上海
导读：过去一年我们和许多基金公司交流，都看到了一个很统一的需要：如何把AI嵌入到资产管理行业的工作流。在我们看来，AI的出现是对资产管理行业生产模式的重大变革。
过去20年，中国几乎所有领域的生产方式都完成了工业化。比如说，今天的制造业工厂和20年前完全不同，甚至许多公司完成了全自动化的生产。但是，在很长一段时间，资产管理行业的生产模式没有发生任何变化。虽然期间有中欧基金采用了“工业化”的生产模式，但是大部分基金公司的投研工作流并没有改变。
直到AI的出现，开始彻底改变资产管理行业的生产模式。今天，基金公司投研人员或多或少会用到一些AI的工具。在这些工具中，既有进门AI为代表的垂直类应用，也有Workbuddy、豆包为代表的广义AI应用。从2026年开始，中国资产管理行业开启了对AI的全面拥抱。
过去两年，我们也看到越来越多的基金公司开始把AI作为投研工作流的一部分。包括华夏基金、易方达基金、天弘基金在内的大型基金公司，都已经自建了AI驱动的投研系统。
但是也有许多人担心，AI的出现会不会取代人，未来资产管理公司之间是否会从比拼投研转变为比拼算力？人和AI之间的边界又如何定义呢？
近期，中国基金报发了一篇汇添富基金总经理张晖的主题演讲稿。这篇文章刚发布就在朋友圈被大量转发，阅读量也迅速超过了10万+。张晖总是一位非常有思考深度的管理者。他的公开演讲不多，但几乎每一次演讲都在业内引起强烈共鸣。在此次主题演讲中，他对于资产管理公司和AI的结合，提出了非常独到的见解。
以下，是我个人的总结，未必100%还原张晖总的思考，还是建议大家读原文。
01
AI替代的是“认知执行”，
人类保留的是“认知责任”
在张晖总看来，具有明确目标函数下的信息处理工作上，已经是AI的绝对主场。比如说用AI读研报、写基础材料、算财务模型、跑策略回测等。但是投资这件事上，AI很难代替人去承担“认知责任”。我理解这里面的关键点是，投资中对风险的定价和承受，是需要人为做出决策。投资是风险和收益一体两面的游戏，哪些风险应该承担，哪些风险需要管理，哪些风险需要规避，这都是个性化的决定。
张晖总举了一个手电筒理论。一个人的认知结构就像“手电筒”，只能照亮看得懂的那一小片区域，而手电筒光束之外的黑暗是完全看不懂的。那么，一个人面对波动的行为，也和他的认知边界有关。
我理解是，AI是大幅提高了我们获取信息的效率，而且能把信息做高质量的梳理。今天，许多专业教科书不用自己亲自看了，完全能通过AI系统化梳理出要点。但是投资结果的承担，是需要人来做的。而每个人的做法，又和自己的认知有关。张晖总提到，“认知责任”必须由人来扛，这是资管行业不可动摇的底线。
所以，他把资管行业的智能化演进分为三个阶段：第一阶段的智能助手，第二阶段的智能体协同，第三阶段的AI原生组织。由于目前AI还处在前两个阶段，并没有真正改变投资的范式转移。
02
AI时代下，
资管机构的护城河是什么
这是一个关键的问题。一直以来，资管机构的重要资产是人，是信任，是品牌。那么进入AI时代后，资管机构的护城河会不会发生变化，是否会从认知驱动转变为技术驱动？
为此，张晖总做了一个实验。他把同一批公开资料投喂给国内外的好几个主流大模型，最后得到了几乎一模一样的核心观点和篇幅结构。这个实验指向了AI大模型的弊端：高度同质化。而在投资中，同质化几乎一定是没有超额收益的。
所以，张晖总把未来资管机构的护城河划分为三个高阶维度：
1）私域的知识沉淀。这一点很容易理解，就是每一家基金公司的知识图谱，调研反馈和产业认知都是不一样的。通过大量的沉淀，形成了独有的私域知识库。也就是说，每一家基金公司投喂给大模型不一样的数据源。你把控的投研源头质量越高，和其他人之间拉开的差距就越大。
2）非共识的判断和组合表达。当市场变得越来越有效时，信息已经快速反映在股价中了。比如说，最近市场的下跌，可以找到充分的信息证明。但是面对下跌，我们是觉得下跌是合理的，还是逆向去加仓？更重要的是，研究观点如何转为为最优的组合结构？投资是风险和收益的两面，那么某些是否需要承担高性价比的风险。
3）受托信任与长期陪伴。资产管理行业的基础，是一种受托责任，英文是Fiduciary Duty。基于人的受托责任担当，是算法难以取代的温度。
03
AI重构资管的路径与边界是什么
