中国基金报记者 陆慧婧
2025年伊始，人工智能（AI）大模型DeepSeek在金融领域掀起一场投研效率革命。多家基金公司迅速推进DeepSeek的本地化部署，将其应用于投资研究等核心场景，推动行业进入“AI辅助投研”的新阶段。
与此同时，“AI能否取代基金经理”也成为人们热议的话题。业内人士认为，在这场颠覆性变革中，AI并不是替代者，只是进步的催化剂。人类智慧将成为基金经理的“护城河”，正如一位基金经理所言：“在算法统治的金融世界里，人性洞察可能成为最稀缺的阿尔法。”
AI推动投研领域
效率与决策的双重变革
DeepSeek凭借强大的逻辑推理与数据处理能力，正成为基金公司提升生产力的关键工具。据了解，博时基金、招商基金等多家公司正在迅速推进DeepSeek的本地化部署。
“在投资领域，DeepSeek本地化部署主要在智能投研等方面。从具体效果看，数据处理和分析能力显著增强，在文字生成、研报解读等应用方向达到可用阶段，能实现金融文本、图表和数据的智能关联与深度解析，可将复杂的投资问题拆解，展示推理过程，提供透明化决策依据。”创金合信基金首席经济学家魏凤春表示。
在北京某大型基金公司人士看来，DeepSeek在投研领域引发了效率与决策的双重变革。传统投研面临海量信息挑战，研究员和基金经理需耗费大量时间筛选分析，而DeepSeek凭借强大的自然语言处理和数据分析能力，能快速解析研究报告，精准提取关键信息，帮助投研人员深度剖析大量研报，为投资决策提供全方位、多角度的参考。
据了解，DeepSeek人工智能系统正以每月迭代三次的速度渗透投研核心环节，在投资决策、风险评估、市场判断等多方面给基金公司投研部门赋能。
魏凤春表示，在投资决策方面，DeepSeek可整合多维度数据并深度分析，利用深度思维链技术，将复杂的投资问题拆解，清晰展示从数据到结论的推理过程，为投资者提供贴合业务需求的投研建议和透明化决策依据；在风险评估方面，DeepSeek通过对海量数据的实时监测和分析，凭借强大的计算能力和模型算法，全面识别各类风险，还可自动检查文件是否符合监管要求，提高风险识别的精准度；在市场判断方面，DeepSeek能对金融文本数据进行深度理解与分析，快速提取关键信息，把握市场趋势，还可基于历史和实时数据，运用模型预测市场短期波动和长期趋势。
排排网财富理财师荣浩表示，DeepSeek通过构建产业链动态图谱和事件归因模型，帮助研究员快速梳理复杂逻辑链。
AI仍存在局限性
当AI的数据整理分析能力日益强大，组合调整响应速度缩短至毫秒级，人类投研团队的价值坐标是否需要重新定义？基金经理的日常工作内容中，哪些部分最容易被DeepSeek等AI技术替代？哪些部分则难以被替代？
在平安基金基金经理林清源看来，基础的数据整理归纳和初级的量化分析工作容易被AI替代，如市场热点信息汇总、可比公司的财报数据对比，但更深层次的投资逻辑推演与复杂决策不能被替代。此外，AI大模型还存在幻觉问题，在经历多个环节后误差就容易被放大。
西部利得基金经理翟梓舰认为，具有高度重复性和比较繁琐的工作可能容易被AI技术取代，但更多情况下，AI工具还是在辅助基金经理的日常工作，而非取代基金经理。例如，DeepSeek-R1的逻辑推理能力相比之前有了很大的提升，但比起人类还远远不够；投资工作中有大量的逻辑分析、推理过程，例如，某个长期有效的因子近期失效了，如何找到原因？这仍要依靠人的分析和决断，不是AI能够轻易取代的。
荣浩认为，策略制定与创新、投资框架设计、跨资产配置逻辑等需要人类经验与直觉，客户沟通与信任构建、高净值客户的个性化需求理解和情感互动仍依赖人类情商，但未来也可能被颠覆。
魏凤春强调，投资决策是一种个性化很强的行为。在资产配置中，对于不同投资风格和策略的融合与平衡，需要基金经理根据市场感觉和投资理念进行艺术化的决策。此外，通过团队管理与文化建设以发挥团队智慧的工作，显然也不是AI擅长的领域。
AI本质是“工具革命”
而非“职业替代”
尽管技术革新势头迅猛，AI的局限性仍制约其成为决策核心。目前业界的共识是，AI的本质是“工具革命”而非“职业替代”。
晨星（中国）基金研究中心高级分析师代景霞指出，AI在投资决策中的局限性主要有：第一，基金经理的工作包含大量情感因素和主观判断，而AI是基于数据和算法的工具，缺乏团队协作以及对市场情绪、市场参与者行为、投资者心理等主观因素的理解。第二，AI的决策基于已有的数据和模型，缺乏创造性和创新性思维。基金经理在投资中会不断尝试新的策略和思路，而AI可能无法突破现有的框架。第三，市场本质是不可预测的，而AI基于历史数据进行预测，某些突发事件（如危机事件、地缘政治冲突等）可能导致AI模型无法及时应对。
林清源也认为，目前来看，AI不能完全取代基金经理。首先，AI缺乏投资理解和直觉，基金经理依靠长期市场经验形成的直觉和判断力是AI目前无法模拟的，某些直觉可能归属于不能用语言演说的知识，但大模型恰恰是建立在大语言模型的基础上的；其次，AI对市场情绪的理解是有限的，金融市场是整个社会的投影，大模型很难捕捉到交易市场以外的信息，而基金经理是可以从不同真实的生活角度去理解社会。
“投资决策背后通常有多重因素在起作用，AI在基金投资中有一定的辅助作用，但它并不能完全取代基金经理。”上述北京大型基金公司人士认为，AI基于特定算法和模型构建，无法涵盖基金投资中的所有因素和复杂关系。例如，基金经理的个人能力和决策风格具有很强的主观性和独特性，难以完全量化并纳入模型分析，数据来源也存在缺乏时效性或者不严谨、不可信等因素；AI在进行深入的行业调研和实地考察方面的能力有限，在处理复杂的投资组合和定制化投资建议方面也需要基金经理介入。
