投资观点
当所有数据业务皆看似成为颠覆对象之际——明辨金融信息服务中的价值信号与市场杂音
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全球股票观察
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2025年11月18日
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当所有数据业务皆看似成为颠覆对象之际——明辨金融信息服务中的价值信号与市场杂音
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当所有数据业务皆看似成为颠覆对象之际——明辨金融信息服务中的价值信号与市场杂音
当所有数据业务皆看似成为颠覆对象之际——明辨金融信息服务中的价值信号与市场杂音 |
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近几个月来，投资者一直被这个问题困扰：先进的人工智能——无论是生成式人工智能还是代理式人工智能——是否会颠覆支撑我们现代世界的富数据行业？ 从软件到咨询、信息服务、征信机构、交易所和保险经纪，几乎所有富数据行业都未能幸免于市场的无差别估值下调。
本文撰稿时，标普全球、MSCI、穆迪和LSEG等金融信息服务公司均遭遇了来势迅猛的无差别抛售，这反映出市场日益担忧先进的人工智能可能会侵蚀这些公司的竞争优势。本文聚焦该特定行业，深入剖析各企业在面临潜在颠覆时的护城河。
我们认为，这种全面性的市场反应往往预示着机遇的降临。例如，MSCI股价在三季度初的回调创造了一个颇具吸引力的入场点，我们认为，在收入持续增长和运营杠杆的推动下，该公司能够实现稳健的利润率扩张和盈利增长。市场“先行动后思考”的本能反应，往往忽略了在数据领域真正构筑持久护城河的内在复杂性。作为秉持自下而上理念的优质投资者，我们的要务是逐案研判：新技术究竟会侵蚀哪些持久专营权的根基，又难以撼动哪些坚实的护城壁垒。
三种颠覆类型
我们发现，将先进人工智能相关的颠覆划分为三种类型有助于构建更清晰的分析框架。第一类，也是最严峻的一类——我们称之为“系统性颠覆”——指某项新技术催生的可信的“新科技”竞争者几乎一夜崛起，进而侵蚀市场份额并瓦解网络效应。在软件行业，这可能表现为一家灵活的小型竞争者以极低投入迅速达到与老牌企业相当的能力水平。谷歌凭借Nano Banana在与高级Photoshop产品竞争中的成功，就是近期的一个例子。
第二类为“结构性颠覆”，其并非淘汰既有模式，而是重构商业模式。此时老牌企业为保持竞争力，往往需重构定价体系或交付模式——正如云计算兴起时软件企业的转型历程。
最后一类是“增效性颠覆”，即先进人工智能仅作用于降低投入成本或加快产品开发进程。大多数金融数据与分析企业皆归于此列。生成式人工智能虽降低了数据采集与代码编写的成本，但底层商业模式及客户对可信、准确、合规信息的核心需求依然稳固。只要企业能够成功开展创新，先进人工智能便可化威胁为优势。
真正的护城河：数据、生态系统与集成
我们认为，金融信息服务难以轻易复制。其护城河由多重相互嵌套的防御机制构筑而成。
首要壁垒在于数据所有权。MSCI指数、穆迪信用评级等专有或品牌化数据集实质上具有不可替代性。尽管理论上人人皆可编制股票指数或评估企业信用（且已有不少尝试者），但MSCI和穆迪的品牌化数据集所积累的信任与认知度，已构成持久的护城河。然而，即便是经过清理的公开数据所有权，也可能成为竞争优势的来源。 重建数十年具备统一标识与关联关系的经验证历史数据，技术挑战巨大且成本高昂难以负担。
其次是生态系统效应。评级与指数作为全球资本市场的共同语言，其有效性正源于被市场广泛采纳。一旦嵌入监管框架、基准指数与投资指引，它们即成为金融基础设施的组成部分——标普全球就是这样的一个例子。
第三，与客户工作流的整合会产生高昂的转换成本。通过API接口、专业终端与风控系统，这些平台已深度植入资管、交易及分析人员的日常操作——令颠覆之举成本高昂、风险陡增。