张晖总把投研工序划分为三个刻度：可验证性、后果严重性、责任归属。这三个刻度层层往上递进。最下层的可验证性，AI的替代力越强，最上层的归属责任，AI的替代力越弱。而且，越往上越重要。
在信息收集层面，毫无疑问未来就是AI的天下。但是在建模和因子层面，要规避回测式伪发现、过度拟合、以及策略拥挤。我的理解是，AI是线性思维的，但世界的发展是跳跃、非线性的。一个历史很好的策略，大概率在未来不能重复。这就需要人工审核。
在最重要的定价层面，AI是不行的。AI只能总结历史数据说了什么，但是这个位置是否要出手，有多少风险预算，这需要基金经理主动承担。
在销售端和服务端，张晖总认为AI也能进行深刻的重构。这里面核心是，通过AI形成定制化的配置和陪伴。比如说，AI的出现能在销售端真正实现千人千面，理解每一个客户的风险偏好和流动性约束。在用户持仓交易的非理性行为，也可以通过AI行为感知器识别。
04
AI范式转变需要面对的三道边界
张晖总强调“范式很难改变”的根本原因是，资产管理机构需要面对风险和底线的三道边界。
第一道边界是数据幻觉。我的理解是，低质量的数据会让AI产生错误的结论。这个问题在非AI时代就长期存在。记得我读高中的时候，老师开了一个玩笑：there is liar, there is damn liar, there is statistics. 从统计数据的角度出发，能够同时证明一个事情的正面和反面，就看你截取什么数据。
解决的边界是，建立私域的数据底座，形成高质量的数据源。这里面的模型都要经过投研的校验。张晖总用了一个英文单词Ontology，对应公司统一的“知识本体”。这是一个知识工程术语，指把一个领域的概念、属性以及他们之间的关系，用标准化的方式显示定义。我的理解是，这是一套严密的知识图谱，形成了稳定的关系后，才能提升AI应用的可靠性。
第二道边界是市场的边界。我的理解是，如果全市场的投资者都在用相似的底层模型和数据，那么最终会得到相同的交易信号。AI的同质化，会带来“算法共振”。驱动“羊群效应”的，从过去人类的情绪，变成了同质的算法。
第三道边界是责任的边界。张晖总讲了一句很深刻的话：一个“没有人类责任主体的全自动基金”，在资管行业里不会成为主流——客户不会买单，也难以符合监管对受托责任的要求。算法是没有责任和担当的，而正是资产管理行业的核心价值，也是需要人类站出来的地方。
05
汇添富基金在AI领域的实践
汇添富在AI领域的实践是立体的。推进路径上，最下的基础层以Copilot助手实现全员的效率提高，中间的核心层以多Agent协同重构业务工序，最上面的战略层围绕前沿技术演进与业务模式升维，开展前瞻性的研究与探索。
在公司的核心业务链条，汇添富基金建设了研究、投资助理、规则化投资、营销、运营等六大Agent集群。这六大集群是形成闭环的系统，不是独立运行。张晖总把这套系统高度概括为三个词：“系统+AI+人工”，系统定规则，AI出主意，人来做判断。我们看到，这是一套系统化、AI化以及人工化相互融合的框架。
了解汇添富的朋友，一定知道他们的“规则化投资”。这个理念的背后，是打造清晰、可预期的、风险收益特征和风格稳定的底层资产。通过“规则化投资”，能够有效规避基金经理的风格漂移。用产品特征来定义、来匹配基金经理的投资理念框架。
在有了AI工具后，汇添富基金能够对各类产品做“规则化投资”的监控。这是张晖总前面说的，系统定规则，AI出主意，人来做判断的例子。每一方都发挥自己擅长的地方。
06
我个人认为，AI的出现会带来资产管理行业全面“科学化”的趋势。在这个过程中，大型资管机构会开始自建AI系统，把投研的认知和素材本地化。AI是对投研生产模式的一次变革型重构。这就像汽车领域那样，虽然中国在燃油车不如发达国家，但是一下子跳跃到了更先进的电动车时代。
AI的出现后，让全球所有的资产管理机构回到了同一起跑线。确实，贝莱德这样的科技基因基金公司，很早就打造了他们强大的内部系统。但是，中国资管机构的生产方式变革，会是一种加速度的。甚至在这个过程中，会有一大批中国的AI应用快速成长起来。
在这一篇主题演讲中，张晖总从一名做过投研的总经理角度出发，阐述了他认为AI能做什么，会做什么，以及和人类的边界。这些思考，相信会给许多基金公司的高管，带来一些启发和帮助。
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