金融圈，刷屏了！“像真的研究员那样工作”，易方达、广发、汇添富、南方、招商等基金巨头，最新发声

【导读】从分析到发问，基金公司“AI研究员”上岗

中国基金报记者 闫军 曹雯璟

近日，天弘基金“AI研究员”出席晨会并与投研团队互动的画面在业内引发关注。“AI像真的研究员那样工作”，成为当前公募行业以AI重新审视业务逻辑的写照。

2025年5月，证监会发布《推动公募基金高质量发展行动方案》，鼓励基金公司加大对人工智能、大数据等新兴技术的研究应用。中国基金报调研显示，从读研报、生成纪要、跑因子，到如今在关键节点提出质疑，行业对于AI应用的关注点已经转向如何用得更实、更深，部分头部机构已进入规模化应用与平台化供给的新周期。

“像真的研究员那样工作”

在天弘基金投研团队晨会上，研究员的分享被共享屏幕上的提示打断：“你对公司业务模块的盈利预测，与券商研报的一致预期存在明显差异，请说明理由。”

发出提示的是AI Challenge，天弘投研人员称其为“AI研究员”。“AI研究员”会综合卖方、买方和内部过往报告与研究员互动，一旦研究员讲述内容与既有信息出现较大差异，就会当场发问。

有基金经理表示，AI Challenge在某些问题上的意见“一针见血”，可以启发团队进行进一步探讨。

据介绍，AI Challenge嵌入天弘基金投研平台“弘研智策TIRD”，这是一个本地化、私域化、深度嵌入投研流程的自研平台，意在打通研究、投资、风控三端，具备投研赋能工具、信息搜集交互工具、管理工具三大核心功能。

多家机构预判，2026年或是“投研智能体元年”。当前，行业趋向于“以AI重新审视业务逻辑”，部分头部机构已基本跨越了概念验证阶段，进入规模化应用与平台化供给的新周期。从部署深度看，公募行业初步形成三个梯队：易方达、汇添富、南方、嘉实等已建成企业级AI能力平台，投研全流程基本实现AI渗透；工银瑞信、招商、国泰、富国等在养老金运营、固收交易、智能问答等场景实现深度应用；其他公司仍在局部试点。

汇添富基金相关人士介绍，围绕投研全流程，公司在关键岗位建设了研究、投资助理、规则化投资、交易等Agent集群，形成从信息获取、研报处理、观点跟踪到组合构建、交易执行、归因复盘与风险预警的支撑链条。“AI研究员”作为任务驱动的岗位化Agent，已接管研究员约40%的基础案头工作——阅读内部知识库，从过往报告中学习买方的行业研究框架，再结合最新行情、公告与行业数据撰写研究报告、给出股票评级、形成研究看板，“像一位真的研究员那样工作”。

在实际运行层面，基金公司特别强调要保持边界清晰。易方达基金以EWork平台作为智能化应用载体，建设投研信息检索整理、对话式问答、研究分析与材料生成、数据查询与组合分析辅助等功能模块，辅助研究人员提升效率，但不替代人工判断或投资决策。

也有基金公司选择了更“克制”的路线。某基金公司表示，AI已应用于投研流程，包括智能信息处理、智能分析、智能决策支持与智能报告生成等，但并未将其拟人化，投研人员仍是全部结论的输出主体，AI只承担信息预处理工作。

AI已嵌入多种业务场景

据业内人士介绍，目前AI已深度嵌入“研究－投资－风控”端到端的完整投资流程，在长期实盘运行中持续产出可验证的预期差、另类信号与Alpha线索，为投资组合贡献增量收益，并已沉淀形成多种成熟落地场景。

汇添富基金经理夏正安介绍，第一类是市场叙事与主线机会的动态识别。AI每日批量解析全市场高质量投研语料，对海量分散信息做结构化提炼，判断不同逻辑的拥挤程度，区分已经充分定价、逐步退潮以及刚刚萌芽的新兴主线，快速梳理出当下市场的投资脉络，并输出对应的细分赛道与标的池。

第二类是低关注度标的的预期差挖掘。依托定量筛选框架，AI持续扫描市场中估值位置偏低、卖方覆盖较少、交易热度不高的标的，结合基本面研究资料，测算个股潜在风险收益空间，把预期收益具备吸引力的线索推送至投研端。这类标的大多不在市场主流热点范围内，容易被传统投研框架忽略，是预期差的重要来源。

第三类是量化Alpha策略的迭代优化。在量化板块，AI以存量因子库为基础，在合理约束条件下自主探索因子组合、加权方式与策略构建的更优解，持续迭代因子合成算法，优化策略的收益稳定性、回撤控制等指标，改善整体风险收益特征。相关优化后的策略已经接入实盘，持续为组合提供稳健的增量Alpha。

