搜集、数据整理、报告撰写为代表的基础性、重复性任务形成直接冲击。那么，对于公募基金，尤其是投研业务的从业者来说，面对AI的冲击是否会成为第一次工业革命浪潮下的“纺织女工”？   华南某公募基金经理表示：“我个人把AI比作是‘成熟的实习生’，或者‘投研新人’，一些数据的搜集整理、交叉验证，甚至是简单的分析等工作，是比较成熟的；AI在这些基础性工作上发挥作用后，就能给投研人员留出更多的时间和心力去做AI暂时还做不了的事情。”   “AI和人在投研领域的能力圈实际上并不重叠，甚至某种程度上是互补的。” 民生加银基金基金经理王悦也认为，一个好的投研人员应该是一个能不停提出好问题的人，他们的目标并不是得到某种答案，而是不断地针对现有的情况，问出一个好的“why”，以此来真正察觉一个产业和公司最核心的变量。而一个好的AI是一个能给出好答案的工具，AI不具备很好的推理与思考能力，但能够针对研究员所提的问题，给出敏锐且较为准确的答案，提高研究员的研究效率。   汇丰晋信基金基金经理韦钰也认为，目前来看，AI还不能替代基金经理和研究员。AI可以用于协助处理海量的历史资料，梳理出关键和总结出一定的规律，角色更类似一位研究助理。研究员或者基金经理可以在这些信息的基础上，依靠自身长期积累的认知能力，做出更准确的行业判断和投资决策。   “也要看到，还有很多工作是AI所无法取代的。比如现场调研，我们很多投研人员要和上市公司的负责人或者管理团队现场交流，其中很重要的一个目的就是感知对方的工作状态，这或许听起来有一些感性，但这又会实实在在体现在公司业绩上，很多还是先兆指标。再比如一些非公开信息的挖掘，AI只能对现有的材料进行整理分析，但合规前提下的非公开信息，也有着较高的分析价值。”前述华南公募基金经理表示。   阿尔法来源从广度转向深度   虽然AI成为投研“利器”，但基金经理乃至整个投研团队的专业壁垒却依旧清晰甚至更加凸显。   “我的观点是：AI替代的是岗位的低附加值工作，而非岗位本身；威胁的是不愿适应变化、能力单一的人，而非具备核心能力的投研人员。”益民基金认为。   益民基金表示，AI时代，市场的信息差会逐步缩小，因为AI能快速抓取、分析海量信息，几乎所有投研机构都能借助AI获取相同的基础数据和信息。所以，未来的超额收益，不再来自谁能更快获取信息，而是来自谁能更深度地解读信息、更精准地
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