本報記者 昌校宇 方凌晨

    “我們不會輕易被AI（人工智能）取代，但很可能會被率先使用AI的人取代。”一位頭部公募機構人士對《證券日報》記者坦言。這折射出當前公募基金行業(yè)面對人工智能潮涌的思考與布局。

    今年以來，DeepSeek等大模型火爆出圈，不僅席卷科技界，也在公募基金行業(yè)掀起一場“AI落地應用競賽”。喧囂之下，一個核心問題亟待解答：這究竟是一場迫于壓力的技術跟風，還是一次源于內(nèi)在的破局重生？

    《證券日報》記者近日多方采訪業(yè)內(nèi)人士發(fā)現(xiàn)，業(yè)界答案高度一致——AI，早已不是一道“選擇題”，而是關乎行業(yè)長遠發(fā)展的“必答題”。比較有趣的是，對于尚未完全擺脫明星基金經(jīng)理“依賴”的公募基金行業(yè)而言，AI如今正在越來越多地扮演“挑戰(zhàn)者”角色。而且，從雙方“對戰(zhàn)”案例結果來觀察，AI與基金經(jīng)理的“良性博弈”，正成為抬升整個行業(yè)投研能力基線的關鍵力量。

    內(nèi)在需求驅動

    驅動公募機構紛紛擁抱AI的，并非技術光環(huán)，而是破解行業(yè)深層痛點的迫切需求。正如天弘基金相關人士所言：“AI不是跟風，而是破局。”

    在興業(yè)基金看來，資產(chǎn)管理行業(yè)高度依賴數(shù)據(jù)分析和信息處理，對先進的AI技術有著極大需求。

    諾安基金相關人士向《證券日報》記者進一步闡釋了這種需求的緊迫性：“近年來，行業(yè)面臨著效率提升、風險控制、服務創(chuàng)新等多重挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)業(yè)務模式亟待數(shù)字化轉型。在此背景下，通過AI高效處理海量信息、推動流程自動化，成為提升競爭力的關鍵。”

    對于天弘基金這樣服務數(shù)億客戶、管理萬億元資產(chǎn)的機構而言，AI的驅動更為具體。該公司相關人士向《證券日報》記者坦言：“傳統(tǒng)模式下規(guī)模越大邊際成本越高，這是典型的‘規(guī)模不經(jīng)濟’，AI讓公司實現(xiàn)了‘智能規(guī)?；?rsquo;，用技術把規(guī)模優(yōu)勢真正轉化為服務能力，而不是讓規(guī)模成為包袱。”

    事實上，這種由真實業(yè)務需求驅動的創(chuàng)新，源于持續(xù)數(shù)年的深耕。博時基金自2018年成立金融科技中心起，便前瞻性地布局AI，并于2023年設立人工智能實驗室；諾安基金早在3年前就開啟了AI技術的沉淀之路；興業(yè)基金則在2021年就開始建設基于NLP（自然語言處理）技術的智能投研平臺，并于2023年推出自研的“興小二”AI債券交易機器人。

    博時基金相關人士告訴《證券日報》記者：“公司對AI的布局始終基于真實業(yè)務需求驅動，是注重實效的戰(zhàn)略選擇。”博時基金智能因子配置系統(tǒng)自2022年投入應用以來，在核心股票池中持續(xù)創(chuàng)造超額收益，便是技術賦能價值的明證。

    AI與基金經(jīng)理“唱反調(diào)”？

    隨著AI逐漸滲透至基金公司的投研、營銷、客戶服務等核心業(yè)務條線，基金投研能力不斷升級。這體現(xiàn)在兩方面：AI既是賦能增效的“助手”，也是挑戰(zhàn)固有思維的“諍友”。

    近年來，市場波動加劇，過度依賴基金經(jīng)理個人能力的模式面臨嚴峻考驗。AI的應用，為破解這一行業(yè)共性難題提供了參考路徑。

    在主動管理領域，AI是得力助手。天弘基金旗下的TIRD平臺（天弘智能研究及決策系統(tǒng)）和弘思大模型，能從海量數(shù)據(jù)中挖掘線索，從產(chǎn)業(yè)鏈異動識別機會；中歐基金基于深度學習的利率預測模型，在拐點預判上展現(xiàn)出可量化的優(yōu)勢；德邦基金自研的“海納百川”大模型聚合平臺，支持實現(xiàn)多模型并行調(diào)用，輔助投研人員快速處理數(shù)據(jù)信息。

