行业核心观点 - AI已成为公募基金行业长远发展的必答题而非选择题，关乎行业未来竞争力[1] - AI正扮演挑战者角色，与基金经理的良性博弈成为抬升行业投研能力基线的关键力量[1] - 行业共识认为不会被AI取代，但会被率先使用AI的人取代[1] AI应用驱动因素 - 驱动因素为破解行业深层痛点而非技术跟风，资产管理行业高度依赖数据分析和信息处理[2] - 行业面临效率提升、风险控制、服务创新等多重挑战，传统业务模式亟待数字化转型[2] - 天弘基金服务数亿客户、管理万亿元资产，AI帮助实现智能规模化解决规模不经济问题[2] 机构AI布局时间线 - 博时基金2018年成立金融科技中心，2023年设立人工智能实验室[2] - 诺安基金3年前开启AI技术沉淀[2] - 兴业基金2021年建设NLP智能投研平台，2023年推出自研兴小二AI债券交易机器人[2] 主动投资领域应用 - 天弘基金TIRD平台和弘思大模型从海量数据挖掘线索，识别产业链异动机会[4] - 中欧基金基于深度学习的利率预测模型在拐点预判展现可量化优势[4] - 德邦基金自研海纳百川大模型聚合平台支持多模型并行调用[4] 人机博弈案例 - AI决策信号与基金经理判断相悖情况存在，天弘基金案例显示TIRD平台在机器人概念火热时发出过热预警[5] - 这种不一致帮助投资团队规避风险，实现业绩保护[5] - AI促使基金经理跳出思维定式，审视被人类直觉忽略的潜在风险与机会[6] 被动投资领域应用 - 博时基金借助大模型推理与代码生成能力，高效支持策略回测流程[6] - 可实现固收指数组合的分层抽样构建及回测分析[6] - 实现被动组合管理的智能化升级[6] 数据安全挑战 - AI模型存在数据泄露、合规风险、模式未充分验证等问题[6] - 多源异构数据存在口径不一、更新不同步、格式不统一等问题[6] - 金融数据高度敏感，涉及客户隐私、交易行为等[6] 安全防护措施 - 天弘基金建立全链条多层次管控体系，通过数据溯源、双轨验证确保AI结论可靠性[6] - 复杂判断和关键决策必须人工介入[6] - 诺安AI平台通过统一网关实施权限控制、数据过滤与操作审计[7] 未来应用展望 - AI有望将人们从信息搜集、数据整理等重复劳动中解脱出来[7] - 行业AI应用仍处于探索时期，未来将在垂直领域大模型、投研方法论融合等方面升维[7] - 易方达基金具备AI投研能力的复合型人才占比已超过90%[7]