Changxin Fund's Shen Wei: Alpha Returns May Decline in the AI Era; AI Effectiveness Depends on Data Quality

今年6月，证监会主席吴清在中国证券投资基金业协会第四届会员代表大会上致辞时表示，要加强科技赋能，稳妥有序探索运用人工智能、大数据等新技术，有效赋能投资投研、客户服务、内控管理等重点场景，加快数字化、智能化转型。

“作为资管公司，在引入AI工具时，安全性是首先要考虑的因素。”近日，长信基金首席信息官沈伟在接受界面新闻等媒体群访时表示，对金融这种强合规的机构来说，组织级的AI布局需要机构具备体系化的能力，无论是理念层面的引导，还是数据安全、人机边界等实操性问题。

沈伟介绍，今年6月，长信基金正式开始使用腾讯WorkBuddy，目前主要用于基础性、重复性的工作，员工则被解放出来从事更高层级的判断与创新。比如，量化团队会把它用于因子复现、回测、挖掘等；固收、权益团队会用自建的Skills完成财报分析、择券框架、产业链复盘等决策链路。

从使用效果看，界面新闻了解到，目前，长信基金固收团队的日常流程性工作约60%已被Skills接手；中台部门一些运作报告、产品管理报告的制作，从原先的5-6小时缩短至1-2小时；营销部门对于市场热点、异动的客户陪伴输出，效率也显著提升。

在AI与金融深度融合的过程中，金融安全也引发了行业关注与讨论。沈伟表示，机构使用AI的规则与个人使用完全不同，机构对各种模型的调度使用、各类数据的访问权限、AI产出内容的阅读权限和使用范围等，都必须制定精细化的管控策略。长信基金对接触不同数据的部门和人员有着不同的约束，部分敏感数据的分析处理必须调用本地模型，以防止信息泄露。

“如果为了提升效率而导致数据泄露或出现其他网络安全事件，对机构来说得不偿失。”沈伟说道。

就人工智能带来的影响而言，沈伟在回答界面新闻提问时表示，随着AI应用的深入，市场的阿尔法收益可能越来越低。在人工智能时代，高质量数据成为了机构的护城河。在这样的背景下，头部机构本身具有历史积累的优势，不过，如果中小机构快速跟进，提高使用AI的能力，也有可能在本轮人工智能的浪潮中弯道超车。

长信基金量化投资管理中心量化研究员杜婷婷则认为，人工智能降低了获取数据的门槛。原本，获取量化工作所需的数据和框架需要一定的门槛，但AI Agent出现后，公开数据源和已有框架变得更易获取，复现速度得到了快速提升，这可能会导致已有成果快速拥挤甚至衰减。

不过，杜婷婷认为，这对有底蕴和积累的量化研究平台来说也是一种机遇。AI Agent让想法实现的效率大幅提升，对市场有深入理解、具备成熟投研框架的研究员和基金经理可以用AI Agent快速校验，突破原本的效率瓶颈。

长信基金专户业务部总监范晓媛进一步表示，人工智能的出现推动公司全员把业务的隐性经验翻译成显性规则，从而加速部门、公司体系化建设进程。

“公司积极拥抱AI，不仅仅是单点提效，而是希望实现组织能力的层级跃升。通过知识复用、经验沉淀，可以更加从容地收获好成绩，加大必然性，降低偶然性。”长信基金总经理覃波总结道。

（文章来源：界面新闻） 正文中部 内嵌广告