重磅来了！指数大咖激辩AI

【导读】指数投资高质量发展新引擎，五位指数大咖激辩AI

中国基金报记者 刘明 吴君            3月26日下午，中国基金报主办的“AI新纪元 指数大时代——2025指数投资高质量发展论坛”在北京成功举办。在第二场圆桌讨论环节，五位嘉宾围绕“AI时代 指数投资高质量发展新引擎”主题进行探讨，重点讨论了AI在指数投资领域的应用以及相关领域的投资机遇。            圆桌讨论由中信证券研究部金融产品首席分析师唐栋国主持，参与讨论的圆桌嘉宾包括富国基金量化投资部ETF投资总监王乐乐，长城基金总经理助理、量化与指数投资部总经理雷俊，银华基金量化投资部总监助理、基金经理李宜璇，以及摩根基金指数及量化投资部基金经理韩秀一。                       圆桌嘉宾核心观点如下：            富国基金量化投资部ETF投资总监王乐乐：AI并不能完全替代人，AI的核心是帮我们更加高效。就像医生开处方可以在网上查询药品，但处方权是医生从业经验的感知和历史积累。

长城基金总经理助理、量化与指数投资部总经理雷俊：AI对于资管机构主要有两方面促进作用，一是（阿尔法）的创造和增厚，二是个性化地打造产品和服务的解决方案。            银华基金量化投资部总监助理、基金经理李宜璇：随着AI时代的到来，未来我们能够给客户提供千人千面投资顾问服务，有望帮助投资者根据收益率和波动率目标实现投资组合构建。           摩根基金指数及量化投资部基金经理韩秀一：AI将从多个方面提升投资和研究的效率及能力，包括提升研究效率、构建更加精准的投资组合优化模型、探索实时的风险监测等。            以下为圆桌讨论详细内容：            中信证券研究部金融产品首席分析师 唐栋国            AI大模型大幅提升指数投资效率及投资者顾问服务能力            唐栋国：AI大模型正在深刻改变整个社会生态，对金融行业也带来颠覆性影响。你们公司在AI投入上有哪些变化？AI给你的工作带来哪些改变？                 富国基金量化投资部ETF投资总监 王乐乐            王乐乐：首先，我司对人工智能大模型的重视度非常高。早在去年，公司已经在硬件、软件方面进行大量投入，并将AI大模型首次运用于ETF投研团队，主要用于日度的研报观点汇总和ETF投资观点表达。同时，公司也用AI大模型来大幅提升团队日常工作效率，比如程序开发、代码写作等。            在ETF投资方面，我们已经将DeepSeek等AI大模型与富国的策略体系相融合。未来，我们还会将AI大模型用于情绪捕捉、指数分析及优化等方面的研究和开发，致力于为客户提供ETF投资策略的观察体系。

雷俊：我本人是智能科学硕士，距离我刚开始学习人工智能技术已经过了二十年。长城基金的量化投资团队从五年前就已经引入了人工智能技术，在研究层面进行了布局，如今DeepSeek的问世又为量化投资研究带来了更多的可能。在实际操作中，人工智能在以下三个方面显著提升了生产力：            一是日常办公和写代码方面。人工智能辅助编码过去两年有了很大的突破，为量化投资研究人员提供了很大的助力，我们在日常工作中都会实际运用。            二是在投资核心领域，我们也会利用人工智能技术不断学习和迭代。投资的关键在于收益与风险的平衡。我们追求超额收益的过程就是不断地寻找阿尔法因子，利用人工智能深度学习算法可以把因子挖掘工作打包在一套复杂的框架里。无论是卷积神经网络还是其他新的技术，我们都在积极跟进。                三是利用大模型和人工智能技术实现行业轮动。我们在量化研究的过程中，可以从多个角度进行数据分析，比如行业波动率、收益波动率，这些数据有助于我们更精准地捕捉市场趋势，从而优化投资端的风险管理和收益管理。            李宜璇：银华基金量化团队是在2009年建立的，是国内公募基金行业较早成立的量化团队之一。我们从2018年开始，就在利用神经网络对一些中频因子进行训练。到了2022年挖掘高频数据，进行分析和训练。2022年，我们把多频率的数据进行整合，开发中低频增强策略，将其应用在公募指数增强产品上，取得了非常不错的效果。2024年，我们把大模型更多应用在选股策略上。            我想说的是，虽然今天我们看到了DeepSeek，但我们的努力不是只在今天，而是已经持续了很长时间。量化基金经理已经和大模型、大数据共同成长和演进了很多年，因此，我们能够看到今天AI的发展有非常好的潜力。            韩秀一：大模型对投资行业，包括指数投资和阿尔法投资，都有比较大的促进作用。我们认为，在全球范围内，很多资管公司都可能会做四件事情。            第一，大模型不仅处理文本能力很强，且由于是多模态的，它还处理非结构化数据，比如卫星遥感、视频、电话会议等数据。这些数据都可以做成一个值，再让基金经理去预测。

