性认知不足，过度依赖AI输出结果。当AI将污染信息当作"事实"学习，就埋下了出错的种子。
行业如何建立"人审"防线
目前，证监会尚未出台专门针对AI生成研报的监管规定，主要依赖行业自律和券商内部风控制度。投研AI的输出必须永远带有"人审"标签，已形成行业共识——任何未经分析师审核的AI生成内容，不得出现在正式研报中。这不是效率问题，而是合规问题。
有券商分析师表示，无论技术如何演进，资本市场对信息真实性的要求，始终高于一切效率提升。用更成熟的AI去约束和规范AI生成内容，或许是技术路径上的必然选择。
编注：信源为财联社深度报道，以具体乌龙案例切入，材料侧重技术机制与行业应对，暂未涉及监管层面的具体政策进展。