在AI时代加速来临的背景下，投资经理如何借助AI实现能力跃升，以及是否会被AI取代，成为备受瞩目的话题。圆桌环节特别邀请3位机构嘉宾展开探讨。

▲圆桌对话现场

谈及“AI技术如何驱动投资”的话题时，蒙玺投资创始人&总经理李骧分享了AI在量化领域中的应用现状。他指出，大约自2017年起，量化行业在投研方面已开始应用AI技术，具体如数据清洗、归纳整理、特征挖掘、模型预测等环节都有AI工具化应用。不过他也指出，强化学习等前沿技术在整个行业运用的深度还不够广，对未来技术发展具有一定的预判能力，但又不具备全盘的预测能力，而机构始终关注可能引发产业变革的科技突破。

在企业运营及工作层面，李骧认为，在编程效率维度，应用更为丰富。AI编程工具、自动化文本生成、优化客服等方面工作效率显著提升，公司在引导员工使用AI工具以适应技术变革。

李骧坦言，早期布局AI的量化机构已成为行业头部，当前行业不仅要比拼框架创新，还要注重投研细节，已经告别“一招鲜”的阶段。

国海证券资产管理分公司权益与量化投资总部量化投资经理杨雨晗表示，国海资管量化投研体系基于“基本面量化+AI”双驱动模式，旨在获取长期且可持续稳健的超额收益。

她介绍称，基本量化主要体现在价值上，因子包括基本面因子和价量因子，主要依靠人工和机器挖掘，强调一定的逻辑性及长期稳定性。而AI驱动体现在因子的组合层，包括回归模型、树模型以及深度学习模型。依照数据特征、因子特性，以及预测目标的不同，建立分域训练模式，打造多周期多策略的投研体系。

作为主观投资的代表，和谐汇一研究部TMT组长、投资经理凌晨谈到，和谐汇一在AI应用方面以工具类为主。“这两年引入AI工具后，我们投研效率显著提升。当年我们苦恼每天有大量信息涌入，以及每天要跟踪十几个电话会。如今AI在信息整理方面表现出色，比如录音整理以及生成AI摘要。这有助于我们进一步拓宽对目标企业的覆盖。”

在AI时代，投资经理的角色是否发生转变，又应具备哪些核心竞争力？针对这些问题，上述3位人士分享了他们的独到见解。

凌晨解释，主观权益的投研流程包括投资想法生成、信息收集整理、逻辑梳理及投资动作。其中，能被AI真正影响的环节较少，投资经理主要在初步咨询和信息收集环节使用AI。

凌晨强调，真正影响投资经理决策的关键因素并非AI，而是靠投资经理主动寻找有效信息，比如访谈专家、企业。对主观权益投资而言，建立第一手、独家、有价值的信息源是立足资本市场的根本，这也是未来AI时代下主观权益基金经理需构建的核心能力。

杨雨晗认为，随着AI进步，未来投资经理角色更聚焦于“价值架构者”。在她看来，大模型技术的发展推动了两大趋势：一是非结构化数据红利的释放，当前 AI 能够处理市场大量非结构化数据；二是策略迭代效率的提升，如AI Agent可自动化处理特征处理、模型训练、回测优化等复杂工程任务，投资经理的精力得以解放，能投入更高维度的跨领域研究等。

杨雨晗表示，AI大时代下投资经理核心竞争力有两点：一是要从第一性原理出发，理解AI底层算法逻辑以及基础框架，以针对性解决 AI 可能存在的 “幻觉”问题；二是要构造自己独特的领域知识，打造核心护城河，建立长期正确的价值体系。她谈到，“AI不是替代者，是认知增强的工具”。

李骧分享称，目前公司已不存在传统“投资经理”角色，这一角色转型为PM（Project Manager项目经理），主要对投资结果负责，其使用的投研成果由团队共同产出。

谈及对PM的能力要求，李骧认为，首先，PM要有技术敏感度和对新技术的高接受度，PM 未必需要精通AI技术，但要了解应用框架，了解在不同策略维度中的应用及发展方向。其次是持续的学习能力，即便面对陌生或艰难的任务，也能通过学习快速掌握。最后是责任心，即便PM们拥有统一输出的研究成果，长期来看，责任心强弱也会导致产品的业绩收益分化。