第二，用机器学习或深度学习的方法，通过历史数据和基本面数据直接预测股票收益率，已经被证明是行之有效的。我们指数及量化团队几年前开始实盘，跟踪该策略。

第三，利用大模型去识别舆情和非结构化数据的风险。比如我们开发一个产品，在投资组合模型建好以后，可能会有一些实时的风险，不是传统的风险模型可以捕捉到的。现在的AI可以更好、更及时地捕捉这些风险，有助于投资团队更及时地应对风险。

第四，对于基金经理或研究员来说，用向量数据库叠加大模型的方法，可以复用自己的研究成果和研究经历。结合公司内部的研究库，AI给每个基金经理、研究员，提供了很好的投研助手或者说投研的增强效果。

AI的投入与应用可能改变指数资管行业格局            唐栋国：目前，AI在被动指数投资方面发挥了哪些作用？对指数投资有什么影响？公司对AI的投入力度会否影响指数产品的规模与行业格局？                 摩根基金指数及量化投资部基金经理 韩秀一            韩秀一：我认为各家资管机构对于AI的投资，或将会影响未来指数的竞争格局和规模。

举个例子，有些海外资管机构去年推出了一些大语言AI工具的新产品，利用软件和对话来描述你的投资需求和投资方案，它可以根据舆情或文本，推出实时的动态组合。这是对原来固定规则ETF的一个补充，优势是更加及时，倾向于一些新的概念。            同时，AI对投资顾问行业也是一个机遇。公开数据显示，美国ETF的主要资金来源之一是投顾，未来或将由大模型导流得来现金流。因为现在国内很多投资人会提问DeepSeek，在这样的市场环境下我应该配置什么产品。未来ETF既要给投资人清晰、长期有效的逻辑，也要让大模型学习到产品的风险收益特征，将这些特征供未来AI投顾使用。            李宜璇：作为指数管理人，我们很大一部分工作是做指数产品的研究和开发。做指数开发，需要大量的数据支持，同时开发创新型产品也需要强大的投研实力和团队的支持，AI为我们带来几点助力：            第一，AI帮助我们处理海量数据，包括非结构化数据，比如新闻舆情、市场情绪等，极大提高了指数开发的效率以及数据处理的能力。

第二，未来会从机械化、被动复制指数的模式，变成更加智能的、有一定增强效果的产品策略。我们不但能够运用AI的智能工具进行指数的增强，也能够更好地进行风险管理。

第三，随着AI时代的到来，未来可能是我们能够给客户提供千人千面的投资顾问的时代，AI或许可以帮助投资者根据自己收益率和波动率的目标来实现投资组合的建立。

DeepSeek的崛起给整个行业生态带来很大的改变，其开源模型用十分之一的成本达到了与OpenAI o1相当的水平，取得了“技术平权”的效果。我认为，未来行业格局可能会发生变化，每个资管公司可以更好地发挥自己的特色，根据自己的产品以及布局，利用AI工具发挥智能增强的效果。           雷俊：在资管行业中，有三个重要的角色：客户、管理人和销售机构。销售机构可以利用DeepSeek做什么？我认为可以显著提升服务效率和质量。比如，同一只指数，有10只ETF跟踪，要比较这10只产品的特色和区别，利用DeepSeek等大模型，可能只需要五分钟就能够自动完成信息的收集和整理，从而大幅度提高生产效率。            我认为AI对于资管机构主要有两方面促进作用。一是的创造和增厚。普通指数的更新频率最多是季度，这意味着信息的利用是严重滞后的，怎样更加高效地分析信息、处理信息，为组合提供增量价值，这是资管机构能够利用深度学习技术在资管产品上提供的附加值。二是个性化地打造产品和服务的解决方案。现在的资管产品特别多，单一分析比较费时，利用人工智能技术可以快速分析迭代，也是一个潜在的发展方向。

