OpenAI 正冲击华尔街初级银行员，摩根士丹利曾助力打造该工具。

摩根士丹利（Morgan Stanley）的投行业务收入飙升 58%，达到 24.4 亿美元，此前该公司与 OpenAI 合作开发了一款旨在自动化初级分析师研究和提案书工作的工具。

金融业以往的每一次生产力浪潮都提高了交易量并压低了定价，使得每位银行家处理更多交易的可能性大于利润率永久拓宽。

尽管上半年业绩创纪录，但 Evercore 年初至今下跌了 16%，这表明市场已经消化了人工智能驱动的费用压力对纯咨询公司的影响。

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OpenAI 推出了专为金融服务行业打造的 ChatGPT 版本，该版本是与摩根士丹利（NYSE:MS）和 Evercore（NYSE:EVR）合作开发的。其目标是初级分析师需要花费大量时间进行的研究和提案书工作，CNBC 的 Kate Rooney 报道称，该工具可以将分析师每周 100 小时的工作时间缩短。这些银行帮助构建了能够自动化其自身分析师流程的工具。

OpenAI 的 Nik Turley 表示：“我们正在有效地教 ChatGPT 像分析师一样进行研究，并像分析师一样为其结论提供支持。”OpenAI 对初级银行家未来命运的回答是：“你不再需要手工完成这些工作了。这并不意味着分析师的终结。他们仍然会存在。他们仍然会有工作。这只会让他们更有效率。”对投资者而言，问题在于这种生产力是体现在银行利润率上，还是被竞争所侵蚀。

该工具的作用以及银行为何需要它

研究、文件工作和提案书的组装工作量大且标准化，使其成为金融领域定制语言模型的明显目标。更具挑战性的工程问题是确保引文与结论相匹配，因为没有来源的备忘录将无法提交给董事总经理的客户。

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银行之所以需要它，是因为它们的咨询业务引擎正在高速运转。摩根士丹利第二季度的投行业务收入达到 24.4 亿美元，同比增长 58%，其中咨询业务收入为 7.98 亿美元。Evercore 在该季度完成了 296 项收费咨询业务，其中 132 项收费在 100 万美元或以上。自动化标准化工作可以让资深银行家服务更多客户。首席执行官 Ted Pick 告诉分析师，人工智能是 2026 年的两个决定性主题之一，其“提高效率和生产力的潜力才刚刚开始实现”（2026 年第二季度 8-K 文件）。

经济学：利润率还是费用压力？

薪酬是任何咨询公司的最大成本项。Evercore 第二季度的调整后薪酬比率为 63.5%；摩根士丹利年初至今的整体效率比率为 65%。如果分析师的工作时间变成机器时间，那么直接将节省的成本计入税前利润率的诱惑将很大。然而，由于金融技术发展的历史已经清楚地表明的原因，这种结论很可能是错误的。

金融领域以往的每一次生产力浪潮，从电子交易到指数构建，都提高了交易量并压缩了定价，而不是拓宽了利润率。咨询费用是按交易协商的，如果每个竞争对手都拥有相同的工具，精明的企业客户就会将其纳入定价考量。更有可能的结果是，资深银行家处理的交易量会增加，而不是利润率永久性地提高。摩根士丹利的有形普通股股东权益回报率为 26.6%，Evercore 的季度营业利润率为 19%，这些都是需要捍卫的周期性高点。

初级银行家的管道风险

OpenAI 的表述倾向于电子表格的比喻：Excel 提高了分析师的生产力，但并未改变这个职业。其弱点在于学徒制。电子表格改变了产出，但并未消除那些将一年级分析师培养成董事总经理所需的多年建模工作。如果初级分析师队伍大幅萎缩，未来咨询顾问的培训管道也将随之萎缩。

Evercore 则采取了相反的策略，今年至今已新增 19 名高级董事总经理，将其全球投行 SMD（高级董事总经理）人数增至 188 人，目前有 50 多人正在培训中。两家公司都在同时投资于人力和机器，因为掏空分析师队伍的特许经营风险大于近期的工资节省。

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摩根士丹利目前的市盈率为 17 倍，远期市盈率为 16 倍，而分析师的普遍目标价为 237.33 美元，近期股价为 212.74 美元。该股年初至今上涨了 21.74%，一年来上涨了 41.08%。相比之下，Evercore 年初至今下跌了 15.94%，尽管上半年业绩创纪录，这表明市场已经消化了人工智能驱动的费用压力对纯咨询模式的影响。

摩根士丹利提供了更广泛的该主题敞口，因为这家综合性公司通过其 10 万亿美元的客户资产和已获批准的 200 亿美元股票回购计划，缓冲了任何咨询利润率的压缩。考虑到强劲的周期、审慎的资本回报以及合理的估值，对于研究该主题的投资者而言，摩根士丹利在资金中心银行同业中处于有利地位。

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