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这把猛火终究烧到了公募行业下载方式:

①通过浏览器下载

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特别说明：这把猛火终究烧到了公募行业软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

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将不再是问题。

> 厂商新闻《这把猛火终究烧到了公募行业》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-10-04 12:53

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题图｜AI生成


AI对于金融行业的渗透比预期的更快。

以往牛市中，基金业绩主要靠基金经理个人能力。本轮牛市中则有些许不同，横扫千行百业的人工智能，也“卷”了进来。

从目前公募基金的业绩来看，对人类的好消息是，人类依然是大幅度超额收益的主要创造者；对AI的好消息则是，它正帮着机构抬升投研能力的基线。

主动权益的“后来者”天弘，便是个例子。他们研发了一套名为TIRD的AI系统，以此强力辅助研究员和基金经理做决策。

海通证券数据显示，截至2023年底的近三年权益业绩50强基金公司中，天弘基金并未进入前50强。而到了2025年上半年，天弘基金在同类榜单中已经进入前50强，在截至2025年6月30日的近三年权益业绩50强中，居于36位，实现了权益产品业绩的提升。

这颇有点“光脚的不怕穿鞋的”味道。

与基金行业的多数公司不同，早年天弘基金通过加码自己的IT技术能力，凭借余额宝的创新，快速在规模上跃升至行业前列。此后，蚂蚁集团成为其控股股东，这让天弘成为业内少有的具有互联网背景的公募基金公司。这样的背景和成长经历，也使之成为行业里最具互联网原生性的、IT技术实力较强的公司之一。

因此，天弘对于AI赋能投研的尝试，做得既深又彻底。

公募的病，AI能治？

在人形机器人行情最为炽热的三月，天弘基金的TIRD系统却给天弘的权益投资团队发出了一个“不合时宜”的交易提示：人形机器人板块经过爆炒，风险已然累积，建议卖出。

这一判断与天弘基金权益专委会的判断不谋而合，当即要求公司所有基金经理，六天内清仓机器人个股。自3月起，人形机器人板块果然从高点回落，一度出现过20%左右的回撤。

天弘基金副总经理聂挺进事后复盘时表示，若按照自己对基本面的判断，卖出指令或许会更早发出，但那将错失最后一波上涨行情。他总结：“在行情顶部的时候，机器判断更冷静、更有效。这时候结合基本面的判断，胜率显著提高。”

2024年3月，聂挺进加盟天弘基金，6月开始，他牵头着手打造TIRD系统（Tianhong Intelligent Research and Decision的首字母缩写，其意为天弘智能研究及决策系统），到了我们交流的此刻，这套系统已在权益团队内部跑通并落地。

将人工智能嵌入研究及投资决策管理的整套流程中，甚至使之承担起压舱石的作用，这其中隐含了天弘基金这家以固收为长板的公司，在主动权益上的筹谋。

此时的公募基金行业刚好站在了一个历史转折的交叉点上。

从去年开始，在监管的推动下，公募基金深度变革的帷幕正式拉开，行业导向放在了投资者回报而非产品规模之上。

与此同时，人工智能的技术水平也在加速迭代升维。

“基金行业面临的环境不同了，方方面面会推动大家都要沿着数字化、AI这个方向去走。”聂挺进道。

过去20年，公募基金行业高速发展，规模迭创新高，却始终笼罩着一个挥之不去的“魔咒”：靠天吃饭、集中压注、高位扩张、业绩滑落，其结果是基民套牢。

“看看中国各个产业，没有哪个给客户盈利体验这么差，还能以这么快速度发展的，这件事挺令人震惊的。”一位在基金行业摸爬滚打了多年的公募老兵，曾对妙投直言道。

的确，公募基金的主动权益产品，近几年带给客户的总体体验并不好。这里面除了A股本身行情不好的因素，公募自身的顽疾也不可忽视。

长久以来，公募非常依赖基金经理和研究团队的个人能力，日复一日挖掘投资机会，做出业绩，做大规模，给公司带来管理费。而这，某种程度上，还是一种手工作坊似的工作模式，靠的是大力出奇迹。

然而基金经理并不是神，个人能力圈有局限性，情绪有波动，认知和判断很难一直保持在线。再加之顶峰期规模带来的超额收益空间下降，历史业绩再出色的基金经理，也会出现业绩滑坡、塌房。

一支球队不能总靠一两个知名球星来解决问题。

为此，公募基金行业里一直在探索投研平台化，让投资变成一场有战略系统、有战术组织的兵团作战。研究团队为身处前线的基金经理提供高质量的研究支持，基金经理作出投资判断并管理组合，形成自己的风格和与风格匹配的收益。正如球队中场为前锋输送炮弹那样，而不是只依靠基金经理单枪匹马，一个顶仨。

从短期的结果来看，投研平台化建设却并没有在行业内取得广泛的成功。

说起来，这其中的因素很多，但核心原因也单纯——靠明星个人更容易形成短期规模转化，平台化建设非一日之功。在这个高度激烈市场化竞争的行业里，真正能践行长期主义，扎实打地基、做流程、培养团队的人还是偏少。

