关于ETF投资工具, 现在又有新的变化出现了。
ETF数据查询、指数分析这些专业功能现在正在被做成叫作AI Skill也就是技能的东西, 然后再把这些东西接进智能体平台里面去, 投资者只要用自然语言提出疑问, 就可以直接调用相关的数据服务, 随着AI Agent一步一步地进入到投资服务这个场景里来, 资管机构现在开始想办法把专业的数据和投研能力这两种东西转化成可以供外部人员直接调用的标准化工具。
最近的时候, 华泰柏瑞基金推出的那个“华泰柏瑞 ETF_SKILL”, 它被正式地上架到了 WorkBuddy 的官方技能市场（即 SkillHub）, 同时, 它也支持那种通过自主安装的方式, 来接入其他那些可以兼容的 AI Agent 平台。
用户通过自然语言, 去提出自己的需求之后, 马上就能够获取到关于 ETF 这些产品的相关数据信息了, 这里面就包括了历史业绩情况、具体的费率标准、基金经理的观点看法, 还有分红记录等等这些核心内容, 从而实现了对相关数据进行查询和比较的工作, 这一步骤是一站式就可以完成的。
这种转变背后的实际情形是, 各类基金管理公司在数字化服务方面的建设动作, 正由过去那种只在自己的平台内部运行的状态, 逐步扩展到了向外部开放接口的方向上去, 那么站在人工智能智能体这个新的发展阶段里面, 怎么样重新去搭建好面向客户的服务入口, 并且切实地去提高相关专业能力传递给目标群体的效率呢, 这目前已经成了整个资产管理行业内大家都非常需要仔细研究和重视的一个全新的、有待破解的重要问题。
基金公司密集布局AI Agent
公募基金行业对AI Agent也就是智能体方面的探索动作正在加快, 这表现得特别明显。基金公司这边在持续地推着人工智能落地, 把智能技术应用到内部的投资研究、合规风控、还有日常运营这些业务场景里去。
同时, 还有一方面情况, 就是越来越多的投资机构在尝试把他们自己原来拥有的数据、内容还有工具能力这些东西, 都接入到外部的智能体平台系统中去, 以此来拓展他们面向广大投资者所提供服务的渠道和范围。
具体地进行情况来看, 在最近的这段时期之内, 有好几家的公募基金都在加速地去探索AI智能体应用场景, 它们把基金研究选择、指数分析工作、资讯追踪功能以及投资教育学习功能, 全都融合到了智能服务体系之中, 还通过外部的智能体平台来上线了基金问答、观点策略解读、投研材料翻译这些由人工智能驱动的技能, 以此来进一步地拓展包括行情分析、基金深入解读以及不同产品之间直接对比在内的更多样的服务场景。
从咱们看到的那些实际情况里头能明白, 现在的金融机构搞人工智能方面的打算和安排, 已经不光是局限于在单独一个平台上面弄一些聪明的、自动化的功能了, 而是在往另外一个方向去发展, 也就是把人家自己那些专业的本事和能力, 拿出来输出到其他好几个不同的平台上面去用。
对资产管理中心这个机构来说, 这样的一种变动, 它不光就是说明白给大伙儿的服务出口更多样化了, 同时也把数据怎么管理好、专业知识怎么整理妥当、还有和技术那边进行对接的接口该怎么搞好这些事情, 都给了一个新的更高的标准说清楚。
往回看过去的日子, 那提供金融方面的帮助主要是得靠着客户这边主动跑到这些机构的电脑系统或者门户里面去自己找信息用着；但是到了以后这个阶段, 有一部分那些可以标准化的服务内容, 很有可能会借由人工智能助理这种方式出现, 根据每一个人都有的特殊情况下的实际需要, 让它们被直接拿出来使用。
这也代表着, 资产管理机构的数字化竞争重心, 或许会慢慢发生改变, 不再是仅仅去比拼那些应用功能, 而是看向专业能力能不能被有效地组织起来, 能不能被便捷地进行调用, 还能不能保持持续地提供。
ETF成为AI工具创新切入点
在众多金融服务场景中，ETF正在成为AI工具创新的重要切入点。