第四类是组合动态风险监测与预警。公司在风控端搭建了成熟的定量分析体系，覆盖行业暴露、风格暴露、基准偏离、交易行为分析等多个维度。依托这套标准化框架，AI每日自动完成组合多维度风险画像与归因分析，及时识别潜在风险敞口、异常偏离信号并输出预警提示，辅助团队提前排查风险隐患，规避因被动偏离、风格错配、交易摩擦等带来的不必要收益漏损，让组合的风险收益结构更加可控。

据介绍，招商基金AI应用从早期技术试点进入平台化供给和可复制应用阶段，嵌入投研、营销、客服、运营和风控等核心场景，投研领域已落地智能纪要、个股AI洞察、研报翻译与问答、AI信评报告、智能财报点评、指数成份股预测等应用，在权益、固收、ETF方向探索研究观点汇总与复盘、舆情聚合与利率研究辅助等应用。

广发基金的核心平台“阿基米德”一体化投研系统则深度服务固定收益、主动权益、被动指数、跨境投资等核心业务线，支撑大规模资产的稳健运作。从智能化程度来看，公司已在智能投研、智能风控、智能交易、智能归因分析等多个核心业务线上实现了落地应用。

将重塑资管行业“生产方式”

业内人士表示，未来，AI将会重塑资管行业的“生产方式”，但不会改变“生产主体”。

汇添富基金相关人士认为，未来，AI原生投研体系下，能够快速扫描全市场、跨资产实时动态，捕捉基本面边际变化，并按策略约束进行动态调整；AI接管案头信息处理，人类聚焦商业逻辑推演、逆向思考与组合构建。信息差正在被迅速抹平，超额收益的来源将从“谁能更快、更全地拿到公开信息”转向“谁能对同一份信息读出更深的逻辑，并转化为组合表达”，认知差成为核心收益来源。

北京一家大型基金公司认为，人工智能技术的普及将重塑公募超额收益的生产逻辑，不过，改变的是生产方式，而非消灭超额收益。该公司强调，AI大幅降低了信息获取的门槛，信息差的优势逐渐消失。超额收益的产生不再局限于静态的研报或观点，而是基于动态的市场变化和持续的研究验证。在AI推动下，基金公司投研组织向平台化协同模式演进，机构通过构建智能知识中台，将个人经验转化为组织级资产，实现知识的规模化复用和跨团队协同，提升整体投研实力。

对于未来AI的发展趋势，汇添富基金相关人士表示，一是完善Agent基础平台，强化任务的规划、编排与执行能力，持续提升任务执行的效率和质量；二是深化业务Agent应用，把场景做深做细，覆盖各行业研究场景与各类资产投资场景，支持个性化的研究需求配置，把Skill的构建与调整能力交给业务人员；三是深度融入系统流程，把AI能力嵌入投研一体化平台，让Agent逐步接管现有工作流，但要在关键节点设置人工复核与决策环节，形成“系统+AI+人工”闭环；四是加强知识本体治理，用好公司内部结构化与非结构化数据，把优质的AI产出内容纳入知识本体治理。

对于未来可能面临的挑战，深圳一家基金公司表示，一是对AI输出结果的鉴别、证伪，识别幻觉与伪信号；二是产业底层认知、管理层判断、非标准化的软信息解读；三是风控约束、组合架构、长期基本面的深度洞察与前瞻判断。此外，还要加强独立思考与逆向决策能力：在极端市场环境下，AI可能因数据局限或模型偏差出现误判，此时，投研人员的独立思考和逆向决策能力至关重要。

头部基金公司入驻AI工作台

抢占“对话式”服务新入口

“基金赎回几天到账？”“加息对市场有何影响？”放在过去，投资者要把这些问题弄明白，需要在规则说明、财经资讯之间反复检索。如今，这些提问有了新的去处：从搜索框转移至对话框。

近期，公募基金悄然掀起一场“开进”AI工作台的风潮，易方达、南方等基金公司入驻腾讯WorkBuddy，广发基金入驻字节跳动“豆包工作”平台。专业基金知识正被批量封装进AI对话场景。

当“投资者在哪里，服务就到哪里”从口号变为技术现实，基金公司抢下的不只是对话界面，而是与数亿投资者建立长期信任关系的新入口。

多家基金公司“开进”AI工作台

公募基金与AI工作台的牵手，正在成为基金行业一股新风潮。

易方达是首家入驻腾讯WorkBuddy的基金公司，其“易方达Buddy应用”设有“看懂机会”“挑选基金”“持有陪伴”三大模式，可触达9个专业服务场景，包括投前阶段的热点跟踪解读、基金经理观点与主题概念解析，投中阶段的基金综合分析、多维度筛选与指数投资专区，以及投后阶段的投教学习、关键时点陪伴和全触点服务导览。

