財聯(lián)社2月27日訊（記者 閆軍）人工智能等新經(jīng)濟發(fā)展機遇與時代脈搏緊密相連，DeepSeek橫空出世，前沿技術具有強大的變革力量，能夠對各行各業(yè)進行重塑，資管行業(yè)亦是如此。

證監(jiān)會主席吳清近期提到，推動資本市場高質量發(fā)展，必須進一步深化對我國資本市場主要特點和運行規(guī)律的認識，不斷增強工作的前瞻性、主動性、有效性?？萍嫉膽迷诋斚聼o疑是資管機構主動謀新謀變的重要方向之一。

財聯(lián)社不完全調研顯示，截至目前，已經(jīng)有超過50家基金公司表示，已經(jīng)接入DeepSeek或者進行本地化部署。資管領域如何以人工智能為抓手，開發(fā)垂類模型應用，各家具有不同打法，但是AI的運用已經(jīng)滲透到公司組織架構，投研、交易各個環(huán)節(jié)，甚至公司管理之中。

正如一位公募高管所言，未來基金公司提供產品將更側重在工具化的產品或者資產配置的產品，而人工智能的發(fā)展，將使資產配置的理念能夠越來越便捷地進入普通居民的生活。

實踐一：平臺設置先行，多家基金公司設立了AI實驗室

日前，量化私募紛紛成立AI lab被業(yè)內調侃“坐不住了”，事實上，公募基金公司在AI的研究上與量化機構并駕齊驅。

財聯(lián)社記者調研獲悉，目前包括不少公募已經(jīng)從組織架構上搭建起來AI相關平臺。比如，華夏、嘉實、泓德等基金公司設立了AI實驗室。萬家基金啟動“萬Chat”大模型自研平臺建設項目，興證全球信息技術部成立AI推進工作小組，德邦基金研發(fā)海納百川金融大模型聚合平臺等。

遑論嘉實、華夏這類大平臺，個人系泓德基金早在2023年4月就設立了人工智能實驗室（AI Lab），跟蹤實踐前沿人工智能技術和深度學習算法，梳理行業(yè)發(fā)展趨勢并挖掘二級市場潛在投資機會。公司表示，已引入相關技術與產品支持，投入資源探索人工智能在投研領域的應用，以及優(yōu)化和完善公司投研管理流程，旨在提升投研效率，更好地為投資者創(chuàng)造收益。

萬家基金介紹，公司在2024年正式啟動“萬Chat”大模型自研平臺建設項目，通過構建智能知識庫強化投研決策支持，開發(fā)Agent智能體優(yōu)化業(yè)務流程，打造ChatBI升級客戶交互體驗，將大模型技術賦能投研分析、客戶服務、市場營銷等核心業(yè)務環(huán)節(jié)，進而有效提升服務效能。

德邦基金介紹，公司在2024年就開始研發(fā)海納百川金融大模型聚合平臺，為公司各類業(yè)務場景提供統(tǒng)一的大模型接入服務，2025年1月也已正式接入DeepSeek大模型，開啟智能化升級新征程

興證全球基金也表示，公司信息技術部成立了AI推進工作小組，利用AI能力挖掘更多價值，不斷優(yōu)化業(yè)務流程，提升業(yè)務效率。在各環(huán)節(jié)均有自建平臺，比如交易管理領域自研AI交易員興寶、客戶服務領域有棱鏡智評平臺、辦公定制了DeepSeek+Word智能插件。

而對DeepSeek運用更早的博時基金，2024年就發(fā)現(xiàn)了DeepSeek模型在自動編寫代碼和邏輯推理方面的潛力，率先在自有的昇騰服務器上部署了DeepSeek-v1模型，作為公司智能開發(fā)工具的基座模型，隨后多次升級了DeepSeek模型版本。

實踐二：AI應用在投研已經(jīng)不局限在量化

隨著大模型的深入發(fā)展，AI對投研工作產生深遠影響。在當前這個信息爆炸的時代，AI的突出優(yōu)勢首先體現(xiàn)在高效處理大量的非結構化數(shù)據(jù)，歸納總結提煉海量新聞、公告、研報中的重要信息，幫助投研人員快速、準確地覆蓋大量上市公司和行業(yè)動態(tài)。

