Analysten machten einen großen Fehler, als sie KI zum Verfassen von Forschungsberichten verwendeten. Wie sollen Internetinformationen abgegeben werden?

Es kommt immer noch vor, dass Analysten KI verwenden, um protzige Forschungsberichte zu verfassen. Kürzlich bezeichnete ein von zwei Analysten unterzeichneter wöchentlicher Bericht der Immobilienbranche die Erklärung zu Immobilien auf der Exekutivsitzung des Staatsrates 2024 fälschlicherweise als die neueste Politik am 7. Juni 2026. Viele Brancheninsider sagten Reportern, dass dieser Fehlermodus der „Zeitfehlausrichtung + vollständige Inhaltsübertragung“ mit den typischen Merkmalen der „Illusion“ großer KI-Modelle übereinstimmt.

Im Forschungsbericht wurde erwähnt, dass auf der Exekutivsitzung des Staatsrats am 7. Juni 2026 immobilienbezogene Arbeiten durchgeführt werden, bei denen es sich eigentlich um Informationen von vor zwei Jahren handelt.

In diesem Forschungsbericht heißt es: „Auf der Exekutivsitzung des Staatsrates am 7. Juni 2026 wurden immobilienbezogene Arbeiten durchgeführt, die die Umsetzung bestehender Richtlinien, die Reservierung neuer Maßnahmen zum Abbau von Lagerbeständen und die Stabilisierung des Marktes, die kontinuierliche Wiederbelebung bestehender Immobilien und Grundstücke, die Beschleunigung des Aufbaus eines neuen Modells der Immobilienentwicklung und die Verbesserung des Wohnungssystems „Markt + Sicherheit“ erforderten.“ Durch die Ermittlung öffentlicher Informationen handelt es sich jedoch tatsächlich um ein altes Dokument aus dem Jahr 2024. Das Immobilienproblem wurde auf der Exekutivsitzung des Staatsrates am 7. Juni 2024 erwähnt.

Nach dem gesunden Menschenverstand zu urteilen, ist es bei einer so hochrangigen Exekutivsitzung des Staatsrates und einem Analysten der Immobilienbranche, der die Politik befolgt, unmöglich, dass ein grundlegender kognitiver Fehler über den Zeitpunkt und den Inhalt der Sitzung gemacht wird. Der Staatsrat hielt zwar am 5. Juni dieses Jahres eine entsprechende Sitzung ab, aber Inhalt und Zeitpunkt stimmten nicht überein.

Zufälligerweise fanden Reporter auch auf einigen Self-Media-Plattformen nahezu identische Fehlaussagen, nur dass die Uhrzeit fälschlicherweise als „6. Juni 2026“ angegeben wurde. Offensichtlich stießen Analysten oder zugrunde liegende große Modelle bei der Erfassung öffentlicher Informationen im Internet auf eine ernsthafte „Informationsverschmutzung“, und die KI „reiste“ alte Nachrichten von vor zwei Jahren direkt bis heute ohne strenge Überprüfung.

Auch einige Self-Medien zitierten ähnliche Fehlinformationen.

Investment Research ist der Bereich mit der tiefsten Implementierung und den schnellsten Ergebnissen von KI in der Wertpapierbranche, da die Kernaufgabe der Investment Research in der Informationsverarbeitung und Wissensproduktion liegt, was zufällig die Fähigkeit großer Modelle ist. Der Einsatz von KI zur Unterstützung beim Verfassen von Forschungsberichten ist in der Branche mittlerweile gängige Praxis. Viele Brokerage-Research-Institute haben auch KI-Investment-Research-Gruppen gegründet und veröffentlichen regelmäßig KI-generierte Forschungsberichte. Derzeit spielt KI hauptsächlich eine Hilfsrolle beim Verfassen von Forschungsberichten, z. B. beim Polieren von Texten, beim Zitieren öffentlicher Informationen usw.

Obwohl es sich um eine Nebenrolle handelt, dringt die Informationsverschmutzung im Internet durch KI-Tools in den Bereich der professionellen Forschung ein, der Wachsamkeit verdient. Erst im Jahr 2025 verbreitete ein Maklerunternehmen eine durch Informationsverschmutzung verursachte fehlerhafte PPT, in der es hieß, dass „80 % der Privatanleger in diesem Jahr Geld verlieren werden“. Am Ende stellte sich heraus, dass von den Daten bis zur Datenquelle alles falsch war.

Als wichtige Informationsbrücke zwischen Anlegern und dem Kapitalmarkt spielen Research-Berichte von Wertpapierfirmen eine entscheidende Rolle bei der Steuerung der Anlagerichtung, der Verbesserung der Markttransparenz und der Wahrung der Anlegerinteressen. Heutzutage, da die Wertpapierbranche die KI-Technologie stark akzeptiert, können die Herausforderungen der Prozesskonformität und der Vertrauensmechanismen nicht ignoriert werden.

Warum kommt es zu Halluzinationen?

Die Art von Forschungsbericht, der das Problem dieses Mal aufdeckte, ist ein wöchentlicher Bericht, der regelmäßig von Wertpapierfirmen veröffentlicht wird. Solche normalisierten und hochfrequenten Forschungsprodukte sind genau die Bereiche, in denen KI-Halluzinationen am wahrscheinlichsten auftreten.

Es ist nicht schwer zu verstehen, warum. Wochenzeitungen und Tageszeitungen sind „kostengünstige“ Forschungsergebnisse und verfügen in der Regel über ein festes Vorlagengerüst. Solange Sie eine Vorlage anwenden, Daten importieren und öffentliche Informationen zitieren, können Sie schnell ein Dokument schreiben. Die Einführung von KI-Tools hat den Produktionszyklus weiter verkürzt.

