原標(biāo)題:AI入場(chǎng)“挑戰(zhàn)”基金經(jīng)理
“我們不會(huì)輕易被AI(人工智能)取代,但很可能會(huì)被率先使用AI的人取代?!币晃活^部公募機(jī)構(gòu)人士對(duì)《證券日?qǐng)?bào)》記者坦言。這折射出當(dāng)前公募基金行業(yè)面對(duì)人工智能潮涌的思考與布局。
今年以來(lái),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(chǎng)“AI落地應(yīng)用競(jìng)賽”。喧囂之下,一個(gè)核心問(wèn)題亟待解答:這究竟是一場(chǎng)迫于壓力的技術(shù)跟風(fēng),還是一次源于內(nèi)在的破局重生?
《證券日?qǐng)?bào)》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(guān)乎行業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的“必答題”。比較有趣的是,對(duì)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(lái)越多地扮演“挑戰(zhàn)者”角色。而且,從雙方“對(duì)戰(zhàn)”案例結(jié)果來(lái)觀察,AI與基金經(jīng)理的“良性博弈”,正成為抬升整個(gè)行業(yè)投研能力基線的關(guān)鍵力量。
內(nèi)在需求驅(qū)動(dòng)
驅(qū)動(dòng)公募機(jī)構(gòu)紛紛擁抱AI的,并非技術(shù)光環(huán),而是破解行業(yè)深層痛點(diǎn)的迫切需求。正如天弘基金相關(guān)人士所言:“AI不是跟風(fēng),而是破局?!?/p>
在興業(yè)基金看來(lái),資產(chǎn)管理行業(yè)高度依賴數(shù)據(jù)分析和信息處理,對(duì)先進(jìn)的AI技術(shù)有著極大需求。
諾安基金相關(guān)人士向《證券日?qǐng)?bào)》記者進(jìn)一步闡釋了這種需求的緊迫性:“近年來(lái),行業(yè)面臨著效率提升、風(fēng)險(xiǎn)控制、服務(wù)創(chuàng)新等多重挑戰(zhàn),傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式亟待數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在此背景下,通過(guò)AI高效處理海量信息、推動(dòng)流程自動(dòng)化,成為提升競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵?!?/p>
對(duì)于天弘基金這樣服務(wù)數(shù)億客戶、管理萬(wàn)億元資產(chǎn)的機(jī)構(gòu)而言,AI的驅(qū)動(dòng)更為具體。該公司相關(guān)人士向《證券日?qǐng)?bào)》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(jì)’,AI讓公司實(shí)現(xiàn)了‘智能規(guī)模化’,用技術(shù)把規(guī)模優(yōu)勢(shì)真正轉(zhuǎn)化為服務(wù)能力,而不是讓規(guī)模成為包袱?!?/p>
事實(shí)上,這種由真實(shí)業(yè)務(wù)需求驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新,源于持續(xù)數(shù)年的深耕。博時(shí)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(shè)立人工智能實(shí)驗(yàn)室;諾安基金早在3年前就開(kāi)啟了AI技術(shù)的沉淀之路;興業(yè)基金則在2021年就開(kāi)始建設(shè)基于NLP(自然語(yǔ)言處理)技術(shù)的智能投研平臺(tái),并于2023年推出自研的“興小二”AI債券交易機(jī)器人。
博時(shí)基金相關(guān)人士告訴《證券日?qǐng)?bào)》記者:“公司對(duì)AI的布局始終基于真實(shí)業(yè)務(wù)需求驅(qū)動(dòng),是注重實(shí)效的戰(zhàn)略選擇?!辈r(shí)基金智能因子配置系統(tǒng)自2022年投入應(yīng)用以來(lái),在核心股票池中持續(xù)創(chuàng)造超額收益,便是技術(shù)賦能價(jià)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(yíng)銷、客戶服務(wù)等核心業(yè)務(wù)條線,基金投研能力不斷升級(jí)。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(lái),市場(chǎng)波動(dòng)加劇,過(guò)度依賴基金經(jīng)理個(gè)人能力的模式面臨嚴(yán)峻考驗(yàn)。AI的應(yīng)用,為破解這一行業(yè)共性難題提供了參考路徑。
在主動(dòng)管理領(lǐng)域,AI是得力助手。天弘基金旗下的TIRD平臺(tái)(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(dòng)識(shí)別機(jī)會(huì);中歐基金基于深度學(xué)習(xí)的利率預(yù)測(cè)模型,在拐點(diǎn)預(yù)判上展現(xiàn)出可量化的優(yōu)勢(shì);德邦基金自研的“海納百川”大模型聚合平臺(tái),支持實(shí)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(guò),AI這位可靠的助手,有時(shí)也會(huì)與基金經(jīng)理“唱反調(diào)”。