    不過，AI這位可靠的助手，有時也會與基金經(jīng)理“唱反調(diào)”。

    “AI決策信號與基金經(jīng)理判斷相悖的情況確實存在，這正是AI的價值所在。”天弘基金相關人士向記者分享了一個典型案例，在今年3月份機器人概念火熱時，TIRD平臺基于多維度模型發(fā)出過熱預警，這種“不一致”最終幫助投資團隊規(guī)避了風險，做到了實實在在的業(yè)績保護。

    AI促使基金經(jīng)理跳出固有的思維定式，去審視那些可能被人類直覺或經(jīng)驗忽略的潛在風險與機會。這種“人機博弈”并非對立，而是協(xié)同進化的開始。上述天弘基金相關人士認為：“這種‘人機博弈’，是提升投研能力的重要環(huán)節(jié)，也是‘AI+HI（人類智慧）’的最佳體現(xiàn)。”

    在被動投資領域，AI則化身為“效率提升工具”。博時基金相關人士向《證券日報》記者介紹：“借助大模型強大的推理與代碼生成能力，可高效支持策略回測流程，例如輔助完成固收指數(shù)組合的分層抽樣構建及回測分析，實現(xiàn)被動組合管理的智能化升級。”

    筑牢數(shù)據(jù)安全防線

    盛況之下，亦有隱憂。當AI這把“利器”愈發(fā)深入行業(yè)核心時，數(shù)據(jù)安全與模型可靠性便成了必須嚴守的底線。

    上海證券基金評價研究中心高級分析師池云飛對《證券日報》記者表示：“目前的AI模型仍然存在數(shù)據(jù)泄露、合規(guī)風險、模式未充分驗證等問題，這也是行業(yè)共識。”

    興業(yè)基金相關人士表示：“數(shù)據(jù)準確性與安全性是大模型在資產(chǎn)管理領域面臨的雙重挑戰(zhàn)。一方面，多源異構數(shù)據(jù)普遍存在口徑不一、更新不同步、格式不統(tǒng)一等問題，疊加數(shù)據(jù)延遲或缺失，極易引發(fā)AI模型分析偏差，導致誤判與決策失誤。另一方面，金融數(shù)據(jù)高度敏感，涉及客戶隱私、交易行為等，如何在保障隱私和數(shù)據(jù)安全的前提下實現(xiàn)跨機構、跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合，成為亟待解決的難題。”

    對于肩負普惠金融使命、關系千家萬戶資產(chǎn)安全的公募基金而言，筑牢數(shù)據(jù)安全防線是AI應用的絕對前提。實踐中，各家公募機構正積極構建嚴密的防護網(wǎng)。天弘基金建立了貫穿源頭、過程、決策的全鏈條多層次管控體系，通過數(shù)據(jù)溯源、“雙軌驗證”等手段，確保AI結論的可靠性，且復雜判斷和關鍵決策必須人工介入。

    諾安AI平臺則構建了全方位防護體系。諾安基金相關人士向《證券日報》記者介紹：“該平臺通過統(tǒng)一網(wǎng)關實施嚴格的權限控制、數(shù)據(jù)過濾與操作審計，結合數(shù)據(jù)分級分類管理，對不同敏感級別的數(shù)據(jù)采取差異化防護策略。針對業(yè)務敏感數(shù)據(jù)，嚴格限定使用內(nèi)部模型進行處理，從數(shù)據(jù)流轉到模型應用全鏈路規(guī)避安全風險。”

    展望未來，AI在公募基金行業(yè)的應用圖景將如何演變？中歐基金相關人士向《證券日報》記者描繪了愿景：“AI賦能有望將人們從信息搜集、數(shù)據(jù)整理等重復勞動中解脫出來，把最寶貴的時間和腦力集中在真正的價值創(chuàng)造上——識別關鍵矛盾、作出清晰判斷。”

    德邦基金相關人士認為，公募基金行業(yè)AI應用仍處于探索時期，未來有望在構建垂直領域大模型能力、AI與投研方法論的融合、跨機構數(shù)據(jù)協(xié)作等方面全面升維。

    易方達基金在AI人才儲備上的實踐值得借鑒，其團隊中具備AI投研能力的復合型人才占比已超過90%。易方達基金首席信息官劉碩凌表示：“只有技術實現(xiàn)、業(yè)務理解與合規(guī)意識深度融合，才能更好地推動金融AI創(chuàng)新。”

    這場技術變革的終點將是人與技術的共同進化——AI與基金經(jīng)理的博弈與共贏，將持續(xù)為行業(yè)注入新的活力。