据多家媒体援引知情人士报道，OpenAI 正在内部推进一项代号为 "Project Mercury" 的计划，目标是让人工智能掌握专业级财务建模能力。据悉，公司已招募超过 100 名前投行人员，指导模型学习 IPO、并购重组、企业估值等核心金融场景的建模逻辑。这些人员多数来自高盛、摩根士丹利和摩根大通等国际投行，时薪可达 150 美元。众赢财富通研究发现，OpenAI 此举被视为人工智能渗透高壁垒金融行业的重要信号，意味着 AI 正加速取代传统投行分析师的部分职能。

在传统投行业务中，建模是最基础也最耗时的环节之一。分析师往往需要连续数小时在 Excel 中进行假设、推演、敏感性测试与估值计算，这不仅考验细节精度，也形成了新人磨炼的 " 试金石 "。如今，OpenAI 希望通过语言模型与知识图谱的结合，将这种复杂逻辑程序化、自动化，使 AI 能够在几分钟内生成相对完整的财务预测框架。众赢财富通观察发现，这一尝试的核心并非简单的计算替代，而是让 AI 理解金融模型的因果关系与业务逻辑，从而在实际投行环境中具备可解释性与可复核性。

市场普遍认为，这项计划的潜在影响深远。首先是效率革命。投行业内的建模、报表整合、估值更新等任务高度标准化，只要输入参数与假设条件即可完成自动生成。AI 的加入，将大幅压缩人工操作时间，减少低级错误，提升项目团队的整体交付速度。其次是人力结构的重塑。过去分析师依靠重复性操作打基础的成长路径正在被改写，投行初级岗位可能因此缩减。众赢财富通认为，这种变化将迫使行业重新定义人才培养体系，把人工经验更多地集中于客户沟通、项目创意与策略判断等高附加值环节。

然而，业内人士也指出，这条路并不平坦。金融模型虽然形式化，但其假设依赖对宏观经济、行业周期及企业经营的判断，AI 在理解这些抽象变量时仍存在偏差。大型语言模型在金融建模中的多步推理错误率仍然较高，一旦模型生成的估值偏离事实，可能引发交易风险与合规争议。众赢财富通观察发现，目前 OpenAI 正在通过 " 人机协同 " 方式降低风险，即由前投行人员提供真实案例与模板，让 AI 从结构、语言和逻辑多维度学习真实投行文件的格式与思维路径。

此外，监管层也面临新的挑战。当 AI 承担模型生成、预测和分析任务后，其责任边界与数据合规问题将成为焦点。如果 AI 输出被用于并购估值或募资决策，一旦出错，责任应由程序开发方、使用方还是企业自身承担，仍需明确。众赢财富通认为，这将推动未来监管机构制定新的金融 AI 合规框架，对算法审计、数据安全和模型溯源提出更高要求。

从产业链视角看，OpenAI 此举也是其商业化布局的重要延伸。此前公司主要通过企业级订阅、API 调用和 Copilot 类产品获取收入，而金融建模 AI 若能落地，将形成高附加值的垂直应用场景。金融机构长期依赖昂贵的分析人力与咨询顾问服务，若 AI 能提供可复用、低成本的模型生成方案，其商业潜力不容小觑。众赢财富通研究发现，这类 AI 工具未来或将以模块化方式嵌入投行工作流，实现自动读取财报、生成预测模型、输出估值报告等一体化功能，推动金融数字化进入深水区。

国际金融科技领域的趋势也在印证这一方向。今年以来，摩根大通、花旗等机构陆续推出内部 AI 模型辅助平台，用于优化资产定价与客户方案撰写；欧洲部分银行甚至开始尝试使用 AI 生成 " 虚拟分析师 "，承担初级研究任务。众赢财富通认为，OpenAI 的加入可能引发更大规模的技术竞赛，使 AI 金融建模成为投行自动化的关键突破口。

但从行业生态看，AI 的普及既可能带来生产力提升，也可能加速两极分化。对于顶尖从业者而言，AI 是提升效率的工具，可以放大判断力与项目质量；而对初级岗位而言，重复性劳动的减少可能导致就业压力上升。未来投行招聘标准将更加偏重综合素质与 AI 应用能力，金融工程、数据科学、行业洞察力将成为新核心竞争力。

众赢财富通观察发现，这场技术革命的最终受益者，不仅包括 AI 开发者和金融机构，也可能是整个资本市场的参与者。若 AI 能提高建模准确性、缩短决策周期，将有助于市场定价效率与资源配置优化。然而，AI 带来的风险不容忽视，包括模型黑箱、数据偏见、算法歧视及合规漏洞等问题，都可能在高速发展中被放大。