人工智能迅猛发展，正以破竹之势重塑各行各业格局，与其被动接受，不如积极拥抱。浙商基金在AI赋能金融领域的实践又有了新的跨越。此次变化，集中体现在对AI赋能的工业化投研体系的深度优化与拓展上。一、广泛的数据做底层支持数据是AI投资的底层动力，最初浙商基金将AI工具引入传统投资方式，基于大数据模型，辅助人类投资，帮助基金经理从繁琐的数据处理中解放出来。随着AI技术的深化与升级， AI赋能投资体系不断拓展完善，数据来源愈发广泛多元。与此同时，数据处理也更趋复杂精密，不仅要从海量繁杂的数据中精准筛选出有效信息，处理逻辑也从简单的模型运算，升级为深度的机器学习与智能算法。多源数据深度融合与复杂处理逻辑的协同运作，才能为AI投资提供更强劲、更精准的底层动力。并且这套数据的建设体系还在继续扩容，宏观经济、行业数据、企业经营，甚至新闻舆情、社交动态等细节多维度数据皆规划考虑纳入AI体系。例如，通过分析社交媒体上对某企业产品的评价热度和口碑，提前预判企业的市场表现。当然，庞大的数据泥沙俱下，还需要确保数据的有效性和准确性，AI系统运用先进的数据算法，对收集到的数据进行筛选、去噪和标准化处理，AI模型需要经过验证切实有效可用。庞大且高质量的数据资源，是AI投资模型的“源头活水”，使其能够学习到市场变化的复杂模式，为更智能化的投资决策奠定基础。二、AI与投研协同共进数据是基础，但数据又不是唯一，AI投资并不是简单地依赖算法。从线性到非线性，通过不同维度寻找有效的赚钱因子，搭建丰富多样的策略模型。这个过程，专业的投研判断不可或缺。AI凭借深度学习算法和多模态数据分析能力，深度挖掘企业财报、行业研报等海量信息，准确筛选出潜力标的，构建详尽的量化分析；投研团队基于AI成果，充分发挥个人积累的专业知识和经验，获取难以量化信息反馈给AI，AI进而优化基本面模型，融合定性定量分析，使投资决策更加细致、全面。AI模型更擅长广域、高效的数据处理，通过量化和智能化，可以克服主观心理上的偏差；同时丰富数据来源方式，又给了主观研究支撑，人类基金经理更擅长深度、系统的思考，将投资模型打磨的更加精细。基金经理的投研智慧擅长优化上限，而AI擅长提高下限，二者相辅相成，形成了
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