文章核心观点 - 公司认为高质量发展是行业响应时代号召的必然选择，也是其践行金融为民使命的核心，致力于将长期主义理念融入服务国家战略与投资者的具体行动中，探索具有自身特色的高质量发展路径 [1] 政策与行业背景 - 中央金融工作会议提出做好“科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融”五篇大文章，为金融强国建设勾勒实践路径 [1] - 新“国九条”出台为资本市场深化改革提供有力支撑 [1] - 《推动公募基金高质量发展行动方案》发布，为公募基金行业从规模扩张迈向质量提升标明航向 [1] - 资本市场已成为支持国民经济转型发展的重要枢纽，在服务国家战略与实体经济发展中作用不可或缺 [1] 科技金融实践 - 公司深耕科技投资以助推新质生产力发展，认为实现源头创新和技术突破离不开金融支持 [2] - 基于对中国科技国产替代的长期看好，公司于2020年逆势部署组建专业科技投研团队“诺安科技组” [2] - 公司打造覆盖AI、半导体、创新药等国家战略赛道的“科技超市”产品矩阵，实现科技产业上中下游全链条覆盖 [2] - 通过系统梳理学术文献、实地走访产业链企业、拆解技术原理等方式，持续挖掘产业链核心环节与高成长企业 [2] - 截至2025年三季度末，旗下有基金产品持有多只半导体相关方向标的且连续持有时间达20个季度以上，有产品配置中国芯片突破方向的股票资产连续13个季度占比超85% [2] - 2025年3月发布公募基金首份中国科技投资全景式报告《中国科技——敢！2025诺安基金科技投资报告》 [3] - 2025年7月开展“中国科技敢！2025世界人工智能大会”直播探展活动 [3] - 截至2025年6月30日，公司累计为760家科技企业提供IPO募资支持 [3] - 截至2025年6月30日，旗下产品持有符合新质生产力特征企业的股票市值合计达338.44亿元 [3] 养老金融实践 - 在深度老龄化背景下，公司将养老金融视为践行社会责任的重要领域 [3] - 2025年打造“城市赋能+乡村帮扶”的双线助老体系 [3] - 在城市打造公募行业首个“银发族金融课”，以“6节线上课+1节线下实践课”模式，聚焦金融防诈、资产配置、长期规划，已覆盖老年人群超5万人次 [3] - 在乡村发起“大爱老区（禄劝）公益计划”，捐赠100万元围绕“老有所养、老有所医、老有所学、老有所乐”四大方向开展精准帮扶，累计帮扶当地老人及养老相关人员超2000人次，此为连续第二年开展该计划 [4] 数字金融实践 - 公司正加速推进AI与资管业务的深度融合，以应对行业降费改革与技术迭代挑战，提升运营效能与竞争力 [4] - 2025年完成DeepSeek金融大模型的本地化部署 [4] - 推出基于主流AI开源框架自主研发的诺安AI平台，并于投研分析、客户服务、风险管控等核心业务场景启动试点应用 [4] 投研体系建设 - 公司已建立“平台式、一体化、多策略”的投研体系 [5] - 在人才培养方面，公司目前的基金经理自主培养率超过90% [5] - 搭建起“老将稳、中坚强、新生锐”的老中青人才梯队，涵盖价值、成长、平衡、轮动等多种投资风格 [5] - 投研团队通过每日分享、定期复盘等机制，打造学习型、分享型平台，实现“深度调研、充分共享、独立决策、共同进化”的投研一体化 [5] - 在考核机制方面，建立兼顾定量与定性、短期与长期的多元化考核体系，侧重三年和五年维度的业绩持续性、回撤控制及风险收益比 [5] 投资者服务与陪伴 - 公司以“因诺In Now”投资者服务品牌为载体，构建全生命周期、全方位的陪伴体系 [6] - 自2023年品牌成立以来，“因诺In Now”已在全国举办2033场活动，覆盖超120座城市，惠及近10万人次 [6] - 活动覆盖一线城市大型策略会及三、四线城市小型沙龙，实现全场景覆盖 [6] - 面对市场波动，公司坚持“逆向陪伴”与“专业赋能”，通过深度分析与情绪疏导帮助投资者建立理性预期 [6] - 通过搭建多层次讲师团队、跨部门协作等方式，构建闭环服务体系，将投资者陪伴融入投前引导、投中陪伴、投后复盘全流程 [6] 公司长期战略与愿景 - 公司二十二年深耕，从科技金融的“早布局”到养老金融的“暖陪伴”，从数字金融的“实赋能”到投研体系的“深沉淀”，始终以行业发展趋势为导向 [7] - 公司将继续坚守金融工作的政治性和人民性，以长期主义为圭臬，深化中国特色金融文化建设，在拓展金融“五篇大文章”实践、完善投研体系、优化投资者服务上持续发力 [7]

