基金经理“挑战”进军人工智能

原标题：AI入局“挑战” 基金经理：“虽然AI（人工智能）不会轻易取代我们，但我们很有可能被最先使用AI的人取代。”某大型发行机构负责人向《证券日报》记者坦白说道。这反映了当前公共金融行业对人工智能扩散的思考和倾向。
今年以来，DeepSeek等大型模型走红，不仅风靡科技界，还引发了公共金融行业的“AI落地应用竞赛”。喧嚣之中，迫切需要回答根本问题。是迫于压力的技术跟进，还是来自内部的进步与复兴？
《证券日报》记者近日采访了业内专家，发现业内人士的反应非常不乐观。坚持认为，人工智能不再是一个“可选问题”，而是关系到行业长远发展的“必答问题”。更有趣的是，人工智能对于尚未完全打破对明星基金经理的“依赖”的公募基金行业越来越扮演“挑战者”的角色。而且，从两者“交锋”事件的结果来看，AI与基金经理之间的“良性博弈”正在成为提升全行业投研能力基础的重要力量。
内需拉动
推动公共组织采用人工智能的并不是技术的光环，而是解决行业深层次问题的迫切需求。天弘基金相关负责人表示：“人工智能不是跟随趋势，而是打破趋势。”
产业基金表示，资产管理行业高度依赖数据分析和信息处理，对数据分析和信息处理的需求较高。先进的人工智能技术。
此外，诺亚基金相关人士向《证券日报》记者解释道：“近年来，行业面临效率提升、风险管理、服务创新等多重挑战。”传统商业模式的数字化转型已成为迫切需求。在此背景下，通过人工智能对大量信息进行高效处理并促进流程自动化是提高竞争力的关键。”
像天弘基金这样的机构，服务着数亿客户，管理着数万亿资产。对于 来说，人工智能的驱动因素更加具体。一位公司负责人告诉《证券日报》记者：“传统模式下，规模越大，边际成本越高。这是典型的‘规模不经济’。”
事实上，这种由真实业务需求驱动的创新，是经过几年的密集孵化而出现的。自金融科技中心2018年成立后，博时基金积极布局人工智能，并于2023年成立了人工智能研究院。诺亚基金三年前就开始积累人工智能技术。 2021年，产业基金开始打造基于NLP（自然语言处理）技术的智能投研平台，并于2023年推出自主研发的AI债券交易机器人“星小二”。
“公司的AI设计ismpre是由真实业务需求驱动的，是注重实效的战略选择。”Vocera基金相关负责人对《证券日报》记者表示。博时基金自2022年投入使用以来，以智能因子配置系统为核心，个股群体不断产生超额收益，彰显了科技赋能的价值。
人工智能和基金经理是否“唱反调”？
随着人工智能逐渐渗透到基金公司的核心业务领域，基金投研能力不断提升。投资研究、营销和客户服务。这体现在两个方面。人工智能既是赋能、提升效率的“助手”，又是挑战固有思维的“批评者”。
近年来，市场波动加剧，过于依赖基金经理个人技能的模式面临严峻挑战。人工智能应用为解决行业常见问题提供了参考路径。
在主动管理领域，人工智能是得力助手。天弘基金TIRD平台天弘的智能研究决策系统和Honsi大模型可以从大量数据中发现线索，从产业链变化中发现机会。中欧基金基于深度学习的利率预测模型在预测拐点方面显示出可量化的优势。德邦基金研发的大型模型聚合平台“海南百川”支持多个mod并行调用els，帮助投资研究人员快速处理数据信息。
但作为值得信赖的助手，人工智能有时可能会与基金经理“唱不同调”。
“确实，人工智能的决策信号与基金经理的判断不符，这就是人工智能的价值所在。”一位天弘基金相关人士向记者讲述了一个典型案例。今年3月机器人概念兴起时，TIRD平台根据多维度模型发出过热警告。这种“矛盾”最终帮助投资团队规避了风险，实现了实质性的业绩保障。
人工智能迫使基金经理跳出框框思考，考虑人类直觉和经验可能忽视的潜在风险和机遇。这种“人与机器的博弈”并不是冲突，而是共同进化的开始。上述天弘基金负责人认为，“这种‘人机游戏’是提升投研能力的重要环节，也是“AI+HI（人类智能）”的最好体现。
在被动投资领域，人工智能将成为“效率工具”。 “大规模模型强大的推理和代码生成能力可以高效支持策略回测过程，比如创建债券指数组合分层样本、支持回测分析、进行被动组合管理的智能升级。”Vocera基金相关人士对《证券日报》记者表示。
筑牢数据安全坚固防线
盛大的庆祝活动背后也隐藏着忧虑。随着人工智能“智能工具”日益融入产业核心，数据安全和模型可靠性是必须严格遵守的最终标准。
“目前的人工智能模型还存在数据泄露、合规风险、模型验证不足等问题。这也是行业共识。”上海证券基金研究中心高级分析师齐云飞说。d评测中心人士告诉《证券日报》记者。
产业基金相关负责人表示：“资产管理领域的大规模模型面临着数据准确性和安全性两大挑战。另一方面，多源异构数据通常存在口径不同、更新不同步、格式不均匀等问题。数据延迟重叠或缺失，很容易造成AI模型分析出现偏差，导致判断和决策失误。另一方面，金融数据非常紧迫，如何在保证数据隐私的情况下跨组织、跨系统整合数据，是一个紧迫的问题。”和安全性，包括客户隐私和交易行为。”
对于肩负普惠金融使命、保障千家万户资产安全的公募基金来说，构建强大的数据安全防线是人工智能应用的绝对前提。在实践中，一些公共资助机构正在积极构建严格的安全保障体系。网。天弘基金建立了涵盖来源、流程、决策的全链条多层次管控体系。人工智能结论的可靠性是通过数据可追溯、“双向验证”以及需要人工干预的复杂或关键决策等措施来保证的。
诺安AI平台打造了体系，防护全面。正午基金相关人士告诉《证券日报》记者：“平台通过集成网关实施严格的权限控制、数据过滤和操作审计，结合数据级别和敏感度管理，对不同敏感级别的数据采取差异化的保护策略。对于敏感业务数据，严格限制使用内部模型进行处理，从数据流转到模型应用的整个环节都保持安全，规避风险。”
展望未来，人工智能在公共金融行业的应用状况将如何演变？办公室欧洲基金组织驻华代表向《证券日报》记者阐述了自己的愿景：“人工智能赋能有望将人们从信息收集、分类等重复性工作中解放出来。数据化，让他们将最宝贵的时间和脑力集中在真正的价值创造上：识别关键矛盾，做出明确的决策。”
德邦基金相关人士认为，人工智能在公募基金行业的应用仍处于探索阶段，未来有望全面提升垂直领域大规模模型构建、人工智能与投研方法融合、机构间数据链接等能力。
易方达在保护人工智能人才方面的做法值得了解。团队中具有AI研究和投资能力的人才合计比例超过90%。易方达基金首席信息官刘硕岭表示。 “只有当技术采用、业务理解和合作合规意识深度融合，才能更有效地推动金融人工智能创新。
这一技术转变的终点将是人与技术的共同进化，人工智能与基金经理之间的博弈和共赢关系，将不断为行业注入新的活力。
（编辑：罗智智、陈健）
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