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注意事项：

来源：资事堂

　4月以来，“金价”相关话题频繁登上社交媒体热搜。90后投资者小秦正是在某次浏览中刷到了“快进快出黄金”的经验贴，开始转战黄金积存金（下称“积存金”）。 　　据小秦向记者介绍，积存金买卖方便，且近期价格波动较大，有投资者一天一次或多次买进卖出积存金，瞄准短线投资。 　　“但积存金卖出通常需要手续费，最近手续费涨了，短线操作的意义不大了。”小秦表示。 　　《华夏时报》记者注意到，在不同社交平台，有关“快进快出”积存金的讨论比比皆是。而随着部分此前提供较低积存金手续费的银行进行上调，不少投资者开始选择退出或转向其他黄金产品。 　　投资者涌入积存金市场 　　公开资料显示，黄金积存金主要分为活期积存和定期积存两种类型。其中活期积存为投资者主动发起购买，定期积存则通常由银行依照约定定期自动扣款购买黄金。 　　不同银行对这两类产品的命名各有差异，如招商银行(42.100, 0.62, 1.49%)将其活期积存产品称为“黄金活期”，并描述为“存在银行可灵活买卖的黄金”，具有“买卖实时到账”等特点；其定期积存产品则名为“黄金定期”，收益不仅来自金价波动，还包含固定的年化收益。 　　小秦等投资者进行短线投资的积存金产品正是活期积存这一类别。 　　近期金价波动较大。小秦展示的某银行App上积存金参考价格K线图显示，4月以来数据变动最大的一天是4月9日，当天开盘价为716.59元/克，收盘时涨至735.33元/克，盘中最高触及736.51元/克，最大涨幅达到了2.78%。 　　“数据随时在变，你很难赶在最高点卖出，网友管这种低卖叫‘卖飞了’。”小秦说道，“而且最近手续费都涨了，金价涨幅不大的话，手续费都不够扣的，短期买卖也就不合适了。” 　　记者关注到，部分此前提供较低积存金手续费的银行已经进行了上调。 　　4月14日，民生银行(4.010, 0.06, 1.52%)在某平台的积存金产品卖出交易手续费恢复至交易金额的0.4%（单笔最低手续费为0.01元）。此前，民生银行在该平台上执行的优惠活动利率为0.3%。同天，民生银行App上积存金买入价格与卖出价格之间的交易点差也由2.4元/克调整为3元/克。 　　4月7日，浙商银行(2.940, 0.03, 1.03%)财富金积存业务手续费由原来的“卖出手续费按卖出金额的0.3%收取”调整为按卖出金额的0.4%收取。此前在2月17日，招商银行的“黄金活期”买卖点差也由原来的2.4元/克调升至3元/克。 　　北京市社科院副研究员王鹏在接受《华夏时报》记者采访时表示，上调积存金手续费原因可能有以下几点：一是金价波动加剧，金融机构为降低风险，上调手续费以弥补潜在损失；二是运营成本上升；三是金融机构通过上调手续费抑制投资者过度投机，引导其理性、长期投资。 　　“一顿操作猛如虎，一看挣了两毛七。” 　　“扣除掉手续费没剩多少，变成给平台打工了。” 　　“手续费太高，这次下车就不准备再投了。” 　　相关社交平台上，有不少投资者表达了对手续费调高的看法。 　　“投资者操作决策时间短，一旦判断失误，损失较大。而且频繁交易会产生较高手续费和点差成本，侵蚀投资收益。同时，短线操作对投资者精力和心理承受力是巨大考验，心态不好易做出错误决策。” 王鹏表示。 　　投资者应注意自身风险承受能力 　　记者在走访中了解到，不同投资者对黄金投资态度差异较大。 　　有北京投资者向记者表示，当前金价已达到七百多元每克，普通投资者入场买不了多少克，短期持仓收益“不够折腾”，还是倾向黄金定投。也有投资者认为，看不懂黄金近期走势，“不敢轻易入局”。 　　近期，国际金价屡次上演“过山车”行情，银行普遍上调了积存金起购门槛，调整后起购金额多在800元左右，最高达到1000元。 　　4月14日，建设银行(8.980, 0.05, 0.56%)发布《关于近期贵金属业务市场风险提示的公告》。