如果我们一直疾行赶路，只关注眼前，而不抬头看天，就会脱离时代，与世界渐行渐远。

埋头苦干的同时，也要保持视线和感官的开放，知道外面的世界正在悄然发生什么变化。

偶尔也需要停下来思考，毕竟无论多么努力，得保证在正确的赛道和方向。否则只会渐行渐远，越努力越悲伤。

本期闲话杂谈我们请到了焱师姐主笔，今天我们不聊资产配置，不聊管理人，也不聊产品，想和大家聊聊这两天出现的一个重要的行业现象，不出意外的话这也是整个资管行业未来的变化大趋势。那就是，某头部券商要all in ai了：传闻几大一级部门正在裁撤合并，再叠加把一个大型it团队装入，最终整合重组成一个巨无霸大总部，而这个大部门将颠覆以往传统的财富管理模式，从源头转型为ai战队。以后对内和对客都主打ai模式，业务底层逻辑会基于ai做全新重构。虽然具体细节还不详，但这在资管行业里一石惊起巨浪。行业，要变天了！

这个模式其实在国外早就开始了，it入驻业务部门，与业务团队合而为一，降本增效，能用ai产出的绝不多费人力--当下这其实是对美国科技企业现行模式的效仿。这是一场ai运营效率的革命，在国内其他行业其实ai化早已如火如荼，阿里千问、快手可灵、腾讯元宝，京东也依靠AI全链路赋能，服务7亿用户、运营几千万种商品，实现国内当日达、欧洲当日达的效率。

继工业革命后，人力发展史上最大的ai革命终于还是席卷了金融业，而其实国内金融业这个现象早就开始了。TT基金在三年前就着手打造ai投研，到今天，这家体量第一梯队的公募代销平台，整个公司已经没有一个纯人工基金研究员了，取而代之的是一个ai基金研究团队。很多投研工作都由ai做小黑工，诸如投资组合底层投研辅助、尽调纪要整理、对外输出的研究成果、对客销售客服及投教、投后服务，甚至在各种论坛社群活跃的也是一群ai乔装的“人”你敢信。

而作为传统金融国有大机构，该券商的这个壮举彰显了转型决心。听闻早在智能手机才刚在国内初步发展那几年，苹果手机也才刚进入国内没太久那会儿，其就开始研发互联网交易和资讯app，是当时第一批吃螃蟹的证券机构之一，而后随着智能手机的普及，其他友商也迅速跟进。但互联网基因和底蕴的沉淀或者思路，让这家券商在互联网领域占据绝对的先发优势，独领风骚若干年，至今在互联网流量及转化方面仍是望尘莫及的存在。不得不说，对新浪潮的敏锐和科技基因底蕴的加持，先不说此路对不对或者能不能做出点花头，光是这个前瞻性就令人佩服。

而在去年朋友圈纷纷被他们刷屏“再出发”引发群嘲“黑红也是红”之后，今年不再纸上谈兵，直接真枪实弹地搞出大动作了。这不就只有科技部搞app还不够，要把传统财富管理大条线，全部模式都将由ai颠覆、打破并重构。这意味着传统的财富资管模式可能真的即将被颠覆，而且这极有可能是未来的大势所趋。

除了矿山与资源，所有ai可以渗透的领域，都将被席卷一切。

听说这个消息后，我的内心瞬间受到两股力量的冲突，大致是作为创业者和作为打工人的割裂。作为创业团队，第一反应是震惊和感叹。从过去两年ai大模型开始进入普通人的生活开始，其实大家或多或少在工作和生活中都会用到一些基础的ai功能辅助，我们也不例外，我们也使用ai做一些数据整理和清洗以及一些基础的文字整合工作。其实我们团队的it小哥就是知名人工智能专业的，过往我们自认为用的还行。但现如今，行业发展变化趋势如此迅猛，感觉再不跟上就来不及了。所以你问我，作为创业者跟不跟？答案是，得跟。得加快速度、拓展边界、深度跟上。我们当即决定要开会讨论，之后要多开展ai赋能投研方面的研究，看看有哪些是通过ai可以直接提升效率或可以带来增量投研信息的。怎么说呢，这个方向我们一直觉得是对的，就是之前没有这个紧迫感，现今传统金融机构都要变天了，感觉是逆流而上不进则退了，难道就是传说中的，XX卷王卷天下？被迫内卷，感受到要提速的迫切性了。

如果说作为创业者的感受是稍有冲击，那么作为从业打工人，受到的冲击就是N倍了。第一反应：基金研究员包括传统财富管理从业者还有存在的价值吗？第二反应：AI革命将革掉多少人的饭碗？

