当AI从概念走向生产力 ，基金行业的“人机协同”时代已经到来 。从海量信息的自动处理
，到财报与纪要的智能摘要，再到行业数据的实时跟踪——人工智能正在悄然重塑基金投研的工作方式
。未来的基金从业者应如何与AI共处？这也是广大学子的共同关切。

　　2026年5月21日 ，由中国证券投资基金业协会指导
，华泰柏瑞基金联袂南开大学商学院等机构联合主办的“一司一省一高校 ”投教暨反诈防非专项活动正式走进百年南开 。活动以“告白青春·投资未来
”为主题，围绕AI如何赋能投资研究展开深度交流 ，以专业视角为青年学子带来前沿的AI赋能投研分享。

　　作为主动拥抱科技变革的先行者，华泰柏瑞基金正将AI深度融入投资研究的每一个环节
。活动当日
，华泰柏瑞基金研究员曾懿之作为主讲嘉宾，以《人工智能如何赋能未来投资研究》为主题 ，向在场学子深入剖析了AI技术如何重塑传统投研范式
，全面展示了人工智能在主动投研领域的落地实践。

　　讲座伊始，曾懿之指出传统主动投研在当下市场环境中面临的四大挑战：信息过载 、覆盖有限
、效率低下与反应滞后 。他以数据佐证——A股上市公司从2015年的2808家增长至2025年的5477家、增幅接近95% ，每个投研人员覆盖的标的越来越多
，深度与广度难以兼顾
。传统模式高度依赖人工整理和人工研判，非结构化数据转结构化全靠手动 ，流程繁琐耗时。

　　曾懿之表示
，在人工智能时代，传统主动投研已经难以跟上信息速度与产业迭代速度 ，必须与AI深度结合
，才能更快 、更准、更全地应对市场变化 。在人工智能如何真正赋能主动投研方面，曾懿之将其归纳为四大核心应用场景：AI重构信息获取与处理
、加速基本面分析效率、辅助日常投研工作 、实现持仓与行业的实时跟踪
。

　　为方便同学们更直观地理解 ，他分享了两个实际案例：一是用AI快速搭建电网设备行业的周报，原本半天的工作量缩短至几十分钟；二是用AI跟踪大模型行业的Token使用量与价格变化
，自动统计Top10模型调用量
、厂商份额、价格及头部公司年化收入，实现产业高频数据的自动化跟踪。

　　曾懿之进一步指出 ，AI时代投研人员的核心竞争力不应被工具取代
，而应重塑升级 。AI的信息来源主要是公开数据和付费数据库，而研究员拥有行业研究经验 ，能验证信息
。AI擅长数据处理和归纳总结
，但难以胜任产业判断 、周期理解与逆向决策——而这正是人类研究员的真正价值所在。

　　在互动交流环节，同学们踊跃提问 ，围绕AI在投研中的具体落地难点
、量化投资与主动权益在AI应用方面的区别等问题
，与曾懿之展开了深入交流 。曾懿之结合自身研究经历与市场观察，耐心解答了同学们的疑问 ，鼓励大家夯实专业基础、紧跟科技前沿
，在金融与科技的交叉领域探索更多可能
。

　　场内分享干货满满，场外互动体验区同样人气高涨。除设置金融知识 、反诈等经典趣味互动环节外 ，“来自未来的告白信
”的特色板块吸引了大量学子们的打卡参与，在寓教于乐中
，理性投资与风险防范意识悄然扎根 。

　　自中国证券投资基金业协会发起“一司一省一高校”活动以来，这一项目已成为华泰柏瑞基金开展投教工作的重要组成部分。继上海财经大学
、复旦大学、浙江大学之后 ，华泰柏瑞基金将前沿的AI投资视野带入百年南开
，持续为青年学子赋能
。未来，华泰柏瑞基金将继续深入推进与高校的联合投教活动 ，为培育具备金融素养和风险意识的新时代人才贡献力量。

　　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
。