广发基金首批入驻字节跳动“豆包工作”平台，已上线“广发基金”连接器及三大技能：“基金问答录”（解答交易规则）、“观点策略库”（解读市场逻辑）和“投研翻译官”（用通俗语言拆解研报），将专业的基金知识和市场观点接入AI对话场景。公司相关人士表示，希望在技术条件和监管规定允许的范围内积极探索合作机会，让投资者在熟悉的场景中更便捷地获取专业知识和市场观点。

南方基金在WorkBuddy围绕“怎么选基金”这一高频需求，设置了热点解盘、基金甄选、基金评测、指数洞察、债市观察五大专家模块，把“选基金”这一串联多个页面的复杂任务组织到同一次对话之中。

从“推送阅读”到“按需调用”

将机构级投研内容“翻译”成普通投资者听得懂的话，并以对话的形式即时问答，这种新模式为行业投教和内容运营方式带来了深刻变化。

易方达基金客户服务与销售支持部总经理杨安乐表示，这是行业投教和内容运营方式的一次“升级”。过去，投教内容主要靠传统媒体、新媒体平台等渠道投放，属于“广撒网”式输出。如今，借助AI，专业的投研投教内容可以按需调用，结合市场数据和用户画像，作更精准、更个性化的输出。

在杨安乐看来，这其实对内容运营提出了更高要求：一是底层素材要更严谨专业；二是投教内容更有场景和针对性；三是除了内容，还要有适配AI平台的分发手段。

“对话式服务拓宽了与投资者互动的场景，是对公众号、投教文章等既有形式的拓展和补充，而非替代。”广发基金相关人士表达了另一种思路。

受访机构和第三方机构判断，随着人工智能的发展，投资者教育方式将发生结构性变化。过去，投资者教育是让投资者“读文章”，现在是AI“调用素材作答”，倒逼内容生产走向结构化、标签化、观点化。天相投顾表示，投教内容生产逻辑从“机构要讲什么”变成“投资者想问什么”，这种对话式投教可以持续积累投资者画像，从一次性的内容投教，变成长期的陪伴与关系维护。

值得注意的是，AI对话入口已经迎来用户迁移，但“平台提问”与“在平台完成基金决策”之间仍有障碍，判断某个入口值得卡位的标准是什么？是对话量、有效触达，还是可追踪的转化？

广发基金相关人士表示，通过投资者服务与陪伴这一角度，重点关注能否强化连接、有效回应投资者问题，以及增进投资者对基金的了解。

杨安乐的核心考量是能否为更多客户提供更有价值的服务。相比于短期的产品规模和客户转化，其更追求与客户建立长期的信任关系。

从“产品中心”走向“投资者中心”

头部公司的行动是否会引发基金公司入驻AI工作台的风潮？

华南一位业内人士表示，入驻风潮可能已经来临，头部机构的先行示范会带动其他公司跟随。新入口放大了专业内容和服务能力的价值，会抬高准入门槛。但短期更多是补充触达，而非替代。“与传统代销平台形成互补——AI工作台承担认知与陪伴责任，代销渠道承接交易与转化，二者的分工在闭环打通前难以真正互斥。”

天相投顾认为，其他公募机构或会跟进，AI工作台与传统代销平台形成“引流－转化”的互补关系。

从行业转型的长线视角来看，对话式AI服务，有望成为公募行业从“产品中心”转向“投资者中心”的重要技术抓手。

“对话式投教服务于‘投资者中心’转型的意义，不在于能够应答多少问题，而在于具有了实现‘投资者有需求时即时陪伴’的技术可行性。”天相投顾表示，未来，若AI工作台能够持续降低“顾”的服务的边际成本，向投资者稳定输出高质量、合规的陪伴应答，它将成为驱动行业向“投资者中心”转型的重要结构性力量。

有业内人士表示，真正的转型需要机构在考核、产品设计和长期陪伴机制上同步跟上，否则难以带来实质性的改变。

易方达财富人工智能部总经理刘玮提醒，对话式AI金融服务，容易被投资者理解为“投顾”，但它与真正的投顾服务有着本质区别。投教侧重知识普及、风险教育，不提供针对个人的具体投资建议；基金投顾属于受托资产管理或建议服务，在结合客户需求和风险承受能力的基础上，提供专业资产配置方案并提供持续投资陪伴，背后依托的是机构完善的投研体系、顾问服务、风控机制以及系统支撑能力。

编辑：杜妍

校对：王玥

制作：小茉

审核：许闻

注：本文封面图由AI生成

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