浙商基金：AI赋能，驱动工业化投研体系的实践

人工智能迅猛发展，正以破竹之势重塑各行各业格局，与其被动接受，不如积极拥抱。浙商基金在AI赋能金融领域的实践又有了新的跨越。此次变化，集中体现在对AI赋能的工业化投研体系的深度优化与拓展上。

一、广泛的数据做底层支持

数据是AI投资的底层动力，最初浙商基金将AI工具引入传统投资方式，基于大数据模型，辅助人类投资，帮助基金经理从繁琐的数据处理中解放出来。随着AI技术的深化与升级， AI赋能投资体系不断拓展完善，数据来源愈发广泛多元。

与此同时，数据处理也更趋复杂精密，不仅要从海量繁杂的数据中精准筛选出有效信息，处理逻辑也从简单的模型运算，升级为深度的机器学习与智能算法。多源数据深度融合与复杂处理逻辑的协同运作，才能为AI投资提供更强劲、更精准的底层动力。

并且这套数据的建设体系还在继续扩容，宏观经济、行业数据、企业经营，甚至新闻舆情、社交动态等细节多维度数据皆规划考虑纳入AI体系。例如，通过分析社交媒体上对某企业产品的评价热度和口碑，提前预判企业的市场表现。

当然，庞大的数据泥沙俱下，还需要确保数据的有效性和准确性，AI系统运用先进的数据算法，对收集到的数据进行筛选、去噪和标准化处理，AI模型需要经过验证切实有效可用。庞大且高质量的数据资源，是AI投资模型的“源头活水”，使其能够学习到市场变化的复杂模式，为更智能化的投资决策奠定基础。

二、AI与投研协同共进

数据是基础，但数据又不是唯一，AI投资并不是简单地依赖算法。从线性到非线性，通过不同维度寻找有效的赚钱因子，搭建丰富多样的策略模型。这个过程，专业的投研判断不可或缺。

AI凭借深度学习算法和多模态数据分析能力，深度挖掘企业财报、行业研报等海量信息，准确筛选出潜力标的，构建详尽的量化分析；投研团队基于AI成果，充分发挥个人积累的专业知识和经验，获取难以量化信息反馈给AI，AI进而优化基本面模型，融合定性定量分析，使投资决策更加细致、全面。

AI模型更擅长广域、高效的数据处理，通过量化和智能化，可以克服主观心理上的偏差；同时丰富数据来源方式，又给了主观研究支撑，人类基金经理更擅长深度、系统的思考，将投资模型打磨的更加精细。基金经理的投研智慧擅长优化上限，而AI擅长提高下限，二者相辅相成，形成了更高效投研的闭环。

目前，浙商基金通过AI人工智能已经构建了上百个细分行业的基本面量化模型，模型和因子开发逐步全面、细分。出色的研究员大概能覆盖10个左右的行业，优秀的基金经理大概能覆盖到20-50个行业，AI技术正在突破这种局限，以人类智慧作为先验输入，利用AI作为工具构建可解释模型，后续不断优化改进。

三、投研体系化、平台化

基于AI赋能的投研方式，最终会走向体系化、平台化，实现投研体系工业化，投资能力人工智能化，将基于量化的投资能力转化为基于人工智能技术的投资能力。

凭借AI高效的算法和海量的数据处理能力，投研人员在数据支持、分析工具方面有了强大助力，助力他们遵循统一标准进行更精准、更高效的成果输出；每位投研人员在AI的辅助下，专注于各自分工领域，不断钻研、持续精进，快速成长为该领域的顶尖专家。在AI 赋能下，团队成员间信息高效互通，资源充分共享，能力各有所长，实现协同共进的高效协作模式。

这种高效协作模式下，投资决策不再是孤立的判断，而是基于全面数据、深度分析与专业洞察的集体智慧结晶。面对复杂多变的市场行情时，团队能够迅速整合各方信息，凭借AI 快速模拟不同投资策略的潜在收益与风险。随着时间的推移，AI还能通过对过往投资经验总结积累，不断优化自身算法，团队不断优化工作流程，进一步加强辅助AI的协同效果。

从数据收集到研究驱动，再到基金经理基本面精选，最后借助AI决策，各个环节紧密相连、相互协作，共同构成了一个完整的工业化体系流程。这一流程不仅能提高投资决策的科学性和精准性，也提升了投资效率和风险管理能力，为获取长期收益赢得更大的竞争优势。

科技的浪潮席卷而来，身处其中犹如逆水行舟，不进则退。唯有积极求变，主动拥抱科技与创新，才能在浪潮中站稳脚跟。每一次科技的突破、每一项创新的举措，都将成为投资实践破浪前行的原动力，AI 赋能的工业化体系流程是迈向高质量资管时代的重要一步，后续我们还需不断探索新兴技术在投资领域的应用边界，在金融科技的浪潮中不断向前。