王乐乐：目前，AI在富国基金被动指数投资方面的使用场景，包括生成日度ETF投资观点、监测并观察市场热点、挖掘行业轮动因子、开发组合投资策略等。            另外，AI在指数方面的应用，主要体现在将AI技术和指数编制规则相结合，并用于指数成份股的预测，从而赋能基金经理，提升指数管理的精度；有助于进一步提升客户体验，对公司的业务布局和发展或将起到正向的推动作用。            AI更多是提升投资效率 AI不太可能完全对人进行替代            唐栋国：做量化投资和ETF投资，你们是否会担心AI对于指数基金经理产生替代？AI对于主动投资和被动投资本身的替代作用怎么样？            王乐乐：不担心。AI可以帮助基金经理更好地管理基金资产。ETF投资涉及很多因素，且对精细化管理的要求较高，AI可以帮助我们捕捉市场的变化、突发的因素，并辅助搭建ETF策略体系，但并不能替代被动指数基金经理。AI是一个很好的投资辅助工具，基于AI在垂类模型的各种开发，有助于大大提升投研效率和客户体验。

长城基金总经理助理、量化与指数投资部总经理 雷俊            雷俊：我从自身角度补充几个点：第一，投资和AI的关系，并不是简单的线性关系。也就是说，拥有最多的算力资源并不意味着一定能取得最好的投资业绩，这一点是很清晰的。在投资领域，除了算力资源外，还需要考虑数据质量、算法优化、模型的可解释性、应用场景的适配性以及对市场的深刻理解等诸多因素。

第二，从历史来看，人类经历的几次工业革命，从蒸汽动力到电气化，再到信息革命，目前正迈向人工智能阶段，这些技术变革都在人类的可控范围内，有力地推动了生产力的提升。然而，当前人工智能的发展速度确实超出了许多人的预期。我自己还是有一点小小的担心：再过二十年，人工智能是不是会自我进化？技术变革会对时代产生深远影响，它不仅会重塑各个行业的格局，还可能改变人类的生活方式和社会结构。我们需要在推动AI技术发展的同时，加强对其潜在风险的研究和应对。           李宜璇：在20世纪50年代“控制论”盛行时，大家担忧机器人会取代人类工作；80年代“专家系统”的出现，大家又担忧各行各业会被计算机专家系统取代。回到今天，这不是人类历史上第一次问这样的问题，我相信也不会是最后一次。

我们需要思考的核心问题是：算法智能和人类智能到底有什么差异，也就是说我们能不能用数据来表征人类所面对的所有问题？

AI可以非常高效地处理大量的数据，在这个能力上人类无法企及。但是人类构建信念、构建集体意识的能力是独有的，我们必须要相信一些没有办法用数据证明的东西，这是人类文明最核心的力量。

所以，未来AI不会完全取代我们的投资人员，但是可能会对整个投资行业进行进化。过去投资是一个经验驱动的生态，未来我们需要把数据和认知相结合来驱动投资。未来的投资人需要更好利用AI拓展自己的认知边界，同时能够保有独立的、批判性思考的能力。            韩秀一：只有更好地使用AI，才能适应接下来的竞争。

对于被动指数来讲，以前做一个指数从规则到回测，再到得出结果再返回来审视规则，需要花一两天时间。现在有了AI Agent，通过提问、设定规则，十几分钟就会有一个结果。而且这是改善投资者体验的机会，包括融合机构定制、个人投资者的想法。

对于主动管理来说，AI有望提升市场的有效性。比如去年底海外有个机构做了一个模型，利用大语言模型预测未来一个季度上市公司的营收，部分角度平均准确率已不输卖方分析师的一致预期。也就是说，在AI大模型“平权”以后，市场的竞争和有效性有望进一步上升，这倒逼基金经理和研究员做更有深度、更贴近产业趋势的研究。

