华泰柏瑞基金南开行：AI赋能投研的实战解析与未来展望

当AI从实验室概念演进为一线生产力工具，基金行业的“人机协同”新范式已进入实战阶段。从海量非结构化数据的自动化解析，到财报与会议纪要的智能提炼，再到产业链动态的实时监控——人工智能正系统性地重构基金投研的底层工作流。面对这场变革，从业者如何定位自身价值？这不仅关乎行业进化路径，也成为高校金融学子规划职业未来的关键议题。

2026年5月21日，一场围绕该议题的深度研讨在南开大学展开。本次由中国证券投资基金业协会指导、华泰柏瑞基金联合南开大学商学院等单位承办的“一司一省一高校”投教活动，以“告白青春·投资未来”为主线，为青年学子呈现了AI驱动投资研究的前沿实践与趋势洞察。

传统投研的效能瓶颈与AI的解决方案

活动主讲人、华泰柏瑞基金研究员曾懿之在《人工智能如何赋能未来投资研究》主题分享中，直指传统主动投研模式面临的四个核心挑战：信息过载、覆盖半径有限、处理效率低下及市场响应延迟。一组对比数据揭示了问题的紧迫性：A股上市公司数量从2015年的2808家增至2025年的5477家，增幅达95%。研究员在有限时间内既要保证覆盖广度，又要维持研究深度，传统人工模式已逼近效能天花板。

具体而言，传统流程高度依赖人工处理非结构化数据（如研报、公告），将其转化为可分析的结构化信息，环节繁琐且耗时。在信息呈指数级增长、产业技术快速迭代的当下，这一模式的市场响应速度已显不足。

AI如何破局？曾懿之将其归纳为四个关键应用层：重构信息获取与处理管道、加速基本面分析周期、辅助日常投研决策、实现持仓与行业的实时监控。这些并非远景规划，而是已在头部机构落地验证的成熟应用。

实战推演：AI在投研场景中的具体落地

为使听众获得直观认知，曾懿之分享了两个典型应用案例。其一聚焦效率提升：借助AI工具自动生成电网设备行业周报，将原本需半日的人工整理工作压缩至数十分钟。其二侧重深度监控：通过AI实时追踪大模型行业的Token使用量与定价变化，自动统计头部模型的调用量、厂商市占率、价格波动，并估算核心企业的年化收入潜力，实现了对产业高频数据的自动化洞察。

这两个案例清晰表明，AI并非停留在理论层面的技术概念，而是能直接切入投研痛点、提升决策效率的实战工具。

价值重构：人机协同时代的研究员定位

AI的深度应用自然引发行业关切：研究员的核心能力是否会被替代？曾懿之给出了明确论断：不会。相反，AI将驱动投研人员完成价值升级。

他分析指出，AI的信息源主要限于公开数据与付费数据库，其优势在于对既有信息的快速处理、归纳与模式识别。然而，深度投资研究的内涵远不止于此。对产业周期的理解、对供应链格局的洞察、对拐点的预判能力，以及敢于逆共识决策的勇气——这些依赖经验与直觉的复杂判断，正是人类研究员构建竞争壁垒的关键。AI如同一位高效的“领航员”，能处理海量信息并提示潜在信号，但最终的航线抉择与风险控制，仍需研究员凭借专业积淀完成。人机协同、优势互补，才是未来投研体系进化的核心方向。

现场互动与行业展望：赋能新一代金融人才

在问答环节，现场讨论聚焦于AI落地的实际挑战、量化与主动策略在AI应用上的差异等专业议题。曾懿之结合自身研究实践与市场观察进行了细致解答，并建议学子夯实金融建模与数据科学基础，主动拥抱技术变革，在金融与科技的交叉领域探索职业新路径。

场内分享内容密集，场外体验区同样互动热烈。除经典金融知识科普与反诈防非互动游戏外，特别设置的“来自未来的告白信”主题板块吸引了大量学生参与，使理性投资与风险防范意识在沉浸式体验中自然传递。

作为华泰柏瑞基金投资者教育体系的重要组成，“一司一省一高校”活动已先后走进上海财经大学、复旦大学、浙江大学等多所高校。此次携AI投研前沿课题落地南开大学，是其持续连接学界与业界、赋能青年人才的又一关键节点。未来，此类深入高校的联合投教活动将持续开展，旨在为行业培养兼具金融专业功底、科技应用能力与风险管控意识的新生代力量。

风险提示：市场有风险，投资需谨慎。本材料仅作为投资者教育，不构成任何投资建议，投资者不应以该等信息取代其独立判断或仅根据该等信息做出决策。如需购买相关基金产品，请您关注投资者适当性管理相关规定，提前做好风险测评，并根据您自身的风险承受能力购买与之相匹配的风险等级的基金产品。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。基金投资需注意投资风险，请仔细阅读基金合同和基金招募说明书和产品资料概要等法律文件，了解基金的具体情况。