其他防御要素还包括全球分销网络、经得起监管审查的企业级安全体系，以及日趋顺畅的用户界面(UI)。尽管初创企业可轻易模仿界面创新，但系统集成、信任背书与合规能力却难以复制。
“数据激活者”：建立在语言和信任之上的护城河
标普全球、穆迪和MSCI——我们称之为“数据激活者”—— 处于信息服务价值链的顶端。其核心品牌专营权将原始数据转化为可操作的洞见，更关键的是转化为市场通用的业务语言。穆迪信用评级或MSCI指数的价值，并非源于其计算难度，而是源于其广泛的认可度与接受度——这是生态系统效应发挥作用的一个绝佳范例。
我们认为，这些公司超70%的利润源于基本不受先进人工智能颠覆影响的领域。尽管存在一些次级业务敞口（如MSCI的ESG数据聚合或标普全球的金融桌面终端产品），但我们认为，相较于市场近期反应，这些风险较为温和。
同样，这些公司拥有相当可观的机会，有望从先进人工智能的应用中受益。那些能提高分析师生产力、加快信用评估或优化客户交互界面的工具，有可能提升公司收入并降低成本，而非侵蚀利润率。利用企业海量专有数据训练模型的能力，也是一项被低估的优势。当标普、MSCI等企业将先进人工智能深度嵌入自身基础设施时，实为抬升而非降低潜在颠覆者的竞争门槛。
“数据聚合者”：护城河虽浅，但仍具防御能力
相比之下，FactSet等企业或伦敦证券交易所集团(LSEG)部分业务充当着“数据聚合者”的角色，它们专注于整理和交付第三方信息，而非拥有数据所有权。其护城河并非建立在独特品牌化数据的所有权之上，而在于如何为客户组织、验证和安全集成海量信息的能力。
对于每日上传数百万份敏感投资组合数据的机构投资者而言，信任与可靠性远比新奇性更为重要。我们认为，市场假定人工智能初创企业可轻易复制此类基础架构，实则忽略了处理机密金融数据所面临的运营与监管约束。客户容错率极低。几乎没有首席风险官敢将公司交易头寸输入由风投支持的新兴颠覆者所提供的未经验证人工智能模型中。
同样，实时市场数据的“管道”——与交易所的光纤连接、基于云的传输和授权系统——属于资本密集型且受到高度监管的领域。纵使先进人工智能降低了编码成本，新入局者仍难在实体与合规基础设施上比肩老牌企业。
“聚合者”护城河虽不及“激活者”深厚，却依然具备防御能力。它们的优势在于集成、分发与安全性——这些属性难以实现自动化，且对客户留存至关重要。
先进人工智能是发展机遇，而非生存威胁
近期市场大规模抛售的讽刺之处在于：先进人工智能非但不会削弱老牌企业的地位，反而可能最终强化其竞争优势。通过降低编码、数据清洗与交互界面设计的成本，先进人工智能得以加速创新进程并提高生产力。对于那些已形成规模、拥有成熟信任基础与分发网络的企业而言，这些工具非但不会侵蚀其竞争优势，反而能进一步将其深化；且具备定价能力者能够继续保持盈利增长。
例如，在信用评级方面，先进人工智能可以帮助分析师更快地处理新发行人信息，缩短上市时间和提高利润率。在风险分析方面，先进人工智能驱动的界面可能会扩大投资团队对产品的采用率。这些虽属渐进式改进，却能巩固老牌企业的市场地位。
明辨价值信号与市场噪音
市场往往难以精准定价细微差异。当对颠覆的恐慌演变为无差别抛售时，正是优质投资者转守为攻的良机。选股依然关键：我们仍需审慎评估各种业务模式的韧性，并综合考虑估值与持仓规模。然而，在我们看来，金融信息服务行业近期全面的估值下调，恰是市场“把孩子和洗澡水一起倒掉”的典型例证1。
我们持续将标普全球、穆迪与MSCI视作全球数据领域最具韧性的专营权企业。我们坚信其护城河——专有数据、生态嵌入度、工作流整合与分销覆盖——难以逾越。所谓的“人工智能威胁”，假以时日，或将成为推动其业务效率与创新再上台阶的驱动力。
我们的投资方法将一如既往地保持严谨与长期视角：甄别真实结构性风险与周期叙事，聚焦质量与估值，并深信基于信任、监管与声誉的持久护城河终将穿越市场喧嚣，经久不衰。
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执行董事
国际股票团队
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