这场轰轰烈烈的科技变革的实质，是把打工人变成ai耗材，全员投入AI项目开发。AI时代，不再是靠人海人力战术，而是效率和原料优先。这个原料，可以是数据、是人的经验、是大模型不断习得变得更聪明。而人的经验和思路，都将作为燃料投入这场造梦大业。项目KPI压下来，牛马们似陀螺框框猛转，而开发的越快，可能人被淘汰得就越快。但是不努力干活搞开发，你连眼下的考核都过不去分分钟失业。

要么先被公司干掉，要么之后被AI干掉。条条道路通BE，就不要纠结上路的姿势是否优雅了。早晚的事。

先来看看AI革命已经导致大厂结构性减员的数据：

但人家本来就是搞科技的，非科技行业比如金融业，这个数字更不乐观，三五年后，同工种可能只需要十分之一的人，这话并非危言耸听。所有能标准化format、能固定获得数据源、能统一指令的工作都可用AI替代。展望后市，未来基金销售的前中后端服务、投研、运营、系统维护等都很可能由AI模式主导，哪里还需要这么多人。那为啥还要留十分之一呢？总得有机器操作和维护员吧，更重要的是，出了事儿总得有人背锅吧？否则你让AI负责？杂役工Junior首先被取代，Senior可能取代的慢点，原因咱们后文细说。

想象未来一位客户的一天，可能是这样度过的，早上小龙虾已经把各家财富机构由AI制作并自动发布推送的财经资讯发过来了，可能还会综合各家所言给提炼总结划重点。然后客户想看看自己持仓的产品的情况，都是AI写的报告。客户想了解下产品净值波动的原因，打开客服对话框，机器人客服自动结合市场行情和策略特点以及近期产品表现和你沟通。客户想买一个新产品，从全市场选品到问询聊天都是AI机器人。客户对一家管理人感兴趣，想了解下策略，看看路演尽调内容，AI马上给整理好公司和策略介绍、路演物料和尽调报告，都不需要自己去听视频。未来，尤其是中低门槛理财，哪里还需要什么人工销售。高端理财其实也可以标准化服务。

所以，作为打工人，斗大的代码不认识没关系，ai不精通才是致命的，未来ai就和现在的office一样的标准办公工具，不会ai的老弱病残打工仔最先被淘汰。这场革命大家已经身不由己被动身在其中了，不拥抱变化则早晚被淘汰。听上去确实有些残酷和焦虑，其实从AI革命开始以来，大家应该或多或少也曾思考过，自己的岗位存在被替代的可能性吧。

那么，回到我们自身最关心的问题：传统基金研究会被替代吗？

前面有提到，杂役工Junior可能最先也最容易被淘汰，逻辑清晰、数据源固定、输出格式可以标准化的数据分析整理和文案整理工作，这些投研工作其实都是可以用AI接过去的。所以，基于客观既定的数据整理做标准化分析和输出我觉得用AI生产问题不大，甚至可以更高效、更全面、更多维地提供更多增量信息赋能，解放传统产能。资产配置择时方面其实也可以ai和量化相结合，但管理人选择方面，我不认为ai可以学到人的经验和底蕴，因为选基金就是选管理人，选管理人本质还是选人本身，这也是投资中最重要的，要落地到实际，而非闭门造车、纸上谈兵。

首先，Ai无法具备人的经验底蕴。ai可以恒久远，但它没见到过百亿私募初创时期，焦头烂额蓬头垢面的老板，没去过当年他们暗无天日破败不堪的办公楼，甚至共享办公的也比比皆是。有的管理人，这几年做大了飘了投资经理也不肯出来分享了，ai永远没法还原当初才一点点规模时，老板是怎样一个个亲自拜访渠道，投一点点钱都能热泪盈眶踌铸满志。当时俺就坐在对面，淡淡的说请开始你的讲演。所有的大型管理人，基本不到10亿时我们就在对接了，对于百亿私募哪，是真的早就祛魅了。就像你那个从小看他光屁股一起长大的发小，某朝若了总裁你会像其他人一样对他礼膜拜星星眼吗？

所以我们对所有管理人的态度都是客观公正、不吹不黑的，觉得好的，这家还可以；不好的我们也不会公开点名。上次我所写了个管理人，研究员大概是心情好，多加了几句肯定之词，于是有读者问我们是这家的粉丝吗，我哑然失笑。粉丝过于隆重了，我们从来不曾是任何管理人的粉丝，就像我从不追星也没有偶像崇拜，因为早就祛魅，所以不会上头，对谁都是客观的。别看我们公众号和星球写了很多管理人，那也是客观剖析下特点，写了的也不代表我们在公开推荐。我们从不公开说人坏话，毕竟伤感情，而不以短时间的业绩优劣和规模多少论英雄，这也是我们秉承的研究原则，毕竟身在私募江湖久了，看惯了王朝兴衰更替，见多了一夜暴富和神探跌落。不要看人短期不行就落井下石，凤凰尚且有落难时。也不要看人风光无限就拼命追捧，不经跬步不致千里，你若见过他们微小时代的艰辛，就不会盲目夸赞，而且更为客观，他们就今日成就是多年努力的积累，是综合实力和时也命也的加持。对待管理人，保持平常心和初心。所以点睛一直以来，不追网红私募，不人云亦云，不攀附百亿私募。所以不公开推荐或不推荐管理人，也不公开诟病别人是我们一贯的作风。