Bequemlichkeit geht oft mit Nachlässigkeit einher. Im vorlagengestützten Produktionsprozess greifen Analysten häufig nicht einzeln auf die Originalquellen zurück, um den von der KI automatisch erfassten und generierten Richtlinieninhalt zu überprüfen. Insbesondere einige Grundsatzerklärungen, die „richtig“ erscheinen, werden während des Überprüfungsprozesses eher verworfen.

Andererseits hat die Popularität von KI-Tools in den Research-Abteilungen von Wertpapierfirmen einen überlagerten Effekt mit Veränderungen in der Personalstruktur hervorgerufen.

Viele junge Analysten und Praktikanten waren schon früher mit der Verwendung von KI-Schreibtools vertraut. Für sie gehört es zum Standard ihrer täglichen Arbeit, große Modelle zur Organisation von Daten und zur Generierung erster Entwürfe zu nutzen. Einigen Mitarbeitern ist jedoch die Bedeutung der Quellenüberprüfung nicht bewusst und sie verlassen sich zu sehr auf KI-Ausgabeergebnisse.

Wenn es im Internet bereits eine große Anzahl fehlerhafter Aussagen zur „Staatsrats-Immobilienkonferenz 2026“ gibt, kann die KI diese Verschmutzungsinformationen während des Schulungs- und Begründungsprozesses als „Fakten“ ausgeben und in einen formellen Forschungsbericht einfließen lassen.

Dies ist nicht das erste Mal, dass KI das Problem der „Illusion“ im Wertpapierbereich aufdeckt. Die Financial Associated Press veröffentlichte zuvor in „Wird die „Modellillusion“ von Robo-Advisors Investoren in die Irre führen?“ Im Bericht „Three Major Pain Points Survey“ haben wir Nachbeobachtungen zu KI-Fachabweichungen im Anlageberatungsgeschäft durchgeführt.

Wie kann man Halluzinationen lösen?

Ein Grundsatz, über den sich in der Branche ein Konsens gebildet hat, ist, dass die Ergebnisse der Investment-Research-KI immer das Label „menschliche Überprüfung“ tragen müssen.

KI-generierte Inhalte, die nicht von Analysten überprüft wurden, dürfen nicht in offiziellen Forschungsberichten erscheinen. Dies ist kein Effizienzproblem, sondern ein Compliance-Problem – wenn etwas schief geht, ist es der Analyst, der abzeichnet, nicht die KI.

Allerdings sind die Frage, wie die Standards der „Überprüfung“ definiert werden und wie Effizienz und Qualität in Einklang gebracht werden können, im tatsächlichen Betrieb immer noch Fragen, mit denen sich jedes Wertpapierunternehmen auseinandersetzen muss.

Bisher hat die China Securities Regulatory Commission keine neuen Regulierungsvorschriften speziell für KI-generierte Forschungsberichte erlassen. Die im März 2025 überarbeiteten „Verwaltungsmaßnahmen zur Offenlegung von Informationen börsennotierter Unternehmen“ fügten regulatorische Bestimmungen für „Outsourcing“-Verhalten hinzu, erwähnten KI jedoch nicht ausdrücklich.

Die KI-Compliance in Investment-Research-Szenarien stützt sich derzeit hauptsächlich auf Selbstregulierungsrichtlinien der Branche und interne Risikokontrollsysteme von Wertpapierfirmen. Diese „Grauzone“ ist Herausforderung und Chance zugleich – das Fehlen klarer Regeln bedeutet Spielraum für Innovationen, bedeutet aber auch, dass die Grenzen der Verantwortung selbst erfasst werden müssen.

Erwähnenswert ist, dass es seit 2025 in der Branche keine groß angelegte Verzerrung von Research-Berichten durch KI-Schreiben mehr gegeben hat, was die allgemeine Bedeutung zeigt, die die Research-Unternehmen von Wertpapierfirmen der Compliance beimessen.

Doch sobald ein Problem auftritt, sind die Auswirkungen nicht zu unterschätzen. Ein Research-Bericht mit sachlichen Fehlern wird nicht nur die öffentliche Meinung erregen, sondern, was noch wichtiger ist, das Vertrauen von Buy-Side-Institutionen und Investoren in die Sell-Side-Research schädigen.

„Ist der Forschungsbericht, den jeder sieht, unbedingt korrekt?“ Sobald sich solche Zweifel in den Köpfen der Anleger festsetzen, wird dies die Glaubwürdigkeit der gesamten Sell-Side-Research-Branche schädigen.

Interessant ist, dass KI sowohl Probleme schafft als auch löst. Den Recherchen des Reporters zufolge bringen die von vielen Wertpapierfirmen eingeführten intelligenten manuellen Bedienplattformen systematische Innovationen in das Recherche- und Compliance-Managementsystem des Verkäufers. Durch die Gestaltung des Standard-Workflows und die Unterstützung der Technologie der künstlichen Intelligenz wurde eine doppelte Verbesserung erreicht: die Standardisierung des Erstellungsprozesses von Wertpapier-Research-Berichten und die Vereinheitlichung der Überprüfungsstandards.

Der Einsatz einer ausgereifteren KI zur Einschränkung und Standardisierung der von der KI generierten Inhalte kann auf diesem technischen Weg eine unumgängliche Wahl sein. Ein Broker-Analyst sagte Reportern, dass sich eines nicht ändern werde, egal wie sich die Technologie weiterentwickelt. Die Anforderungen des Kapitalmarktes an die Authentizität von Informationen sind höher als alle Effizienzsteigerungen.