公告表示，近期国内外贵金属价格波动加剧，市场风险提升，提醒投资者提高贵金属业务的风险防范意识，合理控制仓位、理性投资。这已是该行年内第三次发出相关风险提示公告。 　　“对于近期部分投资者短线操作积存金的现象，我认为这既体现了市场对金价波动的敏感性，也反映了投资者寻求快速盈利的心态。” 中国商业史学会老字号专业委员会秘书长王春娟向记者表示。她提到，金价波动受多种因素影响，包括国际经济形势、货币政策、地缘政治等，难以准确预测，投资者若频繁交易，可能会因市场波动而遭受损失。 　　“当前环境下，投资者要谨慎短线操作，充分认识风险。应关注黄金长期趋势，结合全球经济形势、货币政策等制定策略，把黄金投资作为资产配置一部分，分散投资降低风险。” 王鹏表示。他提醒投资者，应选择正规金融机构和交易平台以保障资金安全。同时，还应保持理性投资心态，避免盲目跟风，密切关注市场动态及时调整策略。 　　“首先要理性看待金价波动，不要盲目跟风或恐慌抛售。其次要根据自己的风险承受能力和投资目标来选择合适的投资方式和产品。对于风险承受能力较低的投资者，可以选择相对稳健的投资方式，如长期持有黄金或黄金ETF等。但无论选择哪种投资方式，都要做好风险管理，确保投资安全。”王春娟进一步表示。

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2025年3月的一天清晨，北京四环外的一处拍摄基地，一群年轻人陆陆续续的聚集到这里，为即将发布的《“中国科技——敢！”2025年诺安基金科技投资报告》做着准备。 文静的刘慧影来了，大嗓门的陈衍鹏来了，开朗的左少逸来了，老神在在的唐晨也来了，还有沉稳的周靖翔、幽默的王浩然、内敛笃定的杨靖康、热情执着的范钧毅也都来了。当然还有这个团队的牵头人，优雅的邓心怡。 他们平日驻扎在京沪深蓉四地，所以每一个人的入场几乎都会赢得一片“来啦”的招呼声； 他们明显合作已久，每当一个片段录完，旁边都传来一片“加油打气声”：“不错”，“哈哈，比我状态还好”； 他们既有郑重的一面，在角落里一遍遍的默默诵读自己的演讲部分；也有可爱的一面，录制间歇互相开着玩笑，交换着零食，甚至“传诵”起其他人拍摄时的“梗”。 他们性格各异，有些人会和场内所有人聊天打招呼，也有人就安安静静的坐在一个角落。但每个人安定的、以自己舒服的状态参加着这次集体活动。 这个团队的氛围非常独特！怎么说呢，很像一个奥林匹克竞赛的冬令营或是登山队——就是一群牛人聚在一起准备干一件大事儿，但又有各自的工作状态。 事实也是如此。 诺安基金科技组目前拥有着国内最独特的科技类产品“家族”之一，涵盖从硬科技到AI，到机器人、到生物科技、到科技价值的完整风格谱系。 同时，他们也有着突出的科技类基金的业绩纪录，而这一切都和这支科技投资的“奥林匹克战队”有关。 业内一直对诺安基金以中等规模机构之姿，保持着业内一流的科技投资研究业绩的原因格外好奇。 直到我们走进这支团队，才觉得，这一切都有原因。 01 氛围：“我放弃了其他公司offer，就想着加盟诺安” 范钧毅是我们接触诺安科技组的第一个成员，也是印象最深的之一。 他很年轻、充满活力，对投研有很多想法，但最有特点的是他身上一点“班味”也没有。 他喜欢投研这份工作，他的谈吐、神情、言谈都告诉我们他很喜欢这份工作，他在工作中获得乐趣，而且他很擅长这份工作。 他毕业于北大，实习期服务过好几个基金公司。谈论没几分钟，我们几乎就能确定，他就是大部分投研团队希望招聘的年轻人。 接下来，就是一个问号就浮现在我们脑海里，为什么他会选择诺安基金？——一个看似中等规模的公募机构。 下面是范钧毅的回答（采用第一人称）。 我大学毕业前在深圳、上海、北京都实习过，也拿到了几个offer，但最终是诺安基金吸引了我。 诺安基金给我发offer的时间其实是偏晚的，他那年实习岗位开放得晚，那个时候我们其实已经有了一些稳定的就业意向。 但诺安基金的实习确实给了我很深刻的印象。他们对实习生的指导、交流真的很到位。 