
AI大模型加持下,公募基金行业掀起投研数字化升级的浪潮。近日,中国人民银行公布了2024年度金融科技发展奖获奖名单,中欧基金申报的《基于AI大模型的投研要素表智能助手》(以下简称“AI投研助手”)项目哪个证券公司可以加杠杆,凭借其在资管投研领域的创新应用与显著成效,荣获三等奖。
伴随资本市场快速发展、二级市场不断扩容,新时代的公募投研面临覆盖标的广、信息体量庞杂的挑战,投研效率和质量亟待提升。以传统投研流程中的研究报告编制为例,研究员需从海量、分散的数据源中手动搜集、整理、分析信息,并编制支持投资决策的投研要素表。此过程不仅繁琐耗时,且易因人为因素导致数据疏漏或理解偏差,已成为提升投研质效、强化合规风控的瓶颈。
中欧基金精准识别这一瓶颈,致力于通过投研体系的数智化升级为研究员赋能。经过多次迭代,最终在AI大语言模型技术落地后,成功开发出“投研要素表智能助手”。该助手通过自动获取与解析多源数据,利用AI进行深度语义理解和要素提取,从根本上变革了要素表的编制方式,旨在将研究员从重复性劳动中解放出来,聚焦于更具价值的深度分析与决策支持。
相较于通用的AI工具,中欧基金AI投研助手的差异化优势在于其对公募投研专业场景的深度适配与融合创新,主要体现在以下三方面:
1 场景化模型微调
项目针对公募基金投研的专业术语、分析框架与逻辑进行了深度微调,使模型能精准识别行业概念,深刻理解投研逻辑,确保了分析输出的专业性与可靠性。
2 多源数据实时融合与智能解析
AI投研助手采用分布式数据采集与API整合技术,对接内部投研系统与外部资讯平台,实现数据的实时获取与交叉验证。结合大模型的自然语言处理与文本生成能力,可自动对海量非结构化信息进行提炼、结构化,并生成填报建议。
3 AI Agent(智能体)与思维链技术Chain of Thought(CoT)驱动智能协作
AI投研助手创新性地引入AI Agent和思维链技术,模拟人类研究员的思维过程,将复杂任务智能拆解为采集、分析、汇总等子任务,实现多模块的高效协同与流程自动化,极大提升了任务执行的智能化水平。
目前,AI投研助手已在投研团队应用,研究员普遍反映其显著减少了手工数据处理的工作量,提升了要素表填写的精度与时效。同时,也为后续构建统一数据治理与合规管理体系奠定了基础。
本次获奖的AI投研助手项目,是中欧基金构建“专业化、工业化、数智化”投研体系的关键成果之一,也是公司推进“资管工业化”实践的重要一步。
具体来看,提升数智化能力水平的重点在于数据的沉淀积累(数字化)和数据的有效处理(智能化),并形成中欧基金自身的“机构知识资产”。
1 在数据层
以投研分析、投资交易、人机交互等场景积累的数据作为沉淀,建立完善的数据治理和管理机制,积累形成数据资产,为模型层提供数据支持。
2 在模型层
积极推进人工智能、机器学习、生成式AI等新技术在投研智能分析上的应用。针对不同应用场景和投研需求,开发个性化的投研智能分析系统模块。
此项目不仅实现了投研数据的精准获取与高效填写,更是在模型调用和配置上深度契合投研专业场景,为公募基金的整体数字化投研流程奠定了坚实基础,兼顾了效率、合规与可扩展性,为行业提供了切实可行的智能化解决方案。
未来,中欧基金将不断强化“专业化、工业化、数智化”的现代化投研体系,实现投研效率与决策质量的双重提升,争取为投资者创造持续、稳健的长期价值回报。
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