聂挺进2006年入行公募，2012年开始历任博时基金的研究总监、投资总监，2015年以后在浙商基金、华泰资管等担任高管。在他看来，公募投研一体化经历了很长的探索期。痛点集中在四个方面。

第一，投研过程两张皮。往往研究员研究自己的，基金经理投资自己的。这让考核也变成了一个难题，到底是以实盘转化作为主要的判断依据，还是以研究员做的模拟组合作为考核结果呢？总之，各有各的理。

第二，团队之间协作缺乏合力。量化数据呈现在量化部门，而基本面研究员和基金经理对行业理解、产业的把控是在主动投研部门，并没有充分形成合力。

第三，投研交互没有共识。投研是为了推票，但一个投研团队内部多种风格的基金经理，比如偏成长的，偏价值的，偏主题的，行业轮动的，每个人推票都有一个自己的立场和逻辑，却没有共识，结果一支股票买不买，各方莫衷一是。这导致投研转化成结果的过程，大量无效浪费。

第四，投资没有品控。聂挺进认为，事后给业绩归因不代表品控，品控是在投研过程中进行管理，到归因的时候可能产品已经累积了很大的超额负收益了。

面对这些投研顽疾，聂挺进的解决方案就是数字化，用数字化巩固科学的投研文化与工作流程，用数字化实现组织内部的经验与知识的传承。

这意味着，整个投研过程都在线上进行，一切留痕，可追溯，成果可复制，并且通过数字化平台和AI技术来提升投研效能。

公募基金的头号产品经理

在聂挺进的从业经历中，一直有一条科技的暗线。

不论是他入行的博时，还是后来去的浙商基金、华泰资管，都是业内技术比较强的公司，而他也都深度参与了这个投研信息化的进程。当年，他第一份工作的老领导肖风，就为他种下了这颗种子，如今肖风更是成了区块链领域的一位标志性人物。而在浙商基金期间，聂挺进推动了智能投资与主动权益部门融合。

2024年3月，在天弘基金总经理高阳的邀请下，聂挺进加入天弘基金任主管主动权益的副总经理，他在天弘打出的一张明牌，就是TIRD。而他本人也成了这个系统最大的产品经理。

对于聂挺进而言，这套系统已经是他对人机结合探索的第四版迭代。

在他的定义下，TIRD系统的目前所要实现的核心功能是：投研生产的流程化、交互决策的平台化、关键节点智能化。

针对投研条线上的基金经理，系统的作用和目标是管住他们的下限，决策不能过于随意，而是要保证每个动作的与其投资目标和风格相匹配。

针对研究员，是要利用这套系统让他们尽快从新人成长为资深研究员，乃至基金经理。系统之中，一个新人可以看到前辈当年的研究报告、决策结果等。系统的交互性，让一个新人可以得到老鸟的留言、点评，理解他们对公司行业的看法和变化，从而快速成长。

针对管理团队，目标则是用数据说话。这套系统则能以更加客观、定量的方式来评价基金经理和研究员。比如，研究员的个股推荐，不仅要看盈利预测是否到位，也要看推的位置是否够低。基金经理的盈利是风格漂移押对了，还是因为自己的能力圈覆盖，才获得了较稳健的超额收益。由于系统中每个关键节点都有留痕、回溯，系统也能辅助团队管理者和研究员、基金经理一起复盘与优化。

系统解决了管理问题的同时，还能够进一步明确每个产品的风险收益特征，即基金经理的组合投资目标与预期结果。系统会根据组合的特征与市场所处的情景，事前提示该组合能否实现既定的风险收益特征。

明确风险收益特征的重要性在于，市场及销售团队基于此才能知道，某类型产品应该推给什么风险偏好的客户。比如很多机构客户对产品的最大诉求是战胜基准，C端的零售客户是不亏、多赚点，而并不一定要超高收益。

基于TIRD，基金产品的研发-生产-售卖流程会变得更闭环。这也是基金行业努力从农耕文明靠天吃饭，转向更为标准化、可预期的工业文明的关键一步。




天弘基金TIRD系统模块与用途（妙投整理）

制衡偏见

现在，天弘的基金经理每天晚上7点钟会收到一封邮件，内容就是系统给出的板块与个股交易信号。基本面技术面信息结合AI能力，往往能通过计算发现一些人无法发现的机会。

据天弘基金行业研究部总经理俞仁钦介绍，去年下半年，天弘的基金经理跟进了一家上市汽车公司的调研，调研中发现这个公司有些变化，便写了一个调研纪要，再将其上传TIRD系统，同时，系统也开始给出信号提示。

权益团队就围绕这家公司发起了讨论，综合下来，认为这是个合适的机会，基金经理就上了仓位。

结果，这只股票成了天弘去年单股贡献收入最多的一个股票。

天弘基金权益投资部总经理贾腾则举了个自己的例子。在前东家时，他注意到系统报了一个信号：有一家传统车企的市值跌到了净现金。基于个人偏好，他买哪一支汽车股，都不愿意碰这家。但量化的同事测算发现，这家车企以1.1为底的logPB和它MA3的月销量呈现了过去非常完美显著的相关关系。这样的公司，虽然销量巨大爆发并不现实，但是翻正很有希望。贾腾买入了，也赚到了。

