AI一分钟,人类十年功!
一觉醒来,AI推理模型已横扫特许金融分析师CFA考试。

要拿下享誉全球的CFA(特许金融分析师)证书,对于人类考生来说,这通常意味着数年的煎熬和至少1000小时的苦读。
但AI这次取得的成绩有点让人「破防」了:推理模型不仅轻松通过了三级考试,还创造了几乎满分的成绩。
具体而言,在一级考试中,Gemini 3.0 Pro创下97.6%的历史最高纪录。
二级考试中,GPT-5以94.3%的成绩领先。
在三级考试中,Gemini 2.5 Pro在选择题部分取得86.4%的最高分,而Gemini 3.0 Pro在问答题部分达到92.0%的优异成绩。
那些想去华尔街工作的毕业生,可能睡不着了。

金融界「最难考试」被AI通关
特许金融分析师(Chartered Financial Analyst,CFA)认证被公认为金融领域难度最大的资格认证之一。
全部三级考试,需要逐级通过,涵盖从基础知识到应用分析、直至复杂投资组合构建的进阶能力。

在2023年,当时最强的AI模型只能解答部分CFA试题,表现参差不齐。
当时的研究证实AI能搞定CFA一级和二级考试,但当时它们在三级考试面前却碰了壁,因为搞不定那些复杂的论述题(essay questions)。

链接:https://aclanthology.org/2024.emnlp-industry.80/
到了今年7月,AI已经能在几分钟之内通过最难的CFA考试:

来自纽约大学斯特恩商学院(NYU Stern)与AI财富管理平台GoodFin的研究人员想探究:AI是否已经具备了处理「专业金融决策所需的、高风险的分析推理」能力?
研究团队对23个大语言模型进行了「大阅兵」,测试它们处理CFA三级模拟试题中选择题和论述题的能力。
要知道,CFA三级考试的核心可是最考验功力的投资组合管理和财富规划。

CFA三级考试主题和权重
结果显示,o4-mini、Gemini 2.5 Pro和Claude Opus等前沿推理模型,在运用「思维链」(chain-of-thought)提示词技术后,均成功通关。

链接:https://arxiv.org/pdf/2507.02954
「我认为毫无疑问,这项技术将在未来彻底重塑整个行业。」GoodFin的创始人兼CEO Anna Joo Fee如是说。

本月9日,最新研究表明,当前这代推理模型不仅全部通过了三级考试,某些科目甚至接近满分。

预印本链接;https://arxiv.org/abs/2512.08270
标题:Reasoning Models Ace the CFA Exams
AI的新成绩让人破防
来自哥伦比亚大学、伦斯勒理工学院和北卡罗来纳大学的研究团队,使用包含980道考题的题库对6款推理模型进行测试。
他们编制了一套涵盖CFA(特许金融分析师)全部三个等级的模拟试题,共计980道题目。
尽管正式CFA考试中论述题的具体数量和分值权重会有所变化,但这些模拟试题遵循了标准且具有代表性的结构。

(注:案例文本以蓝色标注,问题以红色呈现,选项以绿色显示,所有示例均为示意性内容而非真实考题)
结果显示:Gemini 3.0 Pro、Gemini 2.5 Pro、GPT-5、Grok 4、Claude Opus 4.1和DeepSeek-V3.1均依据既定标准通过了所有级别考核,部分成绩甚至接近满分。

Gemini与GPT-5双雄领跑
在一级考试(基础多选题)中,Gemini 3.0 Pro以97.6%的惊人准确率创下历史新高。GPT-5紧随其后,斩获96.1%,Gemini 2.5 Pro也拿到了95.7%的高分。即便是测试中表现「垫底」的DeepSeek-V3.1,准确率也高达90.9%。
来到侧重应用与分析(案例研究)的二级考试,GPT-5反超夺魁,准确率达94.3%。Gemini 3.0 Pro和Gemini 2.5 Pro分别以93.2%和92.6%紧随其后。
研究人员惊叹道,这些模型在此阶段的表现「近乎完美」。不过,「道德规范」(Ethics)板块依然是AI的软肋。数据显示,即便最强模型,在二级考试的道德类题目中也有17%到21%的相对错误率。
到了最复杂的三级考试(包含选择题与开放式问答),Gemini 2.5 Pro在选择题部分拔得头筹,准确率为86.4%。但在更考验生成能力的「论述题」环节,Gemini 3.0 Pro展现了统治力,得分率高达92.0%,相比前代模型的82.8%有了质的飞跃。