近年来, 国内指数化投资持续发展, ETF产品的数量是不断在增加中。投资范围从传统宽基指数这一条路, 延伸到了行业主题、债券、跨境以及商品等多个领域中去。这给投资者提供了配置工具, 这些工具是更加丰富了的, 以便让大家使用。
与此同时, 产品供给变得特别丰富。这个情况同时也提高了投资者在筛选方面的难度。它同时还提高了投资者在比较方面的难度。它同样还提高了投资者在跟踪ETF时的难度。
比如说, 投资者要是想要去挑选ETF的话, 他们通常都需要把指数的表现、基金规模的状况是什么样的、费率是多少、流动性好不好、基金经理的情况以及历史业绩等等这些信息给全部了解清楚, 而且关于这些相关的各种数据的话, 它们是被分散地放在基金公告里面的、行情软件那里、还有一些第三方的资讯平台那边呢, 并且有部分指标还存在统计口径不一样以及更新的频率有差异这样的问题。
在普通投资者这里头, 想要完成一次那算是比较全面的产品对比, 他们就得在好几个页面之间, 去反复地查询信息；而面对专业投资者还有机构客户这样一类人群来讲的话, 怎么才能快速地获取到那种标准化的、可以进行比较的数据呢, 这个情况同样会对他们的研究效率以及决策效率产生影响和影响的。
传统的信息服务是依赖于固定的页面来进行展示的, 而这里所说的人工智能智能体则是提供了另外一种不同的可能性以供人们选择。
比如在具体操作的时候, 投资者是可以直接向人工智能智能体发出指令的, 要求它把两只指数交易型基金进行对比, 去比较它们的资产规模大小、费用比率高低以及风险收益方面的特征如何, 或者说要去查询某一只指数交易基金在融资融券方面具有怎样的具体情况。
这样做的话, 就完全不需要再去费力地分别寻找各种不同的数据查询入口了。
其实, 这种服务方式的重点和要害, 并不是说仅仅是给基金数据这个地方弄个可以聊天的窗口那么简单而已, 更重要的是要把那些以前散落在各个角落里的查询操作、筛选动作还有分析行为, 全都变成可以被反复使用的服务模块。
从行业这个角度来进行查看的话, ETF这种产品具备标准化程度比较高的一个特点, 同时基础信息是相对透明的状态, 还有数据指标是比较明确的一个状态, 这些特点为AI工具应用在金融领域提供了一个比较具体的场景。
华泰柏瑞基金上线ETF_SKILL
在资产管理行业里, 大家正在进行探索, 想看看AI Agent这种服务模式到底行不行。华泰柏瑞基金最近上线了一个叫ETF_SKILL的产品, 这件事正好提供了一个具体的案例, 让我们可以观察到专业的金融机构是怎么去开放自己的数据能力的。
据了解, 华泰柏瑞ETF_SKILL现在已经正式的上线了WorkBuddy官方技能市场, 也就是SkillHub这个地方。它还可以支持大家通过自己安装的方式, 把东西接进其他那些Compatible的AI Agent平台中去。
这个工具和传统的通过网页去查询东西的方式不一样, 它把有关ETF的那些公开数据, 还有进行查询的功能, 都打包封装成了一个可以被调用的AI技能, 当用户想要获取信息的时候, 不需要做复杂的操作, 只要像平常说话一样, 用自然的语言提出自己的需求, 系统就会自动去查, 然后把ETF产品的净值、规模、费率、基金经理、历史业绩以及分红这几个方面的核心信息给用户找出来, 不仅如此, 用户还可以用它来对相关的不同数据进行横向比较或者单独查询, 从而更直观地了解情况。
在产品设计这个方面上头, 那个工具它是特别强调用自然语言去进行交互, 还有就是要支持跨平台的进行调用, 用户他既可以是通过下载安装WorkBuddy技能市场里的东西来达到目的, 或者是也能够依据上面提供的那些相关的指引步骤, 去放在那些能够兼容的AI Agent平台里面把它给配置完毕, 最终的目的就是能够在各种不同的使用场景里, 把由华泰柏瑞那边所提供出来的数据服务给真正意义上地调用起来。
