上海
上证报中国证券网讯（记者 刘暄）近日，在天弘基金主动权益投资的晨会现场，一位研究员刚讲完某公司的公告点评，大屏右上角突然弹出一行字——AI Challenge：你对公司XX业务模块的盈利预测与券商一致预期存在较大差异，请补充解释。研究员随即调出财务模型，开始解释盈利预测差异。
“AI研究员”已在公募基金上岗。记者了解到，AI Challenge是嵌入到天弘基金自研投研平台“弘研智策TIRD”的功能模块。参会过程中，它会自动综合平台已有的卖方、买方、内部过往报告，如果投研人员讲述的报告与已有信息出现较大差异，AI会提出疑问，投研人员必须予以回应。
业内人士认为，“AI研究员”的产生并非简单引入市场上的AI工具就能完成，它需要以深度的投研数智化建设作为前提。
天弘基金告诉记者，2025年天弘基金打造了数字化投研平台“弘研智策TIRD”，“弘研智策TIRD”要具备三大核心功能：投研赋能工具、信息搜集交互工具、管理工具。
在AI相关技术的使用方面，平台底层应用了天弘基金自研大模型“弘思”，建立内部语料库及GPT系统，并形成几个核心AI功能，例如：智答功能，通过自研搜索引擎等，结合自研“弘思”大模型，模仿研究员思考模式并结合具体投研场景，对研究问题进行解答。
有机构认为，随着AI在公募基金行业的持续渗透使用，它已经改变了超额收益（阿尔法）的生产方式。
天弘基金表示，目前来看，使用AI并不意味着一定带来阿尔法，但AI正在深刻改变阿尔法的生产方式。
“现阶段AI更多负责高频、标准化、可验证的工作，例如抓取、清洗、摘要、趋势拟合、案例检索；人更多负责产业洞察、风险取舍、定价、仓位与交易。AI本身不直接产生阿尔法，因为超额收益最终来自非共识的正确判断和风险承担。但AI可以通过扩大信息覆盖面、提高验证效率、降低遗漏与行为偏差、强化过程可追溯，帮助团队更稳定地创造和保护超额收益。”天弘基金内部权益投研人员表示。
北京一家公募基金相关人士对上海证券报记者表示，投资超额收益最终来自非共识的正确判断，业绩表现与AI水平很难建立起因果关系。独有数据、独特视角、独立判断与高效的组织协同，或将成为超额收益的主要来源。
金融稳定理事会（FSB）报告认为，AI若主要用于文件起草、信息检索，对市场相关性的影响可能较小；若广泛参与策略制定和风险管理，相关脆弱性就可能上升。
这意味着，AI用得越深入，对模型输出的独立校验就越重要。
宏利基金基金经理张岩对记者坦言，近两年新的变化，是团队积极运用AI工具赋能投研。“一方面降低重复性工作，提升信息获取效率；另一方面长期来看，AI对投资研究的影响还会持续放大。从实际使用体验来看，AI工具已经显著提升研究效率。”他说。
“判断可以辅助，但责任不能移交。”上述公募基金相关人士称，这并不意味着AI可以完全替代人类完成全部投研工作，大量核心环节目前仍需要人的深度参与。
该相关人士进一步表示，研究员需要长期扎根产业一线，通过密集的上市公司调研、产业链上下游访谈，积累对行业底层逻辑的认知，才能捕捉到尚未被市场定价的产业趋势变化。此外，基金经理需要在长期交易中沉淀对市场情绪、资金结构、政策传导路径的动态理解，在复杂的不确定性中完成风险取舍、定价判断与仓位决策，这些依赖经验沉淀、直觉洞察与价值判断的能力，依然是当前AI无法完全覆盖的核心能力。
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