億策略平安基金发布“AI青蚨”：破解数据“沉睡”困局构建智能投研新范式

　　在人工智能技术加速重构金融业态的今天，一场由大模型驱动的投研生态变革正全面提速，迈向深度智能化的新阶段。面对海量研报、会议纪要等非结构化数据“沉睡”、知识复用难等行业痛点，平安基金率先破局，正式推出自主研发的“AI青蚨”——一个深度适配基金投研场景的智能知识引擎。

　　该平台不仅将研报分析效率从数小时缩短至分钟级，更通过智能标注、跨团队共享与人机协同机制，重构投研流程，降低知识流转成本，标志着公司在AI深度应用领域迈入自主可控的新阶段。在头部机构纷纷布局智能投研的竞赛中，平安基金正以技术自研为支点，撬动投研体系的智能化升级，加速抢占AI投研时代的制高点。

　　应势而生：从破解“最后一公里”难题到构建智能知识中枢

　　当前，全球头部金融机构正加速布局大模型驱动的智能投研体系。然而，尽管生成式AI技术迭代迅速，投资研究领域仍面临非结构化数据利用率低、知识复用难、跨团队协作成本高等核心瓶颈。

　　一方面，日均新增的万份研报、纪要等文本内容蕴含巨大价值，却因缺乏高效处理手段而长期“沉睡”；另一方面，传统通用型AI工具多聚焦客服、问答等标准化场景，难以满足投研人员对精确性、可追溯性与专业深度的严苛要求。

　　在此背景下，平安基金启动“AI青蚨”项目，不仅是一次技术升级，更是一场面向未来的战略行动。平台以RAG技术为核心架构，构建“数据—知识—应用”闭环：首先通过自然语言处理（NLP）技术对PDF、Word、会议录音转写等多源非结构化文本进行智能分段、去噪与语义解析，提取公司名称、行业分类、时间节点等关键实体及其关联关系；随后利用大语言模型对内容进行高精度标注，并将文本转化为高维语义向量，实现高效存储与快速检索。

　　当用户提出自然语言问题时，平台自动进行语义扩展，生成多维度检索关键词，结合稠密向量检索与关键字匹配，快速定位最相关知识片段，再通过排序模型优化结果相关性，最终生成结构化、带引用来源的投资观点摘要，涵盖逻辑链条、数据支撑与潜在风险提示。

　　这一流程彻底改变了传统依赖人工翻阅、整合资料的低效模式，将研报核心观点提取时间由30-60分钟缩短至5分钟以内，单位时间信息处理量提升超过90%，真正实现了“秒级响应、精准输出”。

　　平台上线以来，信息处理效率大幅提升，跨部门知识共享的壁垒逐步消解，投研团队得以将更多精力投入到策略设计与深度分析等核心环节，实现资源向高附加值工作的高效倾斜。这一效率的提升，不仅让内部沟通更高效，也推动公司逐步建立起智能化、可共享的知识管理体系，让知识真正变成可复用的资产。

　　更为深远的是，在投研之外，“AI青蚨”的影响已渗透至公司运营的多个维度。其知识库能力被拓展至人力资源、财务合规、行政管理等非投研场景，孵化出如“HR小灵通”等智能助手，可实现差旅政策咨询、IT问题解答、报销流程指引等标准化服务的秒级响应，显著提升跨部门协作效率。这种智能化运营模式不仅降低了综合管理成本，也再次推动公司内部知识资产的平台化沉淀与即时共享，构建起“人人可查、处处可用”的智慧组织生态。

　　稳健前行：打造智能投研的安全底座与可进化路径

　　作为应用于专业金融场景的AI平台，安全性与可靠性至关重要。针对大模型可能产生的“幻觉”问题，平安基金创新构建“技术约束+人工校验”双轨控制机制：在技术层面，通过调低模型温度参数、强制要求所有生成内容标注原始出处并附带文档直达链接，确保每一条建议均可追溯、可验证；在流程层面，设立“人机协同”机制，关键投资建议必须经研究员人工复核并确认合理性后方可采纳，实现算法效率与人类经验的深度融合。

　　同时，为防范数据安全与隐私泄露风险，平台建立了“输入过滤—输出净化—行为监控”三级防护体系：输入端自动识别并屏蔽涉及个人隐私或敏感字段的提问；输出端嵌入动态关键词拦截机制，防止生成违规内容；后台则通过完整日志记录所有用户查询、中间推理与最终输出，支持全流程审计与回溯。此外，平安基金还设立了自动化监控与人工抽检相结合的质量评估机制，持续优化平台表现。

　　展望未来，“AI青蚨”将持续深化应用广度与技术深度。一方面，平台将加速在全公司范围内的推广落地，覆盖更多业务条线，并积极参与行业交流，输出可复制的数字化转型经验；另一方面，技术团队将持续迭代升级，纳入更多非结构化数据源（如电话会议音频、新闻舆情等），并探索MCP（模型上下文协议）、Skill调用、上下文工程等前沿技术，推动实现更复杂的自动化分析与任务协同。

　　“AI青蚨”不仅是平安基金智能化转型的核心引擎，更是旨在构建人机深度融合的下一代投研范式，开启人工智能参与价值判断与战略决策的新征程，为资产管理行业的科技赋能与高质量发展注入澎湃动力。

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