“AI決策信號(hào)與基金經(jīng)理判斷相悖的情況確實(shí)存在,這正是AI的價(jià)值所在?!碧旌牖鹣嚓P(guān)人士向記者分享了一個(gè)典型案例,在今年3月份機(jī)器人概念火熱時(shí),TIRD平臺(tái)基于多維度模型發(fā)出過(guò)熱預(yù)警,這種“不一致”最終幫助投資團(tuán)隊(duì)規(guī)避了風(fēng)險(xiǎn),做到了實(shí)實(shí)在在的業(yè)績(jī)保護(hù)。
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(jué)或經(jīng)驗(yàn)忽略的潛在風(fēng)險(xiǎn)與機(jī)會(huì)。這種“人機(jī)博弈”并非對(duì)立,而是協(xié)同進(jìn)化的開(kāi)始。上述天弘基金相關(guān)人士認(rèn)為:“這種‘人機(jī)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(dòng)投資領(lǐng)域,AI則化身為“效率提升工具”。博時(shí)基金相關(guān)人士向《證券日?qǐng)?bào)》記者介紹:“借助大模型強(qiáng)大的推理與代碼生成能力,可高效支持策略回測(cè)流程,例如輔助完成固收指數(shù)組合的分層抽樣構(gòu)建及回測(cè)分析,實(shí)現(xiàn)被動(dòng)組合管理的智能化升級(jí)?!?/p>
筑牢數(shù)據(jù)安全防線
盛況之下,亦有隱憂。當(dāng)AI這把“利器”愈發(fā)深入行業(yè)核心時(shí),數(shù)據(jù)安全與模型可靠性便成了必須嚴(yán)守的底線。
上海證券基金評(píng)價(jià)研究中心高級(jí)分析師池云飛對(duì)《證券日?qǐng)?bào)》記者表示:“目前的AI模型仍然存在數(shù)據(jù)泄露、合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)、模式未充分驗(yàn)證等問(wèn)題,這也是行業(yè)共識(shí)?!?/p>
興業(yè)基金相關(guān)人士表示:“數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性與安全性是大模型在資產(chǎn)管理領(lǐng)域面臨的雙重挑戰(zhàn)。一方面,多源異構(gòu)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(wèn)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(dǎo)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(shí)現(xiàn)跨機(jī)構(gòu)、跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合,成為亟待解決的難題?!?/p>
對(duì)于肩負(fù)普惠金融使命、關(guān)系千家萬(wàn)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(yīng)用的絕對(duì)前提。實(shí)踐中,各家公募機(jī)構(gòu)正積極構(gòu)建嚴(yán)密的防護(hù)網(wǎng)。天弘基金建立了貫穿源頭、過(guò)程、決策的全鏈條多層次管控體系,通過(guò)數(shù)據(jù)溯源、“雙軌驗(yàn)證”等手段,確保AI結(jié)論的可靠性,且復(fù)雜判斷和關(guān)鍵決策必須人工介入。
諾安AI平臺(tái)則構(gòu)建了全方位防護(hù)體系。諾安基金相關(guān)人士向《證券日?qǐng)?bào)》記者介紹:“該平臺(tái)通過(guò)統(tǒng)一網(wǎng)關(guān)實(shí)施嚴(yán)格的權(quán)限控制、數(shù)據(jù)過(guò)濾與操作審計(jì),結(jié)合數(shù)據(jù)分級(jí)分類管理,對(duì)不同敏感級(jí)別的數(shù)據(jù)采取差異化防護(hù)策略。針對(duì)業(yè)務(wù)敏感數(shù)據(jù),嚴(yán)格限定使用內(nèi)部模型進(jìn)行處理,從數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)到模型應(yīng)用全鏈路規(guī)避安全風(fēng)險(xiǎn)?!?/p>
展望未來(lái),AI在公募基金行業(yè)的應(yīng)用圖景將如何演變?中歐基金相關(guān)人士向《證券日?qǐng)?bào)》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(fù)勞動(dòng)中解脫出來(lái),把最寶貴的時(shí)間和腦力集中在真正的價(jià)值創(chuàng)造上——識(shí)別關(guān)鍵矛盾、作出清晰判斷?!?/p>
德邦基金相關(guān)人士認(rèn)為,公募基金行業(yè)AI應(yīng)用仍處于探索時(shí)期,未來(lái)有望在構(gòu)建垂直領(lǐng)域大模型能力、AI與投研方法論的融合、跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)協(xié)作等方面全面升維。
易方達(dá)基金在AI人才儲(chǔ)備上的實(shí)踐值得借鑒,其團(tuán)隊(duì)中具備AI投研能力的復(fù)合型人才占比已超過(guò)90%。易方達(dá)基金首席信息官劉碩凌表示:“只有技術(shù)實(shí)現(xiàn)、業(yè)務(wù)理解與合規(guī)意識(shí)深度融合,才能更好地推動(dòng)金融AI創(chuàng)新?!?/p>
這場(chǎng)技術(shù)變革的終點(diǎn)將是人與技術(shù)的共同進(jìn)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。