文章核心观点 - 人工智能技术已深度渗透至公募基金行业各核心环节，推动行业向更高效、更专业、更贴近投资者需求的方向发展 [1] - AI技术正从“辅助工具”升级为“核心引擎”，重构投研体系、驱动产品创新、升级营销服务、提升风控能力 [2][4][6][8] 投研体系重构 - AI大模型与机器学习技术推动投研体系从“人工筛选”到“智能挖掘”、从“个体决策”到“人机协同”的跨越式发展 [2] - 诺安基金于2025年2月完成DeepSeek金融大模型本地化部署，并推出自研诺安AI平台，应用于投研分析等核心场景 [2] - 华夏基金“飞翼固收一体化智能平台”获2024年度人民银行金融科技发展奖二等奖，有效提升投资经理工作效率与组合构建能力 [3] - 博时基金“智能量化因子配置系统”自2022年应用以来持续创造显著且稳定的年化超额收益，并保持正收益记录 [3] - AI技术助力鑫元基金量化投资部重构因子挖掘、模型优化、风险预测逻辑，实现指数增强等策略的突破 [3] 产品布局创新 - 政策层面持续加码AI产业，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》及“十五五”规划部署凸显AI赛道长期投资价值 [4] - 2025年11月21日，16只硬科技产品同日获批，包括首批7只科创创业人工智能ETF、3只科创板芯片ETF等，为投资者提供全新工具 [4] - 重仓AI产业链的主动权益基金赚钱效应显著，永赢科技智选A/C截至2025年11月26日年内收益均超190% [5] - 国泰中证全指通信设备ETF年内涨幅达94%，领跑ETF市场 [5] - 招银国际预计高AI曝光度的光模块供应商强劲表现将延续至2026年及以后，受益于持续的AI基础设施投资周期 [5] 营销服务升级 - 中信建投基金与中信建投证券联合申报的“基于数字金融的公募基金全场景智能财富管理平台”获2024年度金融科技发展奖二等奖 [6] - 该平台构建“数据-服务-知识-智能体”一体化架构，在多模态数据处理、智能合规等方面为同业提供可借鉴路径 [6] - 华夏基金依托“红色火箭”小程序平台与多家机构合作，构建跨机构、多终端的指数投资服务生态，截至2025年6月30日管理资产规模突破3万亿元，服务个人客户超2.4亿户 [7] 风险管控升级 - 行业从经验风控转向智能风控，风险管控精准度与时效性显著提升 [8] - 招商基金上线AI门户平台，部署DeepSeek R1等大模型，优化法律知识库智能问答、监管文件解析等风控合规场景 [8] - AI助力鑫元量化构建“策略风险+宏观风险”双维度监控体系，引入GDP增速、CPI等宏观因子，通过机器学习建立风险传导模型 [9] - 基于AI开发的“价量波体系”从价格、量能、波动三维度识别风险信号，并模拟历史极端行情以测算策略最大可能损失 [9] 未来展望 - 鑫元基金量化投资部将进一步探索“AI+另类数据”结合，挖掘专利数据、产业链景气度等前瞻性信息，并优化AI模型可解释性 [10] - AI技术赋能意味着为投资者带来更稳的超额收益和更优的风险控制 [10]

行业核心观点 - AI已成为公募基金行业长远发展的必答题而非选择题，关乎行业未来竞争力[1] - AI正扮演挑战者角色，与基金经理的良性博弈成为抬升行业投研能力基线的关键力量[1] - 行业共识认为不会被AI取代，但会被率先使用AI的人取代[1] AI应用驱动因素 - 驱动因素为破解行业深层痛点而非技术跟风，资产管理行业高度依赖数据分析和信息处理[2] - 行业面临效率提升、风险控制、服务创新等多重挑战，传统业务模式亟待数字化转型[2] - 天弘基金服务数亿客户、管理万亿元资产，AI帮助实现智能规模化解决规模不经济问题[2] 