姜晓丽离职引关注，但这家基金公司早已着手投研工业化破局

当公募资管规模逼近38万亿关口，高质量发展已从行业共识迈向实践深水区。投研领域长期存在的“投研流程碎片化、绩效难复制、过度依赖明星基金经理个人能力”三大痛点，不仅制约行业投研效能提升，更成为机构破解“靠天吃饭”魔咒的核心障碍。在此背景下，投研能力的工业化、智能化转型已从“可选”变为“必选”，成为机构构建长期竞争力的核心赛道。

在这场行业投研转型浪潮中，天弘基金无疑是兼具前瞻性与落地性的先行者。依托深厚的服务经验和技术积淀，天弘基金跳出传统基金经理单点发力的框架，过去数年聚焦投研内核，打造权益投研“TIRD平台”与固收“天弘五周期模型”两大投研基座，同时将AI技术系统性嵌入投研全流程，以“体系化构建+技术化赋能”双轮驱动，走出了一条差异化的投研升级之路，为行业转型提供了可借鉴的样本。

双投研基座：打通权益固收全链路，构建工业化投研体系

针对权益投研“投研脱节、决策缺乏量化支撑”的痛点，天弘基金打造权益投研“TIRD平台”，以“投研生产流程化、交互决策平台化、关键节点智能化”为核心，推动权益投研从“人治”向“数治”转型。该平台打破研究、投资、风控的部门壁垒，将分散投研环节标准化、模块化，把研究员主观分析转化为可量化、可追溯的数据节点，构建全链路协同投研闭环。研究端，个股分析被拆解为胜率赔率定价模型，核心驱动指标动态更新，解决了传统分析缺乏统一标准的问题；投资端，按基金经理风格匹配选股框架，实现投研与投资精准对接；风控端，通过量化指标及战术纪律预警，为投资决策加上“安全锁”。

作为固收领域的核心工具，天弘基金自2020年底推出“五周期模型”，并经多轮迭代完善。模型将影响债市走势的复杂因素，拆解为宏观、政策、机构行为、仓位、情绪五大周期维度，通过定量与定性结合的方法精准刻画周期阶段，兼顾宏观趋势与微观信号，为基金经理久期调整、仓位配置提供科学依据，破解了传统固收投研“研判碎片化、决策经验化”的难题。自推出以来，模型多次精准预判市场重大调整，2021年捕捉债市下行机会并识别地产下行影响，2022年预警交易拥挤信号、规避存单利率波动风险。依托该模型，天弘“固收+”产品2025年平均最大回撤仅-2.24%，显著低于-3.85%的市场平均水平。

AI深度赋能：场景化落地，打造人机协同新范式

在公募行业AI投研热潮中，天弘基金坚持“AI不是跟风，而是破局”的核心思路，聚焦关键场景走专业化赋能道路，形成“技术服务投研、投研反哺技术”的良性循环，打造“专家智慧+机器智能”的双轮驱动新范式。

AI技术是TIRD平台高效运转的核心支撑，其依托算法实现海量信息快速处理与信号挖掘，承担研究报告初稿撰写、市场异动监控等流程化工作，大幅提升投研效率。2025年3月，机器人板块热度高涨时，TIRD平台通过AI多维度模型捕捉到估值透支信号，给出“卖出”提示，助力投研团队及时减仓规避后续调整。

在固收领域，AI算法对历史债市、宏观政策、机构交易数据进行海量分析，优化五周期模型参数与逻辑，同时通过自然语言处理、舆情智能跟踪技术，捕捉市场情绪等难以量化的因素，让周期判断从“经验驱动”转向“数据驱动”。

在指数增强领域，AI化身“超级研究员”，高效处理财报、价格、舆情等多元信息，挖掘人力难以发现的超额因子。天弘基金在基本面多因子框架基础上融入前沿AI技术，实现因子库进化与阿尔法来源多元化，结合自研的A股风险模型优化组合配置。依托AI赋能，天弘量化指增团队2025年跻身行业少数“百亿级”梯队，旗下多只产品超额收益显著，回撤表现优于同类。

从双投研基座的搭建到AI技术的场景化深耕，天弘基金的投研升级之路，精准把握了公募行业高质量发展的核心逻辑。在38万亿的市场竞争中，天弘基金以两大基座为根基、以AI技术为引擎，不仅夯实了自身核心竞争力，更以可复制、可落地的实践，为行业投研工业化、智能化转型提供了有益借鉴。

风险提示：市场有风险，投资需谨慎，过往业绩不代表未来表现。投资者在购买基金前请仔细阅读基金的《基金合同》《招募说明书》等法律文件，了解基金的风险收益特征，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等判断基金是否和投资人的风险承受能力相适应。观点仅供参考，不构成投资意见。

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