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　　天弘基金投研体系的升级打造已不止于“工业化”层面，而是全方面拥抱AI。从2024年开始，天弘基金尝试打造弘研智策TIRD（Tianhong Intelligent Research and Decision）平台，旨在通过研究端、投资端和风控端的深度融合，全面赋能投研流程，实现投资管理的高效协同与科学决策。该平台以策略模型赋能为核心，结合组合偏离度监控与纠偏机制，确保投资组合产生的超额收益可追溯、可复制、可预期，为投资管理提供坚实支撑。

　　天弘基金表示，TIRD投研平台对于投研人员的作用更多的是提效提质和科学化规范约束，是很好的辅助工具，并不会取代研究员和基金经理的主观判断。相反，依托投研平台，投研人员的深度分析和研判能够更有效地开展，未来TIRD平台将会成为“投研交销顾”一体化的完整生态。一方面，平台要对基金经理、研究员所有的投研场景、投研数据、投研知识进行全面的覆盖、整理、传输；另一方面，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。

　　“在特色方面，我们的产品覆盖港股市场，由于港股标的数量相对较少，风险模型需自主开发，加之其与A股在市场结构上存在差异，使得以量化策略投资港股具有一定挑战，但港股具备很好的投资价值，我们也在深耕。”田大伟透露，公司也高度重视系统能力与自动化运维，把它视为内在且可持续的竞争优势。“通过采用交易所提供的最高频数据，包括逐笔成交和逐笔委托数据，系统具备稳健的支持能力，能够保障产品长期稳定运行及未来扩展需求。”

　　华北一家头部公募人士也指出，投研体系化依赖数据支撑，但跨部门数据壁垒、数据质量参差不齐等问题普遍存在。平台化、工业化强调团队协作，但个体成果归属、利益分配机制若不清晰，可能引发矛盾。他建议基金公司加大技术投入，利用数字化工具优化数据处理、风险评估等环节，“但需注意技术与人的协同，避免过度依赖模型。同时，投研体系改革是一个长期的过程，需要持续的投入和耐心，不能因为短期的业绩压力或市场波动，而放弃对这一体系的建设和完善。”

　　“每位研究员通常有自己的编程风格、数据库使用方式和研究框架，为此团队投入了大量精力重构核心代码，构建了模块化、开放化的统一代码库，从而保障团队整体协作效率。”田大伟称，在上述模型库中，汇集了来自团队不同成员的模型，模型信息、业绩归因等都会展示出来，便于团队成员互相借鉴。“通过共建共享代码库，我们既实现了集体智慧的整合，也为个体创新保留了空间。团队内部也形成‘只要团队业绩好，每个人都会受益’的共识，这进一步促进了协作与共享的文化。”