對技術保持密切關注的量化部門更早運用了AI，興證全球基金介紹，結合每日投研報告，AI挖掘上市公司基本面、行業(yè)格局和宏觀經(jīng)濟因素，轉化為量化因子融入投資模型，完善量化因子庫，提升量化投資策略效果。

除了量化，基金公司還將AI輔助投研運用至主動、債券的投研過程中。

招商基金介紹，DeepSeek R1模型開源發(fā)布初期，公司IT部門便迅速啟動了對其在金融場景適配性的專項研究，并于春節(jié)后加速完成本地化部署。目前，公司已逐步加緊在投研領域的深度應用，重點突破研報分析與知識交互的效率瓶頸，未來將持續(xù)推動投研決策從“經(jīng)驗驅動”向“數(shù)據(jù)+AI雙驅動”轉型。

在權益投資平臺，招商基金聚焦強化人工智能技術應用賦能，著力提升投研“單兵”信息收集整合能力，并引入增強搜索工具與可視化技術，提升價值機會發(fā)現(xiàn)、風險識別水平。固收投資平臺重點升級債券信評模型，建立覆蓋主體財務、輿情動態(tài)等關鍵領域的風險因子監(jiān)控體系，指導信用債定價和超額收益捕捉。

同樣是在主動權益研究領域，泓德基金介紹，AI已經(jīng)在信息搜索、數(shù)據(jù)收集、紀要整理等方面得到應用，大幅提升了基金研究效率。深度學習模型的迭代和人工智能技術的進步，也讓公司能夠持續(xù)加深對股票市場的理解。

在債券投資中，德邦基金有進一步探索。其表示，在模型協(xié)助下更高效率地完成對宏觀經(jīng)濟、中觀行業(yè)和微觀企業(yè)的各類結構化數(shù)據(jù)和非結構化信息的跟蹤、收集及結構化整理，提高信用風險評估體系的運轉效率等。

未來，隨著包括Deepseek在內的各類國產大模型能力的不斷迭代，AI在投資端的應用場景或將不斷豐富。不斷推進AI大模型本地化部署，并在此基礎上探索基于公司投研框架以及基于不同基金經(jīng)理投資風格的模型訓練。

AI在數(shù)據(jù)分析上展示出強大的能力，是基金公司最快落地的應用。

摩根資產管理表示，公司認為AI將從多個方面提升投資和研究的效率及能力，包括：

（一）提升研究效率，高效地處理和分析大量數(shù)據(jù)，幫助研究員快速獲取關鍵信息；

（二）量化深度學習模型，通過各類因子歷史數(shù)據(jù)結合基本面分析來預測未來的市場趨勢和資產價格變化，從而有助于構建更加精準的投資組合優(yōu)化模型；

（三）利用AI技術探索實時的風險監(jiān)測，在發(fā)現(xiàn)潛在風險時及時發(fā)出預警，幫助基金經(jīng)理快速調整投資策略。

數(shù)據(jù)層、分析層與決策層上，蜂巢基金均有應用。公司表示，在數(shù)據(jù)層，NLP技術可高效處理非結構化文本（如財報、研報、社交媒體），提取情緒信號；在分析層，機器學習模型能挖掘傳統(tǒng)因子外的非線性關聯(lián)，挖掘新的量化因子，甚至在足夠的算力之下挖掘復合因子；在決策層，AI輔助的資產配置模型可動態(tài)優(yōu)化組合風險收益比。

提升效率是基金公司對AI運用的另一共識，上銀基金表示，在數(shù)據(jù)處理和分析能力上，人工智能通過自然語言處理（NLP）、機器學習等技術，能夠快速處理海量市場數(shù)據(jù)（如財務分析、紀要整理歸納、業(yè)績期的各板塊總結、產業(yè)鏈動態(tài)等），并挖掘傳統(tǒng)方法難以捕捉的關聯(lián)性。