技术制衡了基金经理的偏见。

这套系统封装了天弘基金研究员、基金经理以及卖方研究等多方成体系的研究成果。其中既有研究端的模块，包括个股的竞争力分析、财务模型、未来的胜率与赔率等，也有结合了投研认知的行业研究框架、舆情等，还包含了个股与行业在交易层面的择时信号等技术指标。

事实上，天弘基金的研究员和基金经理的工作已经全面实现数字化。 “对投研人员来说，只有线下调研的那一段时间他不数字化，其他所有工作流基本全部数字化了。”俞仁钦说。

当然，投研流程全面的数字化的推进也不是一蹴而就的。“你要培养数字化投研人才，首先得自己干数字化，然后你得把你的团队长，培养成数字化人才，让他们学会用数字化的方式去看待投研这个事。”聂挺进表示，只有关键岗位的人员率先使用并带动，才能推动整个团队的普及。

当我们谈起人与AI的关系，有人总会担心AI是对人力的替代。但实际上，真正明智的人是绝不会排斥更好用的工具。有位在天弘多年的资深基金经理，本身有一套很独特的投研方法，人比较内向，不怎么外出调研，但每天都会复盘。TIRD这样的新鲜事物，大家天然认为这名基金经理不会接受，但令人意外的是，他不仅会用，而且还会不断和研究员继续系统去交互。

这位基金经理表示，这套系统是对他方法论一种很好的补充。虽然他性格内向，不擅长社交，但系统上有一个机制——一旦基金经理@了研究员，研究员就多了个必须完成的任务，如果研究员不回应就会被问责。

通过日常持续交互，天弘权益团队对于个股与行业研究在交锋中更加深入。对个股与行业的KDI（即核心驱动因子）覆盖的颗粒度越来越细，跟踪也越来越及时。再结合技术指标，系统就可以结合基本面与技术面，给出买入或者卖出的信号。

过去，人可能得花很长时间才能找出一个KDI来，但现在依靠机器算法，可以做快速迭代，算法上出错就调整。

比如对茅台的投资，贾腾举例，最早要看预收账款，后来看批发价格，现在不看批价，而是去看批价的一阶导，接着对它进行有效性分析，不停论证。论证完之后，如果发现一段时间后它的相关性或者有效性变差了，系统就会预警。

这时团队再去找新的KDI，来跟进股票的价值判断。

另一方面，贾腾表示，以往对于各行各业怎么投，方法都存在基金经理的脑子里。每周打开自己的Excel过一遍，看看企业和行业出现了价格拐点、库存拐点等信号。但若是关注10个行业就有10个Excel，人类难免挂一漏万。

现在用TIRD系统7乘24小时帮着盯，出现信号就提示，琐碎但重要的任务交由机器来完成。

资管行业智能化的未来在哪？

“基金经理在多维风险的思考方面，天生比机器弱，他考虑单维的深度是有优势的，但他在多维的宽度存在劣势，所以要通过这个方式去改变他。”聂挺进表示。

被动投资崛起的大时代中，关于主动投资管理能力是否还有价值，业内讨论不少。

事实上，不是α（超额收益）不值钱了，而是靠单个产品、人员持续创造α难以持续。在竞争更为激烈且透明的环境下，能长期保持竞争力的主动权益基金经理及相应长期提供稳定α收益的主动产品，实际上都会变得极为稀缺。

过去，很多公募基金经理就是自下而上的选股模式，缺乏科学、分散的组合管理策略，当市场周期、风格出现变化时，组合不免大起大落。

通过TIRD系统的实时归因，基金经理能够有效地识别不同情景下投资组合面临的可能性，并给出解决方案。

“他只知道个股里面有一些股票不错，但他不知道组合在一块儿合成谬误就出来了。这个情况你需要通过组合的优化或情境分析去告诉他们。”聂挺进解释，情境分析会根据每个人使用的模型，提醒对方，比如CPI下行，或是打贸易战，对某个组合的伤害最大。

同时，TIRD则会在策略端对基金经理进行引导和建议，将其策略和投资组合打通。比如，系统会告诉基金经理，根据测算，未来一段时间，是价值因子做主导，还是小盘因子做主导。如果此时基金经理买了个大盘股，系统就会提示，而基金经理就要做复盘和反馈。

“监管对主动权益的评价要求这么高，行业要想把自己快速拉到这个水平上，必须在这方面（技术方面）有超常规的发展。”聂挺进说。

最近，俞仁钦领到了一个任务，要做一个研究员智能体，这个研究员智能体就要能够同时看十几支股票，然后和现有的研究员进行同场PK。

这又是一场颠覆的开启。

在研究员智能体上岗前，天弘的投研工厂已响起机器的轰鸣。当AI开始撰写深度报告、监控数百只股票，甚至挑战人类研究员的权威，这场工业化革命才真正进入深水区。

未来，衡量基金公司竞争力的标尺，将不再是明星基金经理的光环，而是人机协同的效率和深度。

本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4788165.html?f=wyxwapp

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