据我们所了解的情况, 华泰柏瑞基金公司还在继续往各个业务板块里面加强人工智能方面的建设力度, 这些板块包括研究工作、销售工作以及运营工作等等, 同时, 他们也在想办法探索一种让人类员工和机器设备能够一起协作配合的工作模式与流程。
在场景这一端, 在今年六月份的时候呢, 华泰柏瑞基金举办了一个叫作“华泰柏瑞杯·全国首届ETF AI交易巅峰赛”的活动。该活动支持参赛者带着自己的Agent去调用行情检索、模拟交易等相关的技能。在赛事进行的期间, 相关Skills被调用的次数累计达到了60万次。
这一现象印证了使用Agent来调用ETF数据工具的市场需求。（数据来源: 华泰柏瑞基金）
在此之前, 华泰柏瑞基金透过模拟交易场景这个方式来探索人工智能代理的应用范畴。到了这次这个阶段里, 他们将交易所交易基金的数据能力进行了封装工作, 并且把它打造成了面向外界公开输出的独立技能形式。
由此可以看出, 这家机构在人工智能领域所开展的实际践行过程, 正在进一步朝着投资服务这种类型的应用场景方向进行延伸活动。
对于基金公司来说, 这种探索也是具有更广泛的意义, 而且, 过去机构所积累的数据以及在研究方面具备的能力, 主要是通过基金产品、研究报告、官方网站还有客户服务这些渠道, 来触达投资者的。
但是, 随着AI Agent这个生态逐步发展起来以后, 部分专业能力有望变成标准化接口的形式, 然后进入更多外部的应用场景。
可以看见, 在金融机构把专业数据还有研究工具、服务流程变成可以调用的智能化模块的这个过程不断地进行下去之后, 资产管理服务实现的方式有可能会变得更多样。
一边提高生产效率, 一边还要把数据的质量看管好, 把合规管理的事情做好, 同时还得保护好投资者的权益, 这一连串的问题, 也是这个行业在后面一段时间内需要一直去解答的事情。
风险提示: 市场存在着风险, 大家在投资的时候千万要谨慎。本平台所提供的所有功能还有新闻资讯, 仅仅起到参考作用。本服务的详细内容是由 AI 来生成的, 并且会受到技术方面的特性以及数据实时发生变化的影响, 所以有可能出现偏差。
相关的数据是从公开的披露渠道那里获取到的, 可能会有更新延迟的情况, 或者在具体口径上存在差异, 大家请以基金合同、官方公告这类最原始的披露文件里面写的内容为准。本服务涉及的内容并不是对未来的业绩进行预测或者是作出承诺, 同时也不构成任何关于投资建议的东西。
用户在利用本服务的过程中, 需要自己去做好数据的核实工作, 也要把相关的风险给把控好, 进行独立的分析判断, 然后独自来承担由此产生的各种风险。这份材料仅仅是用来做投资者教育方面的内容的, 它并不构成任何类型的投资建议。
广大的投资者们, 不应当用这些信息来取代他们自己独立做出的判断, 也不应该仅仅依靠着这些信息就去做出各种决定。
如果您打算去买那些个相关的基金产品, 您得去瞅一瞅那个叫做投资者适当性管理的规定是咋回事的, 然后, 您还得提前做好那个什么叫风险测评的东西的, 再一个, 就是根据您自己这个风险承受能力是多高的, 去买个和您这个承受能力能匹配上的那个叫风险等级的那个基金的产品的, 咱们这个基金的过去的这个业绩到底是怎么样的, 它并不预示这将来未来的表现到底会是个啥样子的, 还有, 就是说那个管基金的那个管理人所管的其他的哪些个基金的业绩到底是怎样的, 这一点可不构成对您刚才提到的那个基金的业绩表现出来的那个什么的保证的。
进行基金投资这一事情, 您是需要去特别注意里面存在着的投资风险这个问题的, 并且请您一定要把基金合同还有基金招募说明书以及产品资料概要这一类东西给仔细阅读一下的, 这些都属于法律文件范畴, 目的是为了让您能够去了解到关于该基金在具体情况方面的详细内容。