平安基金表示，基于大語言模型的AI應用，在文檔摘要、研報編寫、會議紀要、投研知識問答、投研資料檢索和分析、因子分析、量化編碼、策略分析等方面可以快速提質增效。但在深度研究方面，需要結合知識庫和研究人員思維鏈的構建來完善其能力，短期內，還無法被大模型所替代。

實踐三：交易管理、風控壓力測試已有探索

AI正被運用到投資的全流程中，以興證全球為例，在交易管理環(huán)節(jié)，其自研的AI交易員興寶也在積極探索擁抱大模型，通過對詢價內容的語義精準識別，自動生成對應的詢價意向指令和詢價交易指令，顯著提升交易效率與準確性。

金融科技發(fā)展至此，AI在防范風險，特別是深度學習并優(yōu)化投資組合的風險收益比方面更是有著全面的價值。上銀基金表示，人工智能可以模擬多種極端情景進行壓力測試，能夠根據(jù)壓力測試結果，更精準地評估策略的潛在風險點，動態(tài)調整策略參數(shù)。萬家基金也表示，AI可以在風險管理領域進行實時監(jiān)測預警以防范風險。

實踐四：營銷、客戶服務已經(jīng)廣泛落地

AI對營銷支持的替代已經(jīng)開始了，有業(yè)內人士指出，AI對人工客服的替代性非常高，隨著大模型的技術成熟，未來在服務客戶上會更有優(yōu)勢。此外，在市場營銷的內容生產領域，針對不同渠道的同質化內容，定期報告的生成，DeepSeek實際上已經(jīng)能實現(xiàn)某種程度的完全替代。

這也是不少基金公司探索DeepSeek與應用系統(tǒng)的深度融合的第一步，財通基金表示，目前通過與“智搜”“智辦”等應用場景的融合，提升投研、營銷、客戶服務體驗和管理效率。

萬家基金介紹，公司打造ChatBI升級客戶交互體驗，將大模型技術賦能投研分析、客戶服務、市場營銷等核心業(yè)務環(huán)節(jié)，在客戶服務方面可以動態(tài)分析客戶標簽提供個性化服務，進而有效提升服務效能。

在客戶服務領域，興證全球基金介紹，自主搭建的客戶服務棱鏡智評平臺，借助大模型實現(xiàn)了服務評估的創(chuàng)新升級。

公募直言AI帶來的壓力與挑戰(zhàn)

有公募基金高管表示，AI可以改變的方向有三個方向是明晰的：

一是算法的更迭、算力的提升支撐著應用的可得性，包括公募基金在內的金融行業(yè)所需要的數(shù)據(jù)處理功能，正是AI所擅長的；

二是行業(yè)競爭加劇，而AI在降本增效方面的作用毋庸置疑；

三是客戶需求的升級與行業(yè)發(fā)展面臨的困境，也需要AI這樣一場技術革命來倒逼著升級迭代。

但是在主動擁抱技術、用好技術的同時，公募坦言，技術進步帶來挑戰(zhàn)同樣不容小覷。

首先是合規(guī)挑戰(zhàn)。有基金公司表示，需要時刻關注AI應用可能帶來的潛在風險，包括信息系統(tǒng)安全風險和算法安全風險等。公募資管涉及老百姓的錢袋子，對新技術的運營需要，在審慎評估這些風險的基礎上，推進AI技術與業(yè)務的融合。

其次是人才儲備。近期多家頭部量化私募廣發(fā)英雄帖，招兵買馬，尤其是給實習生提供500元到1000元的日薪，人才爭奪，著實讓公募感到危機。

農銀匯理基金就表示，基金行業(yè)發(fā)展至當前階段，競爭變得更加激烈，人工智能在投資決策中的重要性會上升，對目前以個人知識經(jīng)驗為基礎的決策模式產生沖擊?？萍夹畔⒓夹g不斷迭代，當前需要培養(yǎng)復合型人才，公司將密切關注人工智能的發(fā)展，并加大對這方面的投入。

第三，呼吁與國際接軌。有基金公司建議加強與國際同行的互訪與交流，提高資本市場高水平的對外開放，從公司業(yè)務、產品上走出去引進來，公募也要加強與海外同業(yè)的交流，尤其是在AI賦能業(yè)務上的相互學習。