行业背景与转型需求 - A股上市公司数量突破8000家 资管规模迈向35万亿元 投资需求日益多元 公募基金行业从规模增长向高质量发展转型 [1] - 公募行业向投研平台化 一体化转型 相对独立的基金管理模式不再适应发展 [2] 工业化投研体系战略 - 工业化核心是从依赖基金经理个体能力转向团队化 系统化组织能力 追求更持续稳定的投资业绩 [1] - 构建工业化投研体系三支柱：专业化 工业化 数智化 形成股票 债券 多资产和量化四大生产线 [2] - 通过办公环境设计与激励制度塑造乐于分享的团队文化 研究员推荐股票采纳率大幅提升 每推荐3只平均有2只被采纳 [3] 专业化建设 - 专业化要求投研人员长期深耕细分领域 形成超越市场平均的认知深度 优秀基金经理需10年研究加10年投资沉淀 [3] - 科技赛道形成13位基金经理和12名研究员的战队 每人专注不同细分方向 率先捕捉光模块 AI巨头等投资机会 [3] 工业化流程优化 - 通过五要素模型统一权益研究框架和投资流程 显著提高内部讨论与决策效率 [3] - 多资产策略研发分解为设计 生产 组装和检测四大车间 实现精细稳定分工协作 [5] - 设计车间定制差异化方案 生产车间覆盖多类资产 组装车间控制组合波动率 检测车间评估风险执行 [5] 数智化转型 - 数智化代表数字化与智能化转型 机器广覆盖 高速度和强客观性带来高胜率 [4] - AI和大模型深度融入投研流程 量化模型驱动中欧可转债债券A排名第一 大模型分析内部报告 会议记录与市场数据贡献显著收益 [4] 多资产配置发展 - 形成中低波 FOF 养老等多系列策略产品体系 系统化提升策略适应能力和长期稳定性 [5] - 未来推进更全面模型融入风险决策 积极探索衍生品应用实现精细产品结构搭建与风险对冲 [5] 细分领域投资展望 - 科技投资呈现海外硬件与软件周期复制趋势 国内硬件投资为核心焦点 遵循硬件先行软件跟进节奏 AI端侧应用预计明年下半年迎重大机会 [6] - 债券市场中期低利率环境延续且仍有下降空间 长端收益率逐渐接近边际配置价值水平 [6]