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“我们不会轻易被AI（人工智能）取代，但很有可能被最先使用AI的人取代。”某大型上市公司负责人向《证券日报》记者坦言。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，还是迫于压力的进步与重生？之内？ 《证券日报》记者近日采访行业专家发现，业界的反应非常一致，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。内部需求驱动公共部门组织的驱动不是技术光环，而是解决行业深层次问题的迫切需要。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。”据产业基金称，t财富管理行业高度依赖数据分析和信息处理，对先进的人工智能技术有强烈需求。此外，诺亚基金相关负责人向《证券日报》记者解释了这一需求的紧迫性：“近年来，行业面临提升效率、风险管理、服务创新等多重挑战，传统业务模式向数字化转型是迫切需求。在此背景下，高效处理大批量是提高竞争力的关键。”在常规模式下，规模越大，边际成本越高。这是典型的“规模不经济”。人工智能使企业能够实现“智能规模”，利用技术将规模经济真正转化为服务能力，而不是让规模成为负担。”事实上，这种由真实业务需求驱动的创新是经过几年的深入研究而产生的。发展。自2018年金融科技中心成立以来，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”。一位明星基金相关人士向《证券日报》记者说道。这是基于实际业务需求、注重实际结果的战略选择。 “博时基金智能因子配置系统自2022年投入使用以来，在核心资金池持续产生超额收益，凸显了科技赋能的价值。人工智能与基金经理是否‘唱反调’？随着人工智能逐渐渗透到一线，基金投研能力不断提升。基金公司anies 的核心业务领域，如投资研究、营销和客户服务。这体现在两个方面。两个人工智能都是“助手”。近年来，市场波动加剧，过于依赖基金经理个人能力的模型为解决行业普遍问题提供了有效途径，而天弘基金的TIRD平台（天弘智能研究与决策系统）和红思大模型可以从大量数据中发现线索。虽然基于深度学习的中欧基金利率预测模型在预测拐点方面展现出可量化的优势，并且支持多个模型并行调用，帮助投资研究人员快速处理数据信息，但确实，人工智能决策信号有时可能会与基金经理的判断相冲突。这就是AI的价值所在。 ”天弘基金相关负责人向记者分享了一个典型案例。当机器人概念被提出时今年3月火爆后，TIRD平台基于多维度模型发布过热预警。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。人工智能鼓励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。这场“人与计算机之间的游戏”不是冲突，而是一个开始。前述天弘基金相关人士认为：“这次‘人机博弈’是提升投研能力的重要一步，也是‘AI+HI(人类智能)’的最佳化身。”借助大规模模型强大的推理和代码生成能力，可以高效支撑策略回测过程，比如协助固定收益指数投资组合分层抽样构建并完成回测分析，实现投资策略的智能化升级。博瓷基金相关负责人对《证券日报》记者表示：“为数据安全筑起了一道坚固的防线。”在大庆的同时，也暗藏着忧虑。随着人工智能这一“利器”日益融入产业核心，数据安全和模型可靠性成为必须严格满足的根本标准，上海证券基金研评中心高级分析师对《证券日报》记者表示：“目前的人工智能模型仍然存在数据泄露、合规风险、模型验证不足等问题。这也是业界的共识。”“这是大模型在资产管理领域面临的双重挑战。”另一方面，多源异构数据普遍存在口径不同、更新不同步、格式不一致等问题，导致重叠数据延迟或丢失。AI模型分析很容易出现双重问题。的情况，导致错误的判断和错误的决策。另一方面，数据“金融资金是关系到客户隐私和交易行为的高度敏感数据，如何在保证数据隐私和安全的同时，实现组织和系统之间的数据融合”是亟待解决的问题。普惠金融的愿景，关系到千家万户的资产安全，构建坚强的数据安全防线是人工智能应用的绝对前提。事实上，一些公共机构正在积极构建严格的保护网络。天弘基金建立了贯穿来源、流程、决策的全链条多层次管控体系。人工智能通过数据溯源、“双迹验证”等手段，保证复杂结论和判断的可靠性。诺安告诉《证券日报》记者，AI平台打造了完善的防护体系。 “该平台“对于敏感业务数据，严格限制使用内部模型进行处理，避免从数据流向到模型应用环节的安全风险。”欧洲基金组织中国负责人向《证券日报》记者解释了他们的愿景：“人工智能赋能有望将人们从信息收集、数据分类等重复性工作中解放出来，让他们将最宝贵的时间和脑力集中在创造真正的价值上：识别关键矛盾并做出明确的决策。” “公募基金行业AI利益相关方德邦基金认为，该技术的应用仍处于探索阶段演讲阶段，未来希望提升垂直领域大规模模型构建能力、AI与投研方法融合能力、跨机构数据链接能力。易方达的AI人才储备实践值得一读。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灵表示，“只有将技术落地、业务理解和合规意识深度融合，才能更有效地推动金融人工智能创新。”
（编辑：蔡青）
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