我认为，未来主动ETF的发展会受益于AI的趋势。有了AI以后，投资者对于ETF的敏锐度有了更高要求，希望ETF能够捕捉到更多新的概念。那么，能不能通过大语言模型，开发一个动态的指数或动态的模型，尽可能跟踪市场的新趋势？这是行业面临的变局。            科技板块值得长期关注 投资者需进行资产配置            唐栋国：今年以来，AI产业链成为资金追捧的对象。你觉得就目前而言，AI主题指数的投资机会如何？今年哪类指数的投资价值值得关注，为什么？                 银华基金量化投资部总监助理、基金经理 李宜璇            李宜璇：我们作为指数基金的管理人，希望给投资者提供的是一系列能够实现短中长期财务规划的产品。根据其投资目标、风险偏好，以及投资期限等，提供一揽子的规划。

而且，近几年投资者对跨市场、多资产的品类的理解在提升，大类资产的概念也慢慢在投资者心中生根发芽。大家知道在不同的资产类别之间相关性比较低的情况下，能够非常有效地降低组合的波动性，同时能获得很好的收益。

因此，从短期来看，每年市场的叙事逻辑都会有一些变化。今年科技引领主流行情，但我们在做权益产品配置的时候，需要科技加上红利和消费两手抓，我相信这种分散投资、平衡的配置会是更好的选择。同时，可以辅以一些固收资产，包括黄金，甚至是跨境资产，能够让组合更加多元化，以期达到穿越周期、行稳致远的效果。            韩秀一：DeepSeek带来中国资产重估，海外基金对于中国资产的关注度上升。之所以外资对这个行业这么重视，是因为海外基金喜欢在美股上找参照。2022年底ChatGPT出来的时候，公开数据显示，头部科技公司大量资本开支开始投向AI行业，使得整个AI产业链受益，其开支基本上转成了纳斯达克上市公司的营收。

外资认为，中国也会是这样的逻辑。公开数据显示，国内的互联网等企业，正在开启过去几年来为数不多的新一轮的大规模资本开支，有几家头部企业已经公布了未来几年的开支计划。未来国内的芯片企业、应用端极有可能会受益于此，尤其是国内的科创企业或者头部互联网企业。当前整个产业的进程刚刚开始，第一阶段是资本开支的扩张，第二阶段或是应用端“从0到1”的创新。

因此，站在这个时间点，我们比较看好国内一些科创或头部互联网公司。如果客户追求胜率或希望偏宽度的投资，可以关注中证A500等指数，其对新质生产力的覆盖比较全。            雷俊：我讲几点：第一是长期资金配置与经济增速的关系。作为长期的配置型资金，回报与底层资产的长周期经济增速密切相关。假设金融资产每年收益率是8%，就不能期望获得20%的回报，除非依靠短期的估值波动，所以底层资产的选择很重要。如果人工智能能够显著改变经济基础格局，能够大幅提升整个市场的表现，那么ETF的配置价值就会发生很大的变化；反之，如果没有显著影响，那么普通指数大概率仍然以估值波动为主，而估值波动的收益获取具有比较大的挑战性。

第二是传统投资领域的风险量化。传统投资领域中，风险量化主要分为行业因子和风格因子两部分。这两个因子可以解释股票市场波动的30%到40%。长期来看，行业因子的要大于风格因子。以人工智能、机器人、芯片等行业为例，这些行业股价可能长期波动较大，对于投资者而言是很大的挑战。而且，短期内估值的波动甚至有可能远远大于业绩波动，我只能说大家要坐稳扶好。虽然ETF有很多优点，但是跟踪指数的难度也很大，因为指数受外部因素的影响更加显著，交易频次较高，资金流动和定价机制的波动比较大，也是一个需要应对的挑战。当然，我长期还是比较看好这个方向的。

第三，从产品选择角度，我建议投资者从自己的风险收益特征出发，基础风险决定了所需要完成的指数配置，而指数配置的+又会决定回报空间。            王乐乐：AI技术的推广，尤其是DeepSeek的落地，使得国内AI产业获得了明显的加速增长。未来，AI与各个产业融合，或将带来很多投资机会。包括“AI+数据”带来大数据产业的发展、“AI+新能源车”带来智能汽车的跳跃式发展、“AI+互联网应用平台”带来互联网行业的第二增长曲线。“AI+”产业链的中长期机会或仍值得关注，但需要谨慎短期交易过热风险。

编辑：江右 校对：王玥

制作：舰长

审核：许闻

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