证券时报记者 裴利瑞
中国证券投资基金业协会最新数据显示，截至2025年5月底，我国公募基金总规模达33.74万亿元，再次创下历史新高。要管理好如此巨量的资产，依赖个别明星基金经理的“手工作坊”模式已难以为继，打造专业分工、团队作战、科技赋能、业绩稳定的平台式基金公司迫在眉睫。
2025年5月7日，证监会印发《推动公募基金高质量发展行动方案》（以下简称《行动方案》），特别提出“引导基金公司持续强化人力、系统等资源投入，加快‘平台式、一体化、多策略’投研体系建设，支持基金经理团队制管理模式，做大做强投研团队”。
目前，一些基金公司已通过“三化”（专业化、标准化、数智化）变革提升效率。
从明星时代到平台时代
过去27年，公募基金行业走出了一个群星闪耀的时代，一代代明星基金经理不断涌现，并凭借耀眼的业绩和强大的个人号召力将行业推上了高速发展的列车。然而，当行业规模红利见顶，过度依赖个人光环和明星效应的风险与弊端也日益凸显。
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。
特别是过去4年，主动权益投资面临重重挑战，波动的资本市场叠加激烈的竞争格局，使得超额收益的获取并不稳定，这也是公募基金在生产范式变革之下，受到挑战最大的领域之一。
中欧基金权益投决会主席周蔚文指出，当前基金经理需要面对“多、少、烈、大”四大难题，即上市公司数量多、单个基金经理投研精力有限、同业竞争激烈、产品品类多且个别体量大。
“当前，如何减少对个人能力的过分依赖，是摆在很多基金公司投研体系建设面前的一大重要命题。要确保基金公司经营的稳定性和可持续性，以及能够满足基金持有人的多样化需求，就必然要在投研的平台化布局上有所作为。”华南某基金公司一位高管表示，这本质上是要求公募基金尽快从规模扩张向能力建设、从明星时代向平台时代转型。
“公募基金行业亟待一场从‘农耕文明’到‘工业文明’的文明进化。”聂挺进表示，唯有通过流程化、平台化、智能化的科学投研体系建设，才能实现基金业绩可追溯、可复制、可预期的目标，真正破解基金行业靠天吃饭的“魔咒”。
基金行业掀起“三化”建设
为了解决行业痛点，多家基金公司响应《行动方案》中“加快‘平台式、一体化、多策略’投研体系建设”的要求，积极利用人工智能、大数据能力建设投研平台，掀起了基金行业的“三化”建设。
以中欧基金在平台化投研体系建设方面的实践为例，该公司将工业化理念融入投研体系中，通过“三化”（专业化、标准化、数智化）变革提升效率——专业化分工解决产品质量问题；标准化流程解决协作问题；数智化平台解决效率问题。
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+人工智能（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。
天弘基金依托先进的互联网技术能力，构建了一个“投研生产流程化、交互决策平台化、关键节点智能化”的投研体系——TIRD平台。公司希望据此可以解决高度依赖个人能力、缺乏精细化投研平台赋能、长期能力沉淀缺失的行业痛点，从而为投资者提供可追溯、可复制、可预期的超额收益。
首先，在投研生产流程化方面，TIRD平台贯穿天弘基金的研究端、投资端、风控端，从选标的并确定定价赔率，到通过组合优化器进行优化管理，再到通过量化手段和战术纪律控制回撤风险，投研生产过程清晰且科学。
其次，在交互决策平台化方面，TIRD平台搭建了一个数据维护治理体系和投研协同机制，研究员和基金经理的投研结果都可以在这一平台上实现知识共享和积累。
最后，在关键节点的智能化方面，TIRD平台找到投研关键应用场景，根据场景定义功能，同时根据功能训练专业大模型，推动人工智能技术全面嵌入核心投资流程，为投资经理提供决策支持。
据证券时报记者了解，在经历了一年多的打磨后，天弘基金打造的投研一体化平台TIRD目前已经投产应用。“TIRD平台将做好这样几件事——把研究的不连续、易断档、主观决策占主导，逐步变成成果可积累、过程可清晰、考核可量化，实现从主观到事实的转变；从完全依赖人脑到人机协同，使策略可以积累并迭代，业绩可以评价解释。”聂挺进说。
