智领未来——鹏扬基金大模型助力投研新篇章

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  在国家大力推动公募基金行业高质量发展,明确要求“强化核心投研能力建设”的背景下,公募基金行业正迎来一场以科技创新为引擎的深刻变革。政策的指引如同灯塔,为基金公司指明了前进的方向:构建“平台式、一体化、多策略”的投研体系,拥抱人工智能、大数据等新兴技术,实施长效激励以稳定核心人才。在此关键发展阶段,基于前沿大数据及人工智能大模型技术打造的下一代智能投研平台,正从理念加速照进现实,成为公募基金公司提升投研效能、构筑核心竞争力的关键抓手。鹏扬基金自主研发了基于大数据的智能投资与风险管理平台,在研报解析、自然语言询价指令解析、自动询价及问答式组合评价等方面实现了大模型技术的颠覆性应用,为行业探索高质量发展路径提供重要参考。

  一、政策引领:高质量发展呼唤投研能力“升维”

  《推动公募基金高质量发展行动方案》的核心要义之一,便是确立行业发展从规模扩张转向能力提升。传统的投研模式高度依赖基金经理和研究员的个人经验与精力,面临着信息过载、决策效率瓶颈、情感偏差等诸多挑战。建立科学的投研能力评价体系,意味着需要更客观、更精细化的度量工具。强化资源投入,不仅在于增加人力,更在于对“技术资本”的前瞻性布局。大模型技术,以其强大的自然语言理解(NLU)、生成(NLG)、推理(Reasoning)和知识整合能力,恰好为应对这些挑战提供了全新的解决方案,完美契合了政策鼓励的“研究应用新兴技术”的方向,是基金公司实现“升维”竞争、更好为客户创造价值的必然选择。

  二、破局之道:大模型重塑投研工作流与决策链

  大模型并非简单的工具替代,而是对投研价值链的全面重构与赋能。它将深刻融入从信息获取、分析处理、决策支持到交易执行的每一个环节。

  1. 自然语言询价指令解析与自动询价:释放交易员的创造力

  在传统的交易执行中,基金经理或投资经理需要通过 *** 、邮件或即时通讯工具向交易员下达指令。这个过程可能存在指令歧义、沟通耗时、记录繁琐等问题。

  · 智能指令解析:集成大模型的智能交易助手能够理解自然语言指令,精准提取关键要素:标的证券、买卖方向、数量/金额、价格、交易对手等,并将其自动转化为结构化的、可执行的系统指令,极大降低了沟通成本和操作风险。

  · 无缝对接与自动询价:解析后的指令可无缝对接到交易系统,对于债券、衍生品等需要询价的场外交易,系统可基于指令意图,自动生成询价请求,并通过预设渠道发送给多家做市商或经纪商。随后,系统能自动接收、解析和汇总报价,并以清晰、简洁的形式呈现给交易员进行决策。这不仅将交易员从重复性的沟通工作中解放出来,更大幅提升了执行效率,实现了强化系统资源投入与提升工作效率的统一。

  2. 问答式组合评价查询:让数据会说话,决策洞察触手可及

  基金经理、投资决策委员会及公司经营管理层需要实时掌握组合的动态风险与收益来源。传统的BI平台需要依赖开发部门预先配置固定的报表和看板,灵活性不足,无法即时响应突发奇想的灵魂拷问。

  · 颠覆*互体验:嵌入大模型的组合评价查询平台提供了革命性的问答式交互。例如,用户可以直接用自然语言提问:“我们当前组合对新能源板块的风险暴露是多少?与基准相比如何?”“过去一周对我组合收益贡献更大和拖累更大的前五只股票是哪些?”

  · 即时洞察与深度挖掘:大模型在接收到问题后,会理解其意图,自动调用相关的数据接口,如持仓数据、市场数据、风险模型、业绩归因模型等,进行实时计算和分析,并生成结构化的答案、可视化图表以及解释性文字。这相当于为每一位投资经理配备了一位不知疲倦、精通数据和模型的首席分析师,实现了对投资组合的透视级理解,有力支撑了多策略投研体系下的精细化管理需求。

  3. 智能研报解析与知识管理:从信息洪流中提炼阿尔法

  投研团队每日面临海量的研究报告、公司公告、新闻资讯、社交媒体信息,信息过载下相对的“知识稀缺”是常态。人工阅读、摘要和交叉验证效率低下,且容易遗漏关键信息。

  · 批量处理与深度摘要:大模型可以快速解析研报和公告,不仅提取摘要,更能根据预设框架,如核心观点、盈利预测调整、风险提示、投资建议变化等进行结构化提取,生成高度浓缩的精华内容,供投研人员快速浏览。

  · 知识关联与智能推理:这是大模型的核心威力所在。集成大模型的研报系统在研报间交叉对比分析、个券趋势追踪、业绩增长因果推理等方面有人力无法企及的效率优势,也可根据上述内容自动生成投资线索,基于超预期、下调评级、产能扩张等关键事件,自动推送潜在的投资机会与风险提示。

  · 构建投研大脑:所有这些处理过的信息将被构建成庞大的知识图谱,形成一个持续进化、永不遗忘的投研大脑。新员工可以快速查询历史决策逻辑,投资经理可以高效获取跨行业、跨公司的关联信息。这极大地加速了投研知识的沉淀与传承,是“平台式、一体化”投研体系建设的终极形态,直接提升了投研能力的可衡量性和可持续性。

  三、长远价值:赋能机构,践行高质量发展蓝图

  大模型在公募基金的应用,其价值远不止于效率提升,更在于对行业高质量发展要求的全面响应:

  · 强化投研核心能力:通过人机协同,将投研人员从繁琐事务中解放,聚焦于更具价值的逻辑判断、深度思考和策略创新,直接提升了投研的深度和广度。

  · 提升团队稳定性与吸引力:智能化的平台降低了对人的过度依赖,将知识体系固化在平台中。同时,运用先进科技工具本身对顶尖人才就是一种激励,结合政策鼓励的员工持股等长效激励措施,有助于打造稳定、高效、富有竞争力的核心团队。

  · 支持科技子公司发展:具备领先科技能力的基金公司,可以将其智能投研平台技术输出,设立科技运营服务子公司,为行业提供技术服务,开辟新的增长极,这正是政策所鼓励的发展方向。

  · 夯实风控与合规基础:所有决策支持过程均可留痕、可分析、可审计,为风险管理提供了更强大的数据基础,确保了投资行为在合规框架内进行。

  结语:拥抱智能新时代,共绘投研新篇章

  当下,公募基金行业正站在科技与金融深度融合的历史节点。展望未来,我们将秉持持续创新的理念,通过系统迭代升级,致力于将平台打造成为行业领先的智能投资管理基础设施,为公募基金高质量发展提供强有力的科技支撑。同时,我们也期待通过技术输出和平台共享,助力更多中小机构实现数字化转型,共同推动资产管理行业的技术进步和创新发展。

  本项目作为大数据和智能化技术在资产管理核心业务领域的创新实践,不仅展现了金融科技的巨大潜力,更为行业开辟了强化核心投研能力建设的新路径。我们将继续以开放、合作、创新的态度,探索人工智能及大数据等新兴技术在资产管理行业应用的解决方案。

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