在诺安，研究部总经理会“带”着我们做实习。每个星期都给我们布置一个小课题，中间也有频繁的深度交流，不断地看我们反馈。 而且，诺安这边布置的课题往往是那种没有确定答案、贴近实战的问题： 我们实习那年是2022年底，拿到的课题就包括讨论疫情结束后适合的投资方向，必须附上有实证数字的依据。 还有一个选题是测算某个家电产品的市场容量，这其中要对中国人消费的习惯和未来空间做预测。做完后才发现，有些传统家电的空间其实并不小，有些公司是低估的。几个实习期的课题都给了我很多启发。 另一个吸引我的是，这里的交流氛围。哪怕是我们实习生做的课题汇报，很多基金经理都会来听并提出见解，大家交流氛围也很平等，感觉就是交流的频度和深度特别好。所以，我最后义无反顾的就选择来诺安了。 加盟诺安后，我负责的是互联网传媒行业，一直在跟踪变化。这个行业和AI关系密切，变化很快。我们作为研究员的职责之一就是要及时发现变化，然后要及时分析影响，对什么行业有利，对哪些公司利空。 这个工作需要研究员不断修正自己的研究框架，因为身处的行业在不断的变化，自己必须要主动适应并跟随行业成长。 这个过程经常会挑战个人的思考边界，比如在DeepSeek推出后，GPU的市场空间该如何预测，是相信杰文斯悖论（一种经济理论，认为技术进步最终增大资源消耗量）还是判断算力短期景气度受损。 这对于投资非常重要，无论最后个人观点如何，但由于公司内部良好的研究氛围，每个人都可以自由表达观点，进行充分的沟通，我们也可以安心依据个人判断来得出结论。 02 坚定：“诺安成长基金要做科技企业的幼儿园” 刘慧影是这个团队管理规模最大的基金经理，也是最核心的成员之一。 和刘慧影交流，你会感受到一股强大的力量感，一种和她瘦小身躯反差强烈的定力和信念。 尤其是她用习惯的轻声细语开始讲述过去七八年科技投资背后的“惊涛骇浪”，以及诺安科技组在这方面的深入思考和判断。你会突然明白，为什么诺安成长基金可以在过去几年里始终坚守中国科技投资。 那绝不是因为“胆子大”、“赌性强”，而是因为背后有一种超然行业深度的研究和前瞻带来的笃定。那些“高仓位”和 “重仓股布局”，是深度研究的成果。 在刘慧影身上，你可以看到那些长期投资、价值投资高手才有的信念感和从容，这也是本次对话中最令人意外的部分。 她是如何成长为现在这样的？（下文用第三人称） 刘慧影出生在东北的一个科研背景家庭，她从小就对科创和制造业“耳濡目染”。 她的大学是在纽约读的，毕业后加入了一个纽约的投资管理机构，主要做美股科技股研究，那时的她喜欢去硅谷调研，也偏爱创新的公司。当特斯拉还在创业期挣扎的时候，刘慧影就开始跟踪它了。 这个过程给了刘慧影对科创企业“成长规律”的独特认知，也让她日后对很多“天才”小公司格外敏锐。早在DeepSeek走红之前，刘慧影就关注过这家公司，当然是以一级投资者的视角。 中外对比的研究视角，让刘慧影很早就笃信，中国科技会解决大部分的“卡脖子”问题。“国内科技公司的状态和当年硅谷的创新企业太像了。” 在纽约工作了两年后，2017年刘慧影回到国内加入了一家卖方研究所，她成为电子行业的首席分析师，主要跟踪电子行业的半导体分支。在国内半导体行业最冷清的时候，她开始了这个领域的研究。 这个期间，两个重要经历又大大加深了她对中国科技创新行业的了解。 一个是2018年，国际贸易环境的突然恶化，让整个半导体产业链都同时面临巨大的挑战和机遇。刘慧影亲身经历了这个过程——整个产业从开始的“惶恐”、“懵懂”，到之后的奋起直追、攻坚克难的全过程。这期间优秀科创企业的表现，以及科创攻关的过程，令她对科技行业发展的本质规律有了更深了解。 刘慧影说，科技行业的发展脉络就是，在初期投入巨大的资本和时间，最后形成技术突破和规模效应，再赚比肩“垄断”企业的超额利润。 所以，在正确的投资方向上重仓布局潜力公司，是她长期坚持的投资方法论。 另一个经历是，她在半导体产业链跟踪初期，囿于上市公司家数太少，而去系统性地拓展产业链上下游的调研范围，这让她建立了独到的半导体研究框架，也储备了许多潜力品种和业界沟通渠道。 