近期國內某主觀私募公開發(fā)聲,，將用AI取代基金經(jīng)理投資工作,，引起業(yè)內較多關注。該私募稱,，擬安排公司4位研究員,，以及一個基于人工智能的機器人，獨立管理5只不同的私募基金,。

對于這則私募圈熱點新聞,，多家受訪的百億私募人士卻普遍給出“偏謹慎”的分析和看法。

仍存在多個短板

在傳統(tǒng)股票主觀投資管理中,，AI徹底取代基金經(jīng)理,，有哪些前提條件？目前面臨哪些難點,？未來可能出現(xiàn)怎樣的取代進程,？

針對上述問題,，上海某百億級主觀多頭私募負責人向中國證券報記者表示，按照正常的投資決策流程,，一只股票被基金經(jīng)理決定買入前,，普遍經(jīng)歷深度研究、股價觀察,、上市公司現(xiàn)場調研等多個重要環(huán)節(jié),。而在這些環(huán)節(jié)之后,，也需要滿足相應條件才能進入投資決策流程和交易階段，并在建倉后仍需跟蹤股票進行倉位管理,?！罢w而言,，大量的投研工作人工參與度都很高,，很難由AI替代,?！痹撍侥既耸糠Q,。

此外,，該私募人士同時指出，目前國內私募行業(yè)中AI參與度最高的投資方式無疑是量化策略,，但即便如此,，仍然需要專業(yè)人員對風控指標、持股權重等多個關鍵點,，進行主觀或主觀與量化結合的設置,，才能符合產品設計要求。

與此同時，多家百億私募的相關人士表示,，在目前的私募行業(yè)規(guī)范下,，“純AI管理基金”實際上存在明顯的合規(guī)漏洞。在現(xiàn)有法規(guī)框架下,，基金經(jīng)理作為基金投資的第一責任人,，也是私募基金法律關系中不可或缺和嚴格規(guī)定的一環(huán)。

量化賽道已有應用

對于AI相關技術,、模型在金融投資中的融合,，多位頭部量化私募人士也普遍指出，多年以來,，量化投資對于AI已經(jīng)展開了較多深度應用,。

寬德投資相關人士稱，從某種角度上看,，“AI徹底取代基金經(jīng)理”事實上是一個偽命題,。一方面,，在量化投資行業(yè)，一家合格的量化管理人應以投資結果為目標，而非過度關注是否“純AI化”,。另一方面,，量化投資本就屬于“人腦+電腦”的科學投資范式，隨著人工智能的不斷發(fā)展,，人腦與AI的結合方式還會持續(xù)進化、豐富,，朝著不斷優(yōu)化投資效率的方向迭代,。無論是以各類Copilot（微軟開發(fā)的Windows AI助手）為代表的輔助型生產力工具，還是使用“接近文本層面的AGI水準”大語言模型處理文本類型的另類數(shù)據(jù),，以及利用深度學習技術為代表的機器學習進行市場定價等,，近年來AI在量化投資領域的場景化應用是全方面的。如生成交易信號,、優(yōu)化配置資產,、風險度量、風險預測,、動態(tài)風險控制等,。從該機構自身的發(fā)展來看，公司也將持續(xù)擁抱新技術的應用,，不斷融入量化框架的每個環(huán)節(jié),。

鳴石基金相關負責人介紹，在該機構“五環(huán)多核”量化流水線投研模式中,，AI環(huán)節(jié)是重要一環(huán),，主要應用于信號構建以及因子挖掘。此外,，AI技術還在公司的另類數(shù)據(jù)處理,、交易決策等投研環(huán)節(jié)中均有涉及。隨著算力資源的不斷升級,，未來AI在公司各環(huán)節(jié)的覆蓋度預計將持續(xù)增大,。

定位“賦能”更顯科學

世紀前沿相關負責人表示，AI的蓬勃發(fā)展,，極大地提高了量化投資的效率,，它的生產力升級對于量化投資的發(fā)展大有裨益，相關“賦能”能夠讓研究的過程更加如魚得水,。從根本上看,，AI帶來的技術更新,，正是量化投資整體系統(tǒng)工程優(yōu)化中重要的部分。整體來看,，量化投資是一個綜合性系統(tǒng)工程,。雖然AI能夠有效提高投資效率，但不能和量化模型,、量化策略直接劃等號,。

作為一家以FOF策略為主的頭部管理人，萬豐友方副總經(jīng)理張偉進一步表示,，僅從技術角度而言,，AI目前主要承擔投資“賦能”與“助推”的角色，作為獨立基金經(jīng)理自主投資決策的條件并不成熟,。投資本身并沒有放之四海而皆準的方法,，如何找到“正確”的知識讓AI去自主學習是其中的難點。此外,，張偉以該機構的實踐舉例稱,，在FOF投資中的資產配置領域，公司多年前自研推出的資產配置管理系統(tǒng),，就運用了AI技術自動識別產品并生成產品特征,，按照策略分析模型篩選出優(yōu)秀管理人，并對不同產品進行“多維畫像”,。

張偉認為,，整體而言,，F(xiàn)OF管理人既需要具備底層優(yōu)秀投顧和策略的挖掘,、甄別能力，也要有跟蹤判斷管理人投資和組合優(yōu)化的能力,，并且還需要在此之上形成自身的大類資產配置,、風險定價、風控管理,、投后管理能力,。而在這些投資流程中，AI能夠起到強大的支持賦能作用,。隨著大模型的興起和應用,，AI在復雜數(shù)據(jù)和模型的處理、資產配置的優(yōu)化和投資決策效率提高上,，將有更多發(fā)揮空間,。

原文轉自：中國證券報·中證網(wǎng)