伴隨AI技術的快速發展，基金行業AI人才爭奪戰愈演愈烈，AI與金融的深度融合正在重新定義行業競爭格局。對於公募行業來說，AI的廣泛應用將開啟一個全新的智能化時代

◎記者 朱妍 聶林浩

近日，公募基金2025年春季招聘正式啟動，人工智能（AI）、深度學習、大模型等相關領域人才成為基金公司關注的重點。AI與金融的深度融合正在重新定義行業競爭格局，基金行業AI人才爭奪戰愈演愈烈。

基金業春招聚焦AI高精尖人才

人工智能技術的迅猛發展正在重塑金融行業的競爭格局。在數字化轉型的浪潮下，基金公司對AI人才的需求快速增長。上海證券報記者梳理公募行業招聘信息發現，算法工程師、量化研究員等崗位頗為熱門，同時風控、投顧等領域也對AI相關人才敞開了大門。

例如，易方達基金正在招聘的算法研究員崗位，需要求職者深入跟蹤AI學術前沿，研究和理解機器學習和深度學習算法原理，將其應用於金融領域的業務場景。該職位明確提出“博士學曆+算法研究能力+金融業務理解”的高門檻要求，凸顯基金公司對高端AI人才的渴求。

路博邁基金則在風險管理部實習生崗位職責中提出，求職者需要參與金融AI領域的科研項目，推動AI技術在金融產品中的應用和創新。該職位同樣要求候選人為在讀博士研究生，熟悉機器學習、深度學習及相關算法，並具備一定的AI項目經驗。

此外，百嘉基金在行業研究崗位中也明確將“AI應用能力”列為優先項，反映出AI技術正滲透至基金行業的各個業務鏈條。西部利得基金經理翟梓艦認為，未來金融行業可能會出現更多專注於開發和優化AI係統等方麵的專業角色，而一部分傳統的工作職能或減少。對於從業人員以及基金經理來說，關鍵還是持續學習和掌握新技能，提升自己的競爭力。

基金公司掀起大模型部署熱潮

今年以來，基金行業掀起了大模型本地化部署的熱潮。易方達、富國、華安、國聯安、興業、浙商等基金公司紛紛行動，緊跟AI技術的發展步伐。

興業基金表示，與過去的閉源模型相比，開源模型（如DeepSeek）在基金行業的應用顯現出更多的優勢。由於基金行業大部分數據無法通過互聯網傳輸，開源本地模型的引入為構建行業垂直領域的AI解決方案提供了可能，從而加快了行業數智化進程。

浙商基金人士透露，AI模型已滲透到公司幾乎所有在管產品中，投資經理、研究員已經習慣於在主動研究的同時，向AI尋求建議。DeepSeek強大的文本數據處理能力和生成能力，進一步優化了投研人員的工作流程。未來，公司計劃基於DeepSeek-R1開發投研AI agent（人工智能代理），以更好地協助監控市場上的信息和風險。

華南某大型公募基金經理分享了AI使用體驗：“我經常用AI閱讀財報、進行邏輯驗證。例如，將幾家上市公司的財報數據輸入大模型並‘對話’，觀察矛盾點和邏輯關係。這大大提升了我的投研效率和知識積累速度。”

國金基金量化團隊認為，技術迭代不僅有利於對非標數據的挖掘，也有利於提升基金獲取私域數據的能力，這將有效賦能量化投資者，構建差異化的投資策略。總體來看，AI的發展降低了定製和微調模型的成本，可為不同類型的數據和需求打造定製化的模型。

機遇與挑戰並存

AI技術的迅速迭代為基金行業帶來了新的機遇，也提出了新的挑戰。

國泰基金基金經理於騰達認為，AI提供的是中性回答，不會給出非常鮮明的投資推薦，更多的是優化信息呈現。興證全球基金研究部副總監董理也認為，目前的AI模型無法作出主觀判斷，其對於投研的意義在於信息化的賦能，而主動投資仍需基金經理對結論和業績負責。

貓頭鷹基金研究院聯席總經理薑山補充道，在提煉信息的準確度、完整度方麵，AI仍有欠缺之處，基金經理須依據專業能力進行甄別，防止誤判。基金業績好壞取決於多種因素，擁抱AI並不確定能提升產品淨值。

“盡管生成式模型的發散思考能力為投研提供了思路，但其可驗證性仍有待提升。未來，可能需要部分約束生成式模型的發散能力，加強AI與人類智慧的合作，以實現更精準的投資建議。”浙商基金某資深人士說。

展望未來，AI在賦能基金投資方麵還有很多可能性。上述浙商基金人士認為，多模態大模型有望打通宏觀政策、產業鏈與資金流數據，實現“認知型投研”。在產品形態上，AI可能會推動“自適應基金”的誕生，策略參數或隨市場狀態而自動演化。

“隨著科技的不斷進步，AI與人類投研協作的邊界或被重新定義。雖然數據隱私、模型可解釋性及策略同質化等問題仍待解決與突破，但具備AI基礎設施有望加深基金公司的護城河是不爭的事實。”該人士說，對於整個公募行業來說，AI的廣泛應用將開啟一個全新的智能化時代。