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　　“传统投研工具的核心是被动响应，即人输入指令、工具输出结果，而OpenClaw这类AI Agent的核心突破是主动执行，能够基于预设目标，自主完成‘信息抓取—数据整理—初步分析—结果反馈’的闭环，比如我们之前需要研究员花费1—2天时间整理某一行业的舆情数据、财报数据，现在通过OpenClaw配置相关技能模块，可实现7×24小时自动抓取、分类归档，研究员只需聚焦于数据解读和逻辑验证，这本质上是对投研工作流程的重构，而非简单的效率提升。”益民基金表示。

　　“AI和人在投研领域的能力圈实际上并不重叠，甚至某种程度上是互补的。” 民生加银基金基金经理王悦也认为，一个好的投研人员应该是一个能不停提出好问题的人，他们的目标并不是得到某种答案，而是不断地针对现有的情况，问出一个好的“why”，以此来真正察觉一个产业和公司最核心的变量。而一个好的AI是一个能给出好答案的工具，AI不具备很好的推理与思考能力，但能够针对研究员所提的问题，给出敏锐且较为准确的答案，提高研究员的研究效率。

　　“我们不会被AI取代，但我们一定会被熟练使用AI的人所取代；特别是在投研这样一个科学与艺术交织、理性与感性共存的工作领域。”前述华南公募基金经理表示，“站在公司层面构建投研壁垒，核心还是要打造一套与公司相适配的生态；而要构建这个生态，需要有好的机制、文化、人才以及工具等，而这里的工具，未来一定是和AI相关的。最终在这个环境中，大家各自发挥所长，又在统一的平台上汲取信息的养分，最终构成一个协调统一的生态。”

　　该实验室认为，这种风险主要体现在两个方面：一是因子挖掘的“伪有效”，AI可能会挖掘出一些看似具有显著性的因子，但这些因子其实是“历史拟合”的结果，在未来的市场环境中无法产生收益，甚至会导致亏损；二是决策建议的误导性，AI可能基于错误的逻辑或偏差的数据，给出看似合理的决策建议，如果基金经理盲目依赖，可能会做出错误的投资决策。比如，AI可能因为某只个股的历史数据表现良好，就给出“买入”建议，但忽略了该个股当前的基本面已经发生恶化，这种“黑箱误导”可能带来不小的投资损失。此外，AI模型的“不可解释性”，也会导致风险无法追溯，难以排查问题根源。