行业变革趋势 - 公募基金行业正经历由传统量化向AI量化全面转型的深刻变革，数据与算法正在重塑投资决策方式[1] - 行业整体走向工具化、指数化，主动管理能力被弱化，叠加费率不断下降，中小基金公司面临巨大压力[2] - 一家国企背景的中型公募已将主动权益部与指数量化投资部整合，其产品工具化率超过70%[2] 公司AI转型路径 - 不同公司的AI赋能路径各异：一家头部基金公司主要嫁接海外成熟算法框架，但规模扩大后超额收益衰减明显[3] - 一家银行系公募的量化投资部由传统量化全面升级为AI量化，其指数增强产品在采用AI策略后超额收益显著提升[3] - 有公募量化团队采用AI模型与传统线性模型加权融合的策略，即AI辅助传统量化模型[3] - 另有量化团队主要利用AI模型寻找传统多因子模型难以找到的特殊因子[4] 数据的关键作用 - 在AI量化投资中，数据质量是决定差异化的关键，核心在于非结构化数据的处理能力[5] - 一家银行系公募强调，通过自然语言处理技术将研究员笔记、专家路演、突发舆情等非结构化信息转化为结构化信号是提升投资效率的核心[5] - 一家中型公募的数据平台已整合内部非结构化资产，包括研究员笔记、电话会议录音、专家观点等，大模型的任务是将这些碎片化情报转化为可量化因子[5] - 为机器学习模型选择对未来走势有价值的特征数据，而非输入所有数据，是形成差异化的关键[6] AI量化的优势与挑战 - AI量化模型能够处理研报文本、行业政策、社交媒体情绪等非标准化数据，这些是超额收益的真正来源[3] - AI量化能够覆盖全市场5000多只股票，不受情绪影响，严格遵守投资纪律，具备广度和纪律性优势[6] - 客户忠诚度不高，只关注业绩曲线，一旦业绩波动，产品规模可能快速缩水，因此量化投资必须持续争取更多超额收益[6]