浙商基金作为国内首批布局AI投研领域的基金公司，自2014年便锚定科技属性，矢志打造具有鲜明科技特色的公募基金。当下人工智能浪潮蓬勃发展的时代背景下，人工智能技术正以前所未有的速度和深度重构资管行业生态，浙商基金积极顺应趋势，在这场变革中不断探索前行。

打破“个体依赖”，构建稳定业绩输出机制

传统资管模式中，基金经理的流动可能会导致产品业绩大幅波动，这一问题如果在标准化流程的工业化平台中，或许能得到更妥善的解决。通过将投资流程拆解为数据处理、因子挖掘、模型构建等标准化环节，每个环节由专业团队协同完成，优秀策略被固化为模型参数，实现投资策略可追溯、可迭代、可传承。

这种模式下，即使基金经理发生变动，产品策略仍能保持稳定。以固收+产品“浙商智多盈”为例，其团队方式融合了多个基金经理的智慧，擅长宏观研判的基金经理运用风险平价模型和自主研发的“全天候模型”负责大类资产配置，擅长价值研究的基金经理自下而上研究如何创造超额等等。在此框架下，债券部分由擅长债券择时、量化择券的基金经理负责，股票部分通过深度解析多维度数据信息、构建智能投资模型，力争实现收益增强。

突破“投研瓶颈”，分层管理提升质效

不同于传统量化团队“单兵作战”的普遍模式，浙商基金工业化投研平台建立投研流程分层化管理、平台代码加密机制保障策略安全。浙商基金将投研流程拆解为五大层级，每层由专业团队分工负责：

数据挖掘层负责整理如企业盈利动态、行业政策、市场情绪等数据，因子层负责开发白盒因子和黑盒因子，模型层负责将因子组合为各种主题策略模型，投资组合层负责通过整合模型层的数据输出形成资产调仓方案，中央交易室负责高效调仓。浙商基金的“工业化投研平台”正在蓄势，做好成为行业创新典型样本的准备。

浙商基金工业化投研平台的核心价值不仅是投研流程的分层化管理，更重要的是无人掌握全部投资策略和程序代码的机制设计。每个团队仅负责单一层级，核心代码通过权限设计保证投资策略的加密安全存储，既防止投资策略外泄，又让投资策略可追溯、可迭代、可传承。

破解“成本高企”，让利于投资者

工业化投研的规模化效应，为降低服务成本提供了可能。传统的人力密集型的研究方式、层层传导的管理环节，最终都转化为投资者承担的服务成本。浙商基金通过工业化投研体系的搭建，让“降本”与“提质”形成正向循环。工业化平台通过“数据-因子-模型-组合-交易”的全链条标准化设计，将分散的投研动作整合为协同流程，这大幅压缩了不必要的人力投入与时间消耗，让单位服务成本的降低成为可能。

成本优化的终极目标是反哺投资者。通过精简冗余环节省下的管理成本，并非转化为机构利润，而是通过降低产品费率、优化服务配置等方式回馈给投资者。更重要的是，这种“降本”不以牺牲服务质量为代价——无论是大额资金还是小额投资，都能平等享受标准化的策略支持、实时的风险监控与全周期的投教陪伴。这种“普惠化”的成本分配逻辑，让更多人能以更低门槛获得专业资管服务，真正实现“科技赋能”向“价值共享”的转化。

从追求业绩稳定到策略分层，从成本优化到普惠共享，浙商基金以工业化思维重构了资管服务的价值链条，为行业高质量发展提供了更多元化的实践经验。

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