据证券时报，伴随AI（人工智能）技术的飞速发展，公募行业拥抱AI技术的脚步也日渐加快。兴证全球基金近日宣布，旗下AI交易员正式上线，成为首家将AI技术应用于资金交易领域的公募。业内人士表示，目前确实看到行业对于AI交易员的重视程度在不断提升，预计未来会有更多的发展和突破。

　　在此之前，AI技术在资管行业的应用上更多体现在量化投资领域。华夏基金、汇添富基金等基金公司此前就对“AI+量化”进行了深入布局。目前市场上已有量化基金产品将AI运用到实战中。展望未来，有机构认为AI将在智能投顾、量化投资、AI虚拟人、AI交易员和AI基金经理等多个领域赋能资管行业。

　　公募推出“AI交易员”

　　近日，兴证全球基金宣布携手Qtrade联合打造AI资金交易机器人。随着智能交易员“兴宝”正式在Qtrade平台上线，兴证全球基金也成为首家将AI技术应用于资金交易领域的基金公司。兴证全球基金将AI技术与交易员资金交易场景深度结合，运用机器学习、自然语言处理等人工智能技术，打造意图判断、多轮对话、交易直达等核心能力。

　　兴证全球基金表示，自上线以来，随着该公司资金交易业务的不断发展，交易员询价、审查工作量日益剧增，AI交易员替代了大量重复劳动，极大提升了工作效率，降低了操作风险。自5月19日上线以来成交量逾百亿。

　　“AI交易员主要提高了交易员的询价效率。目前使用的NLP（自然语言处理）技术对于对手方进行语义识别，后续会持续进行优化。AI交易员聊天中涉及的交易要素会对接风控模块进行风控检查，初步筛选合适的交易对手后，会让我司交易员进行人工确认。”兴证全球基金表示，AI交易员上线以来，提高了交易员的询价效率，该公司AI技术暂时不涉及选股方面。

　　此外，在AI交易领域，还有其他基金公司也在积极开展相关的尝试和研发。例如，2023年3月，兴业基金“兴小二”AI债券交易机器人顺利上线，成为在外汇交易中心iDeal平台首家上线智能询价机器人的公募基金。该公司表示，后续也将进一步结合交易需求拓展相关业务功能。

　　“目前确实看到行业对于AI交易员的重视程度在不断提升。”博时基金相关人士表示，各公司在推进这方面的工作进度可能会有所不同，有些可能已经取得了初步成果，有些可能还在初级阶段。未来可以预期会有更多的发展和突破。

　　“AI+量化”

　　早已投入实战

　　在此之前，AI技术在资管行业的应用上更多体现在量化投资领域。

　　举例来看，今年有一只备受市场关注的基金就用到了AI的底层技术。国金量化多因子在去年二季度末，规模仅仅4227万元，而到今年一季度末，这只基金A、C份额相加已经突破55亿元。规模增长的背后，是基金业绩的亮眼表现——该产品已连续6个季度跑赢中证500指数。截至6月20日，该基金近三年收益超80%。

　　在今年一季报中，该产品基金经理姚加红表示，基金的超额收益主要源于多样化和分散的持仓风格。截至一季度末，该基金前十大重仓股分布在消费电子、钢铁、材料、通信、金融、电力等多个行业，且合计占比仅有3.19%，第一大重仓股占比仅0.38%。根据2022年年报披露的信息，该基金持仓股票数量高达1534只，近乎占全部A股的三成。

　　据悉，该基金不同于市场上绝大多数的公募量化产品会叠加基金经理的主观因素，而是全部由模型驱动，不添加任何主观观点。姚加红近日透露：“一些AI的底层技术我们也是在用的，比如ChatGPT的Transformer、注意力机制等。”不过，他强调，目前阶段只是用了AI的技术，而不是直接让AI进行选股。

　　事实上，业内许多头部基金公司对“AI+量化”领域早有布局。

　　早在2017年3月，华夏基金就与微软亚洲研究院合作探索智能投资，两年后将“AI+量化”应用到投资实战。华夏基金指出，传统基本面分析、量化分析手段只能对有限的数据进行假设、分析、验证及应用。借助AI可以通过大量的数据训练，机器人成长速度比人更快，能力边界比人更宽。

　　此外，目前指数增强或主动量化大多采用传统的多因子模型，需要通过估值、成长等指标打分，人为主观判断依赖度较高。再加上因子拥挤、资金拥挤等因素，超额收益空间日益收窄。“AI+量化”从更大范围、更多维度进行数据收集、分析，进一步降低人工干预，实现策略的自主优化和迭代，提高策略的稀缺性，延长生命周期，扩大资金容量。

　　汇添富基金同样是业内最早利用AI推动量化策略的公募之一。汇添富指数与量化投资部副总监吴振翔认为，最近几年市场轮动变快，策略可复制性变差，实际上是在新的媒介环境下信息反应速度变化造成的。在快速变化的环境下，人脑无法很全面及时去思考价格如何对各种信息进行反应。同时市场的机构化程度提高，AI加速发展也导致了结构化的机会更难把握。整体看，算法会出现过拟合问题，但算法的过拟合有很多成熟的做法和手段去控制，风险更大的是主观意识上对历史规律的过拟合。在这种环境下，基于AI的量化策略更能适应这种环境。

　　姚加红认为，运作基金本质上是对信息流的掌握和对资金流的调度。信息是资本市场最重要的资源，而AI技术的运用可以让我们在海量的资讯中，获取对公司业绩判断最有价值的信息。这也是金融行业向来愿意积极拥抱新技术的重要原因：提效和提高胜率是非常重要的事情。

　　目前仍是辅助工具

　　不过，目前来看，AI技术在资管行业的定位，更多偏向于“辅助”的工具角色。

　　“量化是一个工具，它能辅助我们做出很多投资决策，但我个人不倾向于做数据挖掘或机器学习的纯量化。”农银汇理量化基金经理魏刚认为，每位基金经理都有对资本市场和相关个股的个人独特的理解，量化投资更多是通过量化的方法把这种理解实现，最后落实到组合中去。

　　魏刚进一步表示，市场的参与者很多，有时候要考虑行为金融学或心理学的逻辑:一个既定策略表现不佳时，需要分析是市场环境变了，还是市场参与者的结构变了，还是宏观环境发生变化，根据不同的情况，需要人为做出调整，没办法完全依赖机器。

　　博时基金也指出，在有些场景下，比如量化投资，大模型直接的作用不明显，更多只是起到辅助作用：比如，ChatGPT可以和其他技术融合应用，也可以辅助编写量化策略代码，或是生成金融数据，用于训练模型、检验模型、预测收益、预测风险等。

　　展望AI在资管行业可能出现的更多应用场景，招商基金信息技术部认为至少包括四个领域：一是智能投顾，目前行业内对投顾业务越来越重视，未来智能投顾是值得关注的应用；二是量化投资，未来AI在量化投资的应用会更加深入和有效；三是AI虚拟人，未来AI虚拟人在投资者教育领域有较大的发挥空间，通过AI虚拟人来对投资者进行理财知识讲解和投资科普，甚至AI虚拟人可以和投资者进行一对一互动；四是AI交易员、AI基金经理，AI交易员以及前段时间某私募基金公司已经尝试的使用AI来独立管理基金，这些都是未来值得进一步探索的应用。

　　兴业基金认为，未来AI技术在基金行业的应用方向和场景，可能包括智能客服/智能文案助手、金融舆情分析、辅助代码编写、研报知识库检索、AI营销材料编写（画图、视频）等方面。

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