机构AI布局时间线 - 博时基金2018年成立金融科技中心，2023年设立人工智能实验室[2] - 诺安基金3年前开启AI技术沉淀[2] - 兴业基金2021年建设NLP智能投研平台，2023年推出自研兴小二AI债券交易机器人[2] 主动投资领域应用 - 天弘基金TIRD平台和弘思大模型从海量数据挖掘线索，识别产业链异动机会[4] - 中欧基金基于深度学习的利率预测模型在拐点预判展现可量化优势[4] - 德邦基金自研海纳百川大模型聚合平台支持多模型并行调用[4] 人机博弈案例 - AI决策信号与基金经理判断相悖情况存在，天弘基金案例显示TIRD平台在机器人概念火热时发出过热预警[5] - 这种不一致帮助投资团队规避风险，实现业绩保护[5] - AI促使基金经理跳出思维定式，审视被人类直觉忽略的潜在风险与机会[6] 被动投资领域应用 - 博时基金借助大模型推理与代码生成能力，高效支持策略回测流程[6] - 可实现固收指数组合的分层抽样构建及回测分析[6] - 实现被动组合管理的智能化升级[6] 数据安全挑战 - AI模型存在数据泄露、合规风险、模式未充分验证等问题[6] - 多源异构数据存在口径不一、更新不同步、格式不统一等问题[6] - 金融数据高度敏感，涉及客户隐私、交易行为等[6] 安全防护措施 - 天弘基金建立全链条多层次管控体系，通过数据溯源、双轨验证确保AI结论可靠性[6] - 复杂判断和关键决策必须人工介入[6] - 诺安AI平台通过统一网关实施权限控制、数据过滤与操作审计[7] 未来应用展望 - AI有望将人们从信息搜集、数据整理等重复劳动中解脱出来[7] - 行业AI应用仍处于探索时期，未来将在垂直领域大模型、投研方法论融合等方面升维[7] - 易方达基金具备AI投研能力的复合型人才占比已超过90%[7]

行业背景与公司战略 - 资管行业面临效率提升、风险控制、服务创新等多重挑战，传统业务模式亟待数字化转型[2] - 人工智能技术能高效处理海量信息、推动流程自动化，优化投研分析效率、降低运营成本并提升客户服务体验[2] - 公司敏锐捕捉AI技术变革机遇，以科技赋能业务为核心战略，致力于构建智能化平台提升核心竞争力[2] - 公司于三年前开启AI技术沉淀，通过私有化部署小模型搭建AI基础能力平台，并为后续深度应用奠定坚实基础[2] AI技术平台构建 - 2025年2月公司完成DeepSeek金融大模型的本地化部署，成为业内首批部署该模型的机构之一[3] - 公司推出基于主流AI开源框架自主研发的诺安AI平台，并在投研分析、客户服务、风险管控等核心业务场景启动试点应用[3] - 诺安AI平台构建平台层、场景层、价值层三层闭环体系的技术架构，实现多模型高效整合[4] - 平台层作为技术底座支持DeepSeek、Qwen等多模型高效协同运转，并通过模型网关实现前沿大模型无缝接入[4] - 平台引入MCP、Agno、Rag等关键技术组件，输出涵盖AIChat、知识卡片、知识库及专家库的标准化工具集[4] AI业务应用成效 - 在权益投研领域，AI技术全面渗透业务全流程，包括搭建智能知识库、打造可视化调研管理面板、模拟组合系统搭配AI小助手等[5] - 固收领域借助交易全景分析工具强化市场研判精准度，市场条线依托智能审核助手与舆情专家功能提升内容质量与市场动态捕捉敏感度[5] - 中后台领域在风控分析、信披复核等关键场景实现突破性应用，显著提升业务运转的规范性与效率[5] - 平台通过统一网关实施严格权限控制、数据过滤与操作审计，结合数据分级分类管理构建全方位安全防护体系[5][6] - 平台应用实现了技术价值与组织价值的多维跃升，打破部门壁垒推动协同革新，并重塑组织文化[6] 科技投资与实体经济赋能 - 公司持续布局科技领域的产业投资与研究能力，长期视角看好AI发展下的科技国产化[7] - 自成立以来，公司累计为740家科技企业提供IPO募资支持，持有新质生产力企业发行的股票市值合计338.44亿元[7] - 2025年5月公司在《资管向实TOP榜》中获得“资管机构投资上市公司Top榜(专精特新小巨人)”第3名及“资管机构投资上市公司Top榜”第6名[7]