那就回到了第二点，ai只能基于公开材料和数据分析，比如他会认为我们写的管理人都挺好的，因为我们不方便公开说不好的地方，顶多委婉提示下后续关注点，特别不好的我们索性也就不写。那其他公开材料也是同理可证，除非有仇否则也没人特意去写谁家不好，所以基于公开信息源的定性数据，本身就存在失真，说的都是好话。所以，可能ai在定量分析上面还能有些优势，但单纯定量分析就是闭门造车，加上定性方面，能获取的原料多失真，其实就很影响判断的客观真实公允性。试问ai如何能知道谁家团队是啥工作氛围、老板是啥人品？老板是不是赌狗？有没有搞小三？然后，其实私募虽然已经度过野蛮生长的草莽时代，近年来监管也致力于不断规范行业运作，出台了一系列法规，但毕竟相较公募在各方面透明度都没那么高，中小私募尤其小私募从业人员素质也良莠不齐，合规运营治理风险也不小，有些东西网上查不到，但明眼一看就是野路子早晚要出事，等挂上网了为时已晚，前几年几乎每年都出现野鸡跑路事件，甚至还规模都还不小。其实说到底，选管理人就是选人。就靠网上的不够透明的一点公开数据，怎么能让人放心呢？

第三，选人得先认识人吧？人与人之间的交互，和面对一张问卷，面对一个AI机器人。你觉得鲜活的人坐你对面交流，跟和机器交流，你更愿意认真回答哪个的问题呢？所以，一些无法标准化落到paper上的问题，或者写了也不会受到待见和重视的问题，这时候真人尽调的优势就显现出来了。比如通过尽调交流，了解在市场处于一些极端状态下，投资经理是如何调仓的，来帮助判断投资经理的性格、投资风格和风控理念，比如基金经理实际各个板块买了多少，到底是运气还是实力，偏向哪种交易风格，这些不是亲自对话，你觉得对面还愿意跟你说吗？

第四、AI做客服，不论是售前售后，尤其是投后服务，没有人文温度，也不支持个性化需求的精准沟通和落地服务。经常听到星友的抱怨，大机构定制了FOF但投后服务越发形同虚设，基本都是统一制式系统导出的模板，想多问一嘴都难，无法满足按照自己的个性化需求。这也是目前大机构定制FOF投后服务存在的通病，这两年量化规模大跃进，产业链上下游都框框接钱，市场好了钱也多了。加上保险资金大举入市，从前几年牛刀小试私募投资尝到了甜头，后续增量资金体量不小。而前几年一大批大额存单也陆续到期也带来增量市场空间。所以，以现有的人力而言，这个投后服务确实难以跟上。这可能也是为啥金融机构想转型ai模式提升标准化服务效率并增大服务范围的原因。但钱接多了，行情好时一荣俱荣，行情万一不好了，这个投后服务怎么做？目前已经有不少FOF定制客户在抱怨了。如果以定制客户的体量，尚且享受不到有颗粒度的服务，那普通客户买个单产品还可能有服务吗？可能正因如此，人类销售的存在还是有一定的意义吧，毕竟客户粘性的维持，还是靠有温度的人文交流。这也是点睛眼下在认真做的事情。

那么，作为普通人，作为打工人大军，出路在何方？

师姐大致抛砖引玉，浅提三个方向供粗略参考，也欢迎留言补充：

一个是要么精通AI，并且时刻保持创新精神、灵活思变，且效率敏捷，但这其实挺卷。未来的AI相当于今日之office，属于工作标配工具。当然，精通AI使用成为技术帝、并能积极运作做项目开拓创新的，一如今天可以把PPT和excel做出花做得明显技高一筹的，也许多少会有一些相对优势吧。

当然，如果你觉得自己不擅长这玩意儿，第二条出路就是转型传统的、不被AI取代的行业，比如矿产资源电力电网类的呀，或者必须用人工的工种。要么被迫打不过加入、要么彻底换轨道。

第三，努力攒钱成为AI服务的客户。他们卷出了新高度卷出了花，不也是为提升金融服务的质量和效率吗。做客户吧，享受他们的服务，这个最舒适，如果有钱的话。好了，唠了这么多，不如抓紧攒钱吧。

内容：焱师姐

责编：雕花小师傅

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