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张晓宇黄千辰：“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，迫切需要并回答基本问题。是迫于压力的技术跟进，还是发自内心的进步与重生？ “安全《城市日报》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“依赖”的公募基金行业来说，日益扮演着“挑战者”的角色。而且，从两者“交锋”事件的结果来看，人工智能越来越扮演着“挑战者”的角色。人工智能与基金经理之间的“良性博弈”正在成为提升整个行业投研能力基础的重要力量，推动公共部门采用人工智能的动力并不是技术的光环，而是解决行业深层次问题的迫切需求所驱动的：“人工智能不是追逐趋势，而是打破趋势。”根据产业基金的数据，福祉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，诺亚基金相关人士对《证券日报》记者表示：“近年来，行业面临提升效率、风险管理、服务创新等多重挑战，传统商业模式正在快速数字化转型”已成必然。在此背景下，海量信息的高效处理和人工智能流程自动化的推广是提高竞争力的关键，”他解释了这一需求的紧迫性。对于像天弘基金这样服务数亿客户、管理万亿资产的机构来说，人工智能的推动更为切实。一位公司负责人告诉《证券日报》记者：“在常规模式下，规模越大，边际成本就越高，这是典型的‘规模不经济’。”’” “事实上，这种由现实业务需求驱动的创新是经过几年的深入发展而产生的。自2018年金融科技中心成立以来，博时基金就积极布局人工智能，并将于2023年成立人工智能实验室。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技术（自然语言处理）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对《证券日报》记者表示：“博时基金智能因子配置系统自2022年投入使用以来，在各大个股群体中持续产生超额收益，凸显了科技赋能的价值。AI与基金经理是否‘唱反调’？随着AI逐渐渗透基金公司的核心业务线，如投研、营销等以及客户服务、基金投资研究能力不断提升。这体现在两个方面。一个提高和提高效率的“助手”，一个质疑单一思维的“批评者”。近年来，市场波动加剧，而AI在该领域的应用是天弘基金的TIRD（天弘智能研究与决策系统）平台以及中欧基金利率变动中识别机会的有力助手。基于深度学习的预测模型在预测转折点方面表现出了定量优势；戴文基金的“汉娜百川”大规模模型聚合平台支持多个模型并行调用，帮助投资研究人员快速处理数据洞察，但确实，人工智能作为值得信赖的助手与基金经理的判断不一致，而这正是人工智能的价值所在。天弘基金会分享典型案例第i位记者。今年3月机器人概念升温时，TIRD平台基于多维模型发出过热警告。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。如何调查人类直觉和经验可能忽视的潜在风险和机遇。这种“人与机器的博弈”并不是冲突，而是共同进化的开始。前述天弘基金相关人士认为，“这种‘人机博弈’是提升投研能力的重要环节，也是‘AI+HI（人类智能）’的最佳化身。在被动投资领域，人工智能正在转变为‘效率提升工具’。” “并对被动投资组合管理进行巧妙改进。”Vocera基金相关负责人对《证券日报》记者表示，“在打造坚实的线路的同时，就数据安全防御而言，也存在隐忧。随着人工智能这一“利器”日益融入产业核心，数据安全、模型可靠性成为必须严格遵守的最低标准。上海证券基金评价研究中心高级分析师齐云飞对《证券日报》记者表示：“目前的AI模型还存在数据泄露、合规风险、模型验证不足等问题，这也是行业共识。马苏。”某行业基金负责人表示：“资管领域的大规模模型面临着数据准确性和安全性两大挑战。另一方面，多源异构数据通常存在口径不同、更新不同步、格式不一致等问题。数据重叠的延迟或遗漏很容易导致人工智能模型的分析偏差，导致判断和决策失误。”数据高度敏感，涉及客户隐私和交易行为，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集成成为一个紧迫的问题。 “对于承载普惠金融使命、涉及千家万户资产安全的公募基金来说，构筑坚固的数据安全防线是人工智能应用的绝对前提。事实上，多家公募基金正在积极构筑严密的安全网。天弘基金建立了贯穿源头、过程和决策的全链条多级管控体系，并通过数据溯源、“双向验证”等措施保证了人工智能的架构。理论的可靠性和复杂性。诺安AI平台构建了完善的防护体系，对《证券日报》记者表示：“结合数据分级分类管理，平台实现了严格的权限控制、数据过滤和操作审计，对不同敏感级别的数据采取差异化的保护策略。”对于敏感业务数据，严格限制使用内部模型进行处理，避免从数据流到模型应用环节的安全风险。“展望未来，人工智能在公共金融行业的应用将如何演变？中欧基金相关负责人向《证券日报》记者解释了他的愿景：“我们期望人工智能赋能，将人们从信息收集、数据分类等重复性工作中解放出来，让他们把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，做出明确的决策。”德邦基金相关人士认为，人工智能在公募基金行业的应用仍处于探索阶段，从规模化来看，相信未来可以期待全面提升在规模建模能力建设、AI融合与投研方法、机构间数据联动等方面。易方达基金在AI人才储备上的做法值得学习，团队中具备AI投研能力的复合型人才比例超过90%。易方达基金首席信息官刘硕岭表示：“只有将技术的运用、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的创新。这场技术变革的终点将是人与技术的共同进化。人工智能与基金经理之间的博弈与共赢将不断为行业注入新的活力。”
（编辑：何欣）