公募行业迎AI赋能时代，多家机构积极探索应用场景_每日焦点

经济观察网 记者 周一帆 公募迎来AI赋能新时代。

继私募基金上线AI基金经理之后，公募基金也正式推出AI交易员。近日，兴证全球基金宣布，旗下AI交易员正式上线，成为首家将AI技术应用于资金交易领域的基金公司。

根据公司介绍，兴证全球基金将AI技术与交易员资金交易场景深度结合，运用机器学习、自然语言处理等人工智能技术，打造意图判断、多轮对话、交易直达等核心能力。

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“AI交易员主要提高了交易员的询价效率，减少了人工核对的时间和风险。”兴证全球基金信息技术部负责人对经济观察网记者表示，“除了交易、风控外，未来还有更多结合本地化大模型进行的AI应用场景，如研究和智能客服等还在探索中。”

实际上，在AI投资火热的当下，多家公募机构积极参与，从资金交易、量化投研等核心业务，到基金经理路演、宣传材料制作等多个口径，多方位体验AI应用带来的效益赋能。除了兴证全球基金的AI交易员外，汇添富基金量化团队提到，AI在多因子模型中主要起到因子合成、因子挖掘两方面作用；财通基金则推出了公司总经理助理、权益投资总监金梓才的“数字人分身”，可以逐渐完成与客户交互沟通的路演工作；南方基金亦推出了AI宣传片，借助AI生成宣传片脚本、画面及配音。

与此同时，多家公募机构更是将AI研发与应用纳入公司发展规划。可以预计的是，未来在投资决策、风险管理、研报分析、智能客服等多个领域，AI将持续受到资管行业的关注。

资管机构拥抱AI时代

AI浪潮之下，资管行业多家机构都在积极发力AI应用。

“许多基金公司已经看到了AI在交易领域的潜力，正在积极开展相关的尝试和研发。”一位大型公募内部人士告诉记者，“总体来看，我们可以看到行业的一种明显趋势，即对于AI交易员的重视程度在不断提升。各公司在推进这方面的工作进度可能会有所不同，有些可能已经取得了初步成果，有些可能还在初级阶段。”

在其看来，在未来，可以预期这个领域会有更多的发展和突破。

而除了交易领域，AI也有望运用在智能投研分析、产业链知识图谱、RPA+AI、AI客服等领域。目前，易方达基金、华夏基金、兴业银行、华泰证券等头部金融机构积极招兵买马，寻找AI领域优秀人才。

“作为资产管理公司，我们非常重视投研的数字化建设。目前华夏基金针对权益投研、固收投研交易和资产配置分别搭建了灵犀、飞翼和万象系统。”华夏基金数量投资部高级副总裁孙蒙对记者表示。

孙蒙进一步指出，智能投研平台能帮助公司拓展数据的广度和深度，发挥大数据时代金融科技在信息处理的优势。一方面对于不同类型数据进行全方位覆盖，形成对于上市公司在数据层面全面的刻画，另一方面在垂直领域深入挖掘特质数据源，形成子领域特有信息捕捉，AI投资管理系统，协助公司全方位挖掘市场超额收益，助力策略迭代升级和组合管理，AI算法紧跟市场变化，不断形成对于市场最新规律的有效刻画。通过模型自我学习，力争形成对于全市场个股的有效定价，捕捉可能存在的收益机会。

博时基金相关人士也向记者透露，公司目前在预训练大模型的基础上进行了多方面的应用探索，比如在软件开发方面提升代码开发和测试的效率等等。

但前述兴证全球基金信息技术部负责人亦坦言，对于公司近期上线的AI交易员，其使用的NLP（自然语言处理）技术对于对手方进行语义识别，对比大模型还有较大的差距，后续会持续进行优化。AI交易员聊天中涉及的交易要素会对接风控模块进行风控检查，初步筛选合适的交易对手后，会让公司交易员进行人工确认。

多方面应用场景可期

博时基金相关人士认为，传统的人工智能技术，在资产管理机构的应用覆盖面比较小，作用不突出。随着大模型涌现出强大的智能，有更广泛的应用领域，并且降低了应用研发的门槛，预计会给行业带来很大的变革。

“在AI方面，不同的基金公司有不同的投入策略，这主要取决于公司的业务目标、规模、风险承受能力等多种因素。在量化私募投资领域，利用AI技术的公司已经比较常见，投入的资金、技术和人力资源都相对较多。对于公募基金，也有一些公司开始尝试和探索AI的应用，但整体上来看，这个比例还不是特别大。”前述大型公募人士表示。

其补充指出，在资金预算方面，这是一个比较复杂的问题，因为预算的大小不仅与公司的规模、业务需求有关，还与公司的长期战略、对AI技术的理解和信心等因素有关。但考虑到AI的巨大潜力和对未来金融市场的可能影响，可以预期各公司在AI领域的投入会逐步增加。

“我们认为只有从公司层面，全方位打好数字化、信息化地基，才有可能向最为复杂、最具差异化与创新性的‘投资’领域发起挑战，实现从传统‘以人为中心’的主动管理模式，向数据为本、智能决策、智慧传承的AI投资模式拓展。”孙蒙强调。

在其看来，AI投资策略均衡配置，不押赛道，相对收益稳定，超额显著，依靠算法和数据，预测那些确定性非常强的未来可以上涨的股票，持续选择性价比更优、胜率更高的标的，从而获得超额收益。这完全不同于市场主流的以基金经理个人的投资框架来获取超额收益的逻辑，丰富了产品供给，是对现有财富管理推品场景的一种有力补充。

展望未来，博时基金相关人士告诉记者，大模型可以应用于基金公司的投资研究、营销服务、日常办公、信息技术等领域，在这些领域有很多非常直接的应用场景。也有些场景下，比如量化投资，大模型直接的作用不明显，但是也可以起到辅助作用，一是ChatGPT可以和其他技术的融合应用，二是可以辅助编写量化策略代码，三是生成金融数据，用于训练模型、检验模型、预测收益、预测风险等等。

“实际上，随着我们实践的深入，未来将会发现源源不绝的应用场景。”其表示。