中国基金报记者 闫军
《推动公募基金高质量发展行动方案》明确提出加快“平台式、一体化、多策略”投研体系建设，公募基金投研正借助金融科技，迈向“工业化流水线”时代。
中国基金报记者面对近20家头部基金公司所做的调研显示，金融科技已深度融入公募投研的全链条，从数据治理、因子挖掘，到投资决策、交易执行，再到合规风控与绩效考核，智能化投研系统正从后台工具升级为前台“战斗力”。
历史性转型
公募基金行业正经历从“明星基金经理”模式向“平台化投研”模式的历史性转型。在这一进程中，投研系统的战略定位被各家公司提升至前所未有的高度。
比如，易方达基金将投研系统定位为支撑投研能力平台化的核心战略载体，适配“大平台、小团队”管理模式，打破系统数据孤岛，实现研究、投资、交易、考核一体化闭环。广发基金将投研系统定位为公司数字化转型的“战略核心”。招商基金将科技能力定位从“保障业务运行”升级为“嵌入经营决策、服务客户体验、守住风险底线”的经营能力，投研系统则是公司数字化转型的核心生产平台。其建设历经信息化、科技化、数字化阶段，正迈向数智化新阶段。永赢基金同样将投研系统建设视为数字化转型的重要战略内容。富国基金则确立了以“数据－算法－算力”三位一体的转型主线，将投研一体化智能平台定位为数字化转型的核心生产力底座与投研工业化的重要载体。
从启动时间来看，头部基金公司最早可追溯至2013年至2019年，各家布局节奏虽有所不同，但均以投研系统为突破口推动数字化转型。在投入方面，各家公司均呈持续增长态势。永赢基金、华泰柏瑞基金、富国基金、工银瑞信基金、大成基金等多家公司表示投研系统投入逐年增加，不断拓展功能的广度和深度。以华泰柏瑞基金为例，近三年投研系统总投入保持年均15%以上的增速，投入结构从“硬件+数据采购为主”转向“数据+算力+人力”三位一体。
投研“工业化流水线”渐成型
投研系统赋能业务，需要深度融入研究、投资、交易、考核管理的每一个环节。从调研情况看，头部基金公司已在多个层面取得实质性突破。
研究端赋能主要体现在“减负增效”上。招商基金已落地多项AI应用，财报点评覆盖31个行业，帮助研究人员将更多时间投入深度研究。中欧基金开发的投研智能体（Agent）已集成超过100个Skills（专业技能模块），覆盖数据抓取、行业分析等多个场景，研究员信息检索效率提升60%以上。
易方达基金介绍，公司于2026年上线企业级人工智能基础设施平台EWork，推动AI能力在投研全场景规模化应用。国泰基金已建成“数据基座—知识基座—Agent能力层”三层递进的智能投研架构。嘉实基金自2018年便布局投研数字化，近两年进一步将AI能力深度落地投研业务。
鹏华基金自主研发的智能投研平台整合海量底层数据、舆情监控、因子分析、组合风险管理等功能模块，为基金经理提供实时、多维的决策支持，并极大拓展研究员的研究广度与深度。
在投资端，金融科技聚焦于拓展决策的广度和深度，已经从单点工具变成多策略组合管理体系。
中欧基金量化投决会主席曲径介绍，大语言模型显著提高了代码编写和IT开发效率，更深的变化来自数据范围，大语言模型可以阅读公告、新闻、调研纪要和产业资料，从语料中提取新的选股特征，与传统价量策略形成低相关性，有助于提高策略底座的稳定性。
景顺长城基金基于AI、云原生等前沿技术构建投研平台，支撑“固收+”、固收、ETF、养老FOF、主动管理及量化等多策略业务。
在交易端变革同样显著，主要体现在自动化水平大幅提升。在考核管理端，科技赋能实现从定性到定量可追溯。同时，科技实现了合规风控前置嵌入投资决策全流程。
AI智能体与投研全流程融合
从调研情况来看，基金公司对未来三至五年投研系统的发展前景已形成较为一致的判断：AI Agent将与投研全流程深度融合。
“最大的突破将来自多模态AI与智能决策的融合，最终目标是构建人机深度协同的投研新范式，AI负责广度与速度，人类负责深度与判断。”摩根资产管理中国人工智能首席总监平野表示。
大成基金认为，最大的技术突破点是企业级金融智能体。未来智能体架构将把投研全流程变成自主协同、人机分工、投研知识资产沉淀、合规内嵌的完整数字生产线。
华泰柏瑞基金认为，未来的AI助手将具备深度个性化能力，能够学习基金经理的投资风格和偏好，提供量身定制的决策支持。国泰基金预判，差异化将来自组织能否把知识规模化，把资深研究员的方法论、行业框架与合规红线沉淀为标准化、可复用、可评估的Skill。
从投资端的一线实践来看，投研系统的数智化转型正在深刻改变基金经理和研究员的工作方式。“优质的投资结果并非来自海量信息，而是来自正确的信息、正确的时点和正确的判断，这正是专业投资人的核心价值，而AI正是放大这一核心价值的关键工具。”平野强调。
从“明星基金经理”到“平台化投研”，从“手工操作”到“AI驱动”，公募基金行业正经历一场深刻的生产力革命。
正如嘉实基金所言，公募AI建设的关键是明确能力边界、任务边界和责任边界。数字金融的智能化跃迁，最终衡量的不是模型有多强，而是金融机构能否因此变得更专业、更稳健、更可信。建设有责任边界的AI认知生产体系，让人工智能更好地服务于资产管理高质量发展、更好地服务于资本市场建设、更好地服务于广大持有人的长期利益，是公募基金行业共同努力的方向。