日后，诺安科技类基金敢于在很多公司上市之初买入，并长期坚定持有，即来源于多年的积累和提前准备。 刘慧影经常提到一个比喻，就是她管理的诺安成长基金会像一个中国科技股的“幼儿园”。这个基金组合里会投资很多刚开始赚钱，甚至没有赚钱但质地突出的“小”公司。她相信这些公司最终大部分会从“幼儿园小朋友”成长到大学毕业会赚钱的大公司。 照顾着组合里的“大朋友”、“小朋友”，刘慧影安之若素，毫无压力。 03 执行：“你要发上等愿、还要能想到和做到” 高高壮壮的左少逸走进了摄影基地后，整个团队的气氛一下子又上一个台阶。 他和很多人都聊的起来，细致有礼，也开得起玩笑。所以，一下子的，场子的氛围就更为热络起来。 喜欢交流的左少逸，很善于把握时间，没开几句玩笑，他又和同场的研究员“头碰头”地交流起来。当其他人还在熟悉演讲稿件的时候，他已经把投研工作开展到了拍摄一线的“田间地头”。 或许也是因此，左少逸的投资和研究成果都很不俗。截至2025年2月14日，他和邓心怡一起管理的诺安创新驱动A，在过去一年内排到了同类前4%（19/479，同类为灵活配置型基金(基准股票比例60%-100%)(A类)，数据来源于银河证券，发布于20250217）。 但左少逸自己并不满足，他总结说，去年上半年还行，下半年“想到了”市场的变化，但没能果断的调整组合。 “今年希望能想到就能做到，做基金经理就是要发上等愿（树立最靠前的业绩目标）。”左少逸很坚定的表示（下文用第三人称）。 左少逸是2023年接近下半年开始接手诺安创新驱动基金的，彼时恰逢一轮科技股行情演绎完成，行业在宏观经济的大势拉动下开始调整。 这样的市场环境即便不算“临危受命”，也差不了太多，但左少逸处理的不错。 从产品近期季报可以看出，他在2024年上半年捕捉到了光模块这个板块，几乎是去年全年最强的细分板块——兼具AI大主题和公司业绩，下半年又适度的转向了AI芯片。 这样的板块机会挖掘，一定程度上来源于左少逸的一个投资方法论： 低位不看估值，高位一定要算细账。 左少逸认为，无论什么时候出手，一定要想明白这个时候个股的股价包含了什么预期。 当一个科技板块的估值处在低位，这个公司的内涵预期不可能很好。所以，不需要相关品种的估值优势非常明显，但要关注公司有没有更多的发展空间和是否临近产业周期拐点。 但如果在股票的相对高位，那就一定要看清楚，想明白。单单基本面或业绩好“还不足够”，而是要超出市场预期的发展空间或业绩。 左少逸对去年下半年也有自己的“教训总结”。 “当时（去年下半年）本来已经看好国产化这个方向，但是仓位只切了少部分过去，仓位不够重，对业绩的促进也不够力度。” 他自己总结，还是对在年初取得了一定业绩后，失去了投资上的“果敢”。 这背后有初掌基金的谨慎，但更多的是对投资“节奏”的把握不够，对于上涨过多的板块反而不敢“下手”。这是执行能力上尤待磨炼的地方。 “2025年，我应该会在节奏上做的更好一点。” 04 多元：“科技价值派”独处“中国奥马哈” 性格独特的陈衍鹏，哪怕在诺安基金团队里也是个“很不一样”的存在。 更准确的说，在其他公募科技团队里，我们从未见过他这样风格的基金经理。 他作为基金经理独自在西南省份办公，也偏好以相对集中的投资布局，来追寻稳定、一致、盈利的强基本面科技股。 他的风格是如此独特，以至于行业内几乎找不出可以和他类比的同类基金经理。 或者，用更“跳脱”的思维来形容：将年轻时的巴菲特强行空降在中国公募行业管理科技基金，那他或许能够和陈衍鹏“惺惺相惜”一把。 那么独特的风格，明明白白的创下了可圈可点的业绩。 他独自管理的诺安益鑫在2020年下半年接手后，截至2025年2月14日，近三年跑出了同类前3%的亮眼排名，并获得了银河证券三年期五星评级（ 14/478，同类为灵活配置型基金(基准股票比例60%-100%)(A类)，排名及评级数据来源于银河证券，发布于20250217）。 