金融科技赋能投研体系
人工智能、大数据等新兴技术，是搭建上述新一代投研平台的技术底座，也是公募基金行业走向工业时代的核心引擎。为此，基金公司普遍加大了在金融科技上的布局和探索。
据了解，富国基金正在通过构建“数据—算法—算力”三位一体的智能投研体系，全面升级投研能力。
比如，投研数据服务平台可以整合实时新闻、舆情动态、多市场行情、机构研报及企业财报等20余个数据维度，形成覆盖基本面研究、量化策略开发、财务风险预警等场景的指标库。这一平台为权益、固收、量化等研究部门提供专业的数据支撑服务，通过大语言模型应用，实现基于外部研究报告每日对53个投资标的的最新市场观点总结，效率提升了90%。
此外，富国基金还依托分布式算力平台，构建了因子挖掘、策略配置、组合优化、组合管理、指令下达、风险控制、绩效归因等一体化的智能化流水线，即量化组合管理平台。该平台集成1500多个因子库及多个AI策略，支持2000+策略模型的秒级并发计算，使量化策略研发周期缩短了70%，实现组合风险收益比的动态平衡。投资指令的下单时效也从分钟级压缩至秒级，显著提升了投资决策的效率。
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。
“AI赋能的终极目标，并非取代人类研究员，而是让人从信息搜集、数据整理等重复劳动中解脱出来，把最宝贵的时间和脑力集中在真正的价值创造上——识别关键矛盾、做出复杂判断，这才是投资研究工作的核心魅力所在。一句话总结，AI是认知效率的放大器。”中欧基金表示。
投研交销顾一体化生态可期
平台型基金公司的探索刚刚起步。在众多基金公司的设想里，投研一体化平台还仅仅处于起点，未来投研交销顾一体化（即投资、研究、交易、销售、投顾）的完整生态将会给行业带来更多想象空间。
国信证券在研报中指出，《行动方案》为公募基金的范式转变提供了“平台式、一体化、多策略”的三大路径：
第一，在推动平台化发展方面，平台化的本质是通过投研、科技赋能构筑统一资源枢纽。比如，头部机构积极开发集成化IT系统，实现对投研数据、风控指标及客户行为的全面集成与分析，核心价值在于消除信息割裂，形成跨部门的资源协同网络。如此一来，既提升了效率，又降低了决策碎片化风险，助力基金公司从单一资管服务向综合性财富管理平台跃升。
第二，在推动一体化协同方面，一体化运营的核心在于将平台能力融入投资价值链闭环。在实践中，比如研究团队识别宏观信号后，投资经理可即时获取并触发组合调整指令，风控团队则同步发布风险评价观点，高效的联动将大幅缩短决策链条。
第三，在推动多策略融合方面，基金公司可以围绕股债衍生品构建丰富的策略工具箱（如宏观对冲、量化CTA、ESG因子投资等），同时通过“核心+卫星”模式实现跨风格、跨周期的动态配置。以FOF产品为例，资产机构在底层整合了内部数十种精选策略，同时借助一体化风控系统实时评估相关性并调整权重，从而实施精细化的资产配置，实现“多而不杂”的目标，在复杂的市场环境下分散风险并稳定增强收益。
过去几年，华夏基金一直在打造和迭代以资产配置为核心的多资产全能平台建设。6月28日，在北京举办的“2025一年一度指数大会”上，该公司一站式指数服务平台“红色火箭”推出了全新的重磅服务“LetfGo”，将华夏基金专业的资产配置能力，转化为投资者可轻松触达、清晰理解、便捷使用的解决方案。
“未来，我们想打造一个投研交销顾一体化完整生态的平台。一方面，这个平台要对基金经理、研究员所有的投研场景、投研数据、投研知识进行全面覆盖、整理和传输；另一方面，这个平台未来也会从权益资产，逐渐扩展到全面的资产、全面的策略，甚至全天候的服务。”华北某基金公司一位高管在展望投研一体化平台建设时称。
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