为了对开放式问答环节进行评分,研究团队使用了o4-mini模型来实现自动化批改。
研究人员坦言,这种做法可能会引入测量误差,并产生某种「篇幅偏见」(verbosity bias),即回答越长,得分往往越高。因此,这些测试结果只能视为基于模型的估算值。
通过标准沿用了过往合格标准:
一级考试要求单科不低于 60%,总分不低于 70%;
二级考试要求单科不低于 50%,总分不低于 60%;
三级考试则要求在选择题和论述题两部分中,平均得分率至少达到 63%。
研究人员指出,测试结果表明「推理模型的专业能力已超越初级至中级金融分析师的要求,未来甚至可能达到资深分析师的水准」。
如果说此前的大语言模型已经掌握了一级和二级考试中那些「既定的规范化知识」(codified knowledge),那么最新一代模型正在习得三级考试所必需的复杂「综合研判能力」(synthesis skills)。
当然,惯常的局限性依然存在。基准测试,尤其是选择题形式,只能作为评估模型能力和潜在经济价值的参考,犹如管中窥豹。
尽管如此,短短两年间从「不及格」到「近乎满分」的巨大飞跃,足以凸显 AI 在专业领域的进化速度之快。
AI通关CFA了,然后呢?
当机器能轻松考下你引以为傲的证书,能代写你的报告,能处理你的数据,甚至很快在分析能力上都能把你甩在身后时,你该怎么办?
媒体行业创业者兼出版人Matthias Bastian认为,会考试 ≠ 能干活:
特许金融分析师、高盛全球投资研究部数据战略团队负责人Ingrid Tierens博士,在AI通过CFA认证考试之际,撰文表示,AI还不能替代分析师。

她认为,AI通关CFA是意料之中的胜利,毕竟在金融领域之外的考试中,AI已经拿下了顶级超级,比如奥数竞赛等。
CFA考试正是AI最擅长的领域:面对界定清晰的知识体系、海量的同质化训练数据,以及全球统一、历久不变的标准化考试形式,AI理应表现出色。

其次,正如马克·吐温那句名言:「历史不会重演,但往往惊人地相似。」

AI的进步与金融业的历史轨迹如出一辙,同时也提醒我们,这种进步往往不是线性的,而是爆发式的。从纸笔到计算器,再到电脑、Excel表格、Python编程,金融业一直在拥抱技术变革。
在「价值投资之父」Benjamin Graham身上,这一历史视角得到了完美体现。

他还是CFA资格认证背后的核心推动者
早在1963年,当计算机刚刚踏入投资界之时,Graham就在《金融分析师期刊》(Financial Analysts Journal)上发表了题为《金融分析的未来》的文章,对行业前景乐观至极。
AI已经势不可挡,关键在于如何「用好它」:在能创造价值的环节,在合理的安全边界(guardrails)内,充分发挥AI的威力,这将成为核心优势。把那些消在繁琐分析上的时间省下来,花更多时间让思考更具战略高度、解决更复杂的问题以及客户沟通更有深度。
最后,想靠AI「上位」彻底取代投资专家?短期内门儿都没有。
想要拿下入行的敲门砖,你得证明自己能在瞬息万变的市场中灵活运用知识,能进行批判性思考,能创新——这可比死记硬背通过CFA。
卓越的投资业绩,往往来自于捕捉那些被市场忽视的「离群点」和隐秘信息,远非考试可覆盖。
最后,重温一下Benjamin Graham在1963年那篇文章中的结语,至今读来依然振聋发聩:
无论世事如何变迁,有一点我深信不疑:未来的金融分析之路,将和过去一样,通往成功的路径绝不止一条。
参考资料:
https://the-decoder.com/reasoning-models-now-ace-all-three-cfa-exam-levels/
https://blogs.cfainstitute.org/investor/2025/10/20/ai-can-pass-the-cfa-exam-but-it-cannot-replace-analysts/
https://www.cnbc.com/2025/09/24/ai-cfa-exam-pass-minutes-study.html
文章来自于微信公众号 “新智元”,作者 “新智元”