这样的“奇才”如何在诺安团队里成长起来，格外引人好奇（下文，用第一人称）。 我是陈衍鹏，我的从业生涯很简单。最早在媒体做资讯研究。2014年去了中泰证券做电子通信分析师，一年后转身一级市场，2016年下半年加盟诺安基金。 很多人总想问我，独特的科技股投资理念是什么？ 我的理念就是在二级市场要挖掘持续的、稳定的、一致性的、盈利的标的（上市公司）。 科技这个行业首先是一个制造业，作为制造业它就是有一些比较固定的成功模式的。我们去看一个公司的盈利能力，肯定会从这个公司的资本开支幅度、未来盈利趋势、创新属性和估值定价去讨论。 我的入行经历中有几支股票对我的理念影响很大。 2010年，我刚入行时有一个从事LED照明的上市公司。当年它所处的行业就是一个战略新兴产业，它的产品又是直接替代海外知名公司的，卡位优势如此之明显。日后它利润翻六十倍，股价也翻了十倍。 还有一个公司是2015年的某个互联网券商龙头，它是我在卖方担任分析师时推荐的最后一支股票。那时候移动互联网正处风口。这个公司的卡位效应也很明显，短短几年间收获了十几倍的客户数增长和股价增长。 所以，真正优秀的科技公司是能够让人感受到业绩成长性和爆发力的。这是科技股的魅力所在。 过去几年里，我坚持挖掘这样的公司，比如某半导体股，我买的时候30多块钱一股，最后涨到了最高接近五百元。 未来，我们会和研究团队一起，把手头的调研搞得更扎实、更及时一点。其实，我特别喜欢和年轻的研究员聊，他们成长的特别快，而且能和你配合上。在节奏上和个股跟踪上，有时候更加灵敏。 好在我们诺安团队里，年轻研究员挺多的，这一点我蛮高兴。 05 抓手：捕捉时代相契合的超级大单品 如果说投资上独具特点，诺安科技组中还有一位不能错过，他就是诺安精选价值的“执棒者”唐晨。 唐晨的人生有很多“峰回路转”。 他在山东长大，家里往上两辈都在油田工作的。但他坚决的回避了“一眼看得到未来”的职业，也没有考公，而是在本世纪初投身了投资行业。 他曾经是四川一支“民间投资团队”的“核心成员”，善于从市场的气氛变化中寻找到投资机会，也一度创造过很不错的业绩。 但在2015年后，唐晨感觉到了市场格局的变革气息，坚定的认识到交易派空间有限的他又一次事业转身，转而扎根机构投资业务。 他于是从成都到深圳，加盟诺安基金成为医药研究团队的一员，随后也担任过专户投资经理。2022年底开始，他接手诺安精选价值基金，也顺理成章的成为了诺安科技组的一员。 作为一支医药方向的基金产品，截至2025年3月31日，诺安精选价值A近一年业绩为27.25%，同期业绩比较基准为18.45%，而中证医药指数涨跌幅为-2.16%（来源：wind）。 这当然引发别人的关注。 唐晨自己总结，他的核心投资策略叫做“寻找与时代相契合的超级大单品”。 所谓的大单品可以是一种技术、一种靶向药、一种疫苗、也可以说一种医疗的服务项目。 用唐晨自己的话说，“百年老店”不常有，“时代爆款”却不难找寻，它一般是一个“技术的载体”（比如AI应用）或者是“信用的载体”（比如房子），这是唐晨投资方法的抓手和起点。 大单品的核心词是“大”和“单品”，这寓意着一个通常意义上罕见的品种，挖掘者需要有独特的长远视角。 英伟达的GPU、苹果公司的iphone和airpods、诺和诺德的司美格鲁肽当然属于超级单品，但是要提前于市场意识到并不容易。 唐晨的方法是尽量把握住市场空间巨大的长周期赛道比如创新药、生物科技，同时和产业趋势与政策共振相协同。 因为历史证明，几乎每一次医药医疗股行情都是“产业牛”，都来自于整个行业的需求向上。当下，医药行业真实的需求创造主要靠“供给”，因此唐晨总是把“用科技的火烧医药的灶”挂在嘴边上。 而在调整期，唐晨对市场和行业的“嗅觉”也会在关键的“选时”环节发挥作用。 2021年中，唐晨就敏感的发现市场可能出现了一些“情况”。 当时，他在内部围绕“当前市场运行阶段”做了一场汇报，切入点是2007年的那场“繁荣”，2007年之后的事我们早已知晓，而2021年后发生的事确实印证了唐晨当时的判断。