韦德体育,韦德官方网站,韦德网站,bevictor伟德官网,bevictor,韦德体育app,韦德官网入口,韦德网址,韦德体育网址,韦德体育下载,韦德体育app下载,韦德体育客户端,betvictor韦德,韦德体育平台,韦德体育世界杯,韦德体育bevictor,韦德体育注册网址,韦德体育网址最新,韦德体育靠谱吗

　　天弘基金副总经理聂挺进认为，当前，基金公司主动权益投研体系存在五大痛点：一是高度依赖基金经理个人能力，且个人能力参差不齐，能力圈各有差异；二是缺乏体系化、精细化的投研人员管理和赋能机制，持续伤害公司阿尔法创造能力；三是投研业务明星晋升管理者后，缺乏管理能力、管理方法和管理工具或抓手；四是投研人才考核激励机制与平台化的管理理念错配；五是缺乏数字化投研人才的培养机制，长期陷入“选马、赛马、留马”的循环往复。

　　具体而言，专业化分工将投研领域精细拆分，每位投研同事深耕细分领域成为专家，并专注能力圈迭代的最佳实践，规避全能模式下的精力耗散；标准化流程构建了工业化流水线，优化操作流程以形成协同运作机制，比如中欧多资产投资流程已实现“工业化制造”，整个流程类似于“四车间流水线”——设计车间负责拆解客户需求，生产车间通过底层研究生产细分策略，组装车间根据产品特性和市场情况组装策略，检测车间通过量化模型和回测系统进行风险控制和策略优化；数智化平台以机器处理海量数据、投研人员聚焦逻辑建模来展现。比如，基本面量化投资人员将选股逻辑转化为算法辅助决策，“基本面+（AI）”模式使得投研产能大幅提升，最终实现信息处理效率与决策精度的双重突破。

　　中欧基金也介绍了目前AI在公司固收投研领域的应用：一是提升研究基础层面的效率。例如，构建一个复杂的风险平价模型，过去需要好几天，现在有了AI的辅助，代码框架在个把小时内就能搭好，这种自动化释放了研究员的大量精力，使其从繁重的案头工作中解放出来；二是扩大策略研究层面的优势。目前，中欧基金基于深度学习的利率预测模型，融合了海量历史宏观、市场数据和事件因子，在拐点预判上已经展现出了可量化的优势。而对于政策的动态影响，基于大模型训练的舆情分析工具则能实时追踪文本的情绪倾向；三是拓展信用研究的深度和广度。例如，中欧基金投研团队将发债主体的海量信息（如财报、公告、产业链数据、宏观数据等）整合接入本地化的企业知识库，AI模型最终可以按照框架分析并输出信用分析的完整报告，让研究员快速查询特定主体的核心信息或风险点。