行业趋势与公司认可 - 人工智能在金融行业渗透迅速，公募基金项目历史上第二次进入中国人民银行2024年度金融科技发展奖一等奖名单 [1] - 天弘基金凭借“基于大模型的FinAgent金融智能体系统”获得该奖项 [1] 大模型应用策略与技术架构 - 公司探索出以轻量化、服务化为核心，嵌入业务系统进行赋能的渐进式大模型服务新形态，以解决早期平台模式开发投入过重、业务迁移成本高的问题 [2] - 自研FinAgent服务框架采用三层技术架构，保证底层能力可复用并深度嵌入业务环节，已成功落地20多个金融智能体 [2] 智能体应用成效与效率提升 - 基金经理观点智能体能抽取基金季报中的行业展望观点，识别30万篇报告背后的基金经理，其回测近10年策略跑赢偏股基金的概率达70%，年化超额收益近3% [2] - 深度报告智能体覆盖全部A股，已输出超过50篇个股深度报告，报告质量在逻辑性、数据覆盖度等方面优于竞品，短篇跟踪报告将原本3-5天工作缩减至小时级 [3] 人机协同决策模式与价值 - 公司研发TIRD系统辅助投研决策，通过实时归因帮助基金经理识别投资组合在不同情景下的可能性并提供解决方案 [4] - AI决策信号与基金经理判断的“不一致”有助于打破思维定式，发现人类直觉难以捕捉的市场机会或风险信号，但最终决策权仍在人 [5] - 2024年下半年，通过结合调研纪要与AI信号提示，公司权益团队成功捕捉加仓机会，该股票成为当年单股贡献收入最多的投资 [4] 技术应用的战略目标 - 大模型等新技术的应用目标并非追求速度，而是以可量化、可回溯的方式对抗市场不确定性，提升投资确定性，追求“可预期的投资” [5]

文章核心观点 - AI正加速渗透金融行业，帮助机构提升投研能力基线，在牛市中辅助而非替代人类创造超额收益[2] - 天弘基金通过自主研发的TIRD AI系统，实现了主动权益产品业绩的显著提升，近三年权益业绩从2023年底未进入前50强，跃升至2025年上半年第36位[2] - 公募基金行业面临历史转折点，从追求规模转向重视投资者回报，AI驱动的投研平台化是解决行业顽疾、实现工业化转型的关键路径[7][9][16] 天弘基金与AI赋能背景 - 天弘基金具有独特的互联网和IT技术基因，早年通过余额宝创新实现规模领先，蚂蚁集团作为控股股东使其成为业内最具互联网原生性的公司之一[4] - 公司对于AI赋能投研的尝试既深入又彻底，TIRD系统由副总经理聂挺进牵头打造，于2024年6月开始研发，已在权益团队内部跑通并落地[5] - 将AI嵌入研究及投资决策全流程，承担压舱石作用，体现了公司发力主动权益的战略筹谋[6] TIRD系统的实际应用与成效 - 系统在人形机器人行情炽热的2025年3月发出风险提示，建议卖出，与公司权益专委会判断一致，成功规避板块后续20%左右的回撤[5] - 系统能发现人难以察觉的机会，例如助力天弘基金在去年下半年通过港股汽车公司调研和系统信号提示，捕获单股贡献收入最多的投资机会[19] - 技术能制衡基金经理的偏见，例如通过量化分析发现传统车企的投资价值，尽管与个人偏好相悖，但仍实现盈利[20] - 投研工作已全面数字化，仅线下调研阶段非数字化，系统实现了投研过程的留痕、追溯和成果复制[21] TIRD系统的核心功能模块 - **投研生产流程化**：研究端采用"专家+算法"驱动选股，投资端基于风格策略构建框架，风控端提供行情顶部风险提示，全流程数字化嵌入[17] - **交互决策平台化**：解决投研不连续、主观决策主导等痛点，实现知识留存共享、策略积累迭代和团队激励[17] - **关键节点智能化**：具备智搜（降噪搜索）、智会（自动总结）、智写（自动撰报告）、智答（内部投研百科）等AI赋能工具，显著提升效率[17] AI对投研流程与文化的重塑 - 系统明确了基金经理的下限，保证投资动作与目标风格匹配，并帮助新人研究员快速成长，通过数字化方式实现客观考核[15] - 通过系统交互机制（如@研究员生成任务）促进团队内部持续深入的个股与行业研究，细化KDI覆盖颗粒度[22][23] - 系统7x24小时监控多个行业信号，克服人类精力局限，将琐碎重要的任务交由机器完成[24][25] - 系统通过实时归因和情境分析，帮助基金经理识别组合风险，避免合成谬误，并在策略端进行引导[29] 资管行业智能化未来展望 - AI能弥补人类在多维风险思考上的宽度劣势，改变传统投资模式[27] - 在被动投资崛起背景下，长期提供稳定α的主动产品将更稀缺，AI驱动的平台化是维持竞争力的关键[28] - 未来基金公司的竞争力标尺将是人机协同的效率和深度，而非明星基金经理光环[31] - 天弘基金正探索研究员智能体，可同时监控十几支股票并与人类研究员同场PK，标志着工业化革命进入深水区[29][30]