同时，唐晨经历过2013-2015的“中小创行情”，因此他通过对那轮行情的复盘对照，提出未来重点布局科创板，以及医药的投资属性将走向科技的观点。 这些综合的感觉，让他主动的控制了一些行业的“风险暴露”，也让他在后续管理诺安精选价值时，基于这种对关键时刻的“主动取舍”，获得更好的业绩。 唐晨的研究方法也需要更多的研究员支持，这也是他心目中诺安基金的“优势特长”所在。 “在我们自己制作的投资模型基础上，研究员可以帮我跟踪公司的动态变化，这成倍提高了我们的投资效率。” 06 机制和管理：“开放与分享，并在关键基础上形成团队准则” 几乎所有的研究员和基金经理，都提到了诺安科技组的投研文化。那么这样的团队合作文化从哪里来？ 研究部总经理邓心怡可能是最合适的回答人选。 作为2020年后，诺安基金投研文化的“承上启后”者之一，邓心怡深知其中的甘苦三味和来之不易。 “我们会尽量设计一个合理的投研制度，来鼓励大家发表观点的时候没有负担。”邓心怡如此总结。 而对于科技团队中的“小字辈”研究员来说，最切身的感受是诺安的投研文化创造了一个空前的归属感。 不止一位研究员说，诺安基金的平台在和一线大公募竞争人才时，最有力的武器就是这个平台的“文化”。 “这里（诺安）的平台是能安心的干事。”研究员们异口同声。 “诺安基金的投研文化不是天上掉下来的。”邓心怡的总结从传承开始。 当她在2020年末加盟诺安基金就发现，她就发现这个团队的投研文化和其他机构不一样。 这里有一个长期、温和的投研交流习惯。在诺安的平台上，很少看到基金经理“声色俱厉”的批评研究员，投研团队之间的关系友好而不紧张。 这是一个有利的基础，但离支撑一个优秀的主动权益投资平台，还远不足够。 如何让研究的覆盖范围更高、研究效率更高、和投资的交流更紧密，是当初困扰邓心怡的头号挑战。她为此有针对性的展开了行业内调研。 “当时我们一口气跑了20多家公募机构，包括行业一线的机构，和我们实力在伯仲之间的特色机构。围绕他们的投资和研究机制展开调研。” 2021年5月，相关的调研被汇总成了一个报告，递交给诺安基金的高管团队： 报告围绕投研团队的规模扩充、机制安排，公司投入的资源和力度，投研团队调改后对公司业绩的增量改善等方面，做了详细的规划。 这构成了诺安文化又一次“提升”的序曲。 2021年后，在诺安高管的支持下，诺安研究团队展开了一轮“扩招”。主持招聘的邓心怡坚持两点要求： 第一、诺安研究员的招聘不搞“运动式”招聘，坚持在选拔时候就高标准，挑选和诺安基金自驱、包容、精益求精风格相贴近的人才。 第二、诺安的行业研究团队允许在上下游之间适度“扩充”研究覆盖广度，这既满足研究员希望扩张自己覆盖行业的“成长观点”，也进一步增进了团队的合作、交流氛围。 日后看，这两个“坚持”相当关键，不仅提升了研究效率，也进一步丰富了诺安开放、包容的研究文化。 诺安的研究氛围还有许多有意思的特点，比如，诺安的研究制度是要求所有重点“推荐”都在全员平台上进行的。 即诺安鼓励研究员在且只在集体交流平台上做首次推荐。这是为了让所有信息都公平的抵达全体投资人员的耳畔，杜绝“小团体”交流模式。 所以，直到今天，诺安基金的晨会仍旧是投研之间交流效率最高的平台。研究员会在晨会上做最精心准备的首推发言和调研汇报，基金经理也会在公共平台上直接做深入交流，这点支撑了诺安“一司四地”的驻地模式，也大大增强了团队的凝聚力。 同时，在“公平化”对待投资团队的同时，诺安也力推公平对待研究团队成员。 众所周知，如何定量考核研究员的业绩，一直是研究团队管理的“难点”，尤其是跨行业的比较，更是“难点中的难点”。 诺安研究团队的做法是引入风控岗，为所有研究员的模拟组合做闭环的“贡献”考评。 一方面，这个考评可以在对基金经理组合保密的前提下，计算相关研究员的研究贡献； 另一方面，它也可以“背对背”的引入基金经理对研究员的贡献做主观打分。 最终构成了一个，投资团队和研究团队都参与，但都是背对背的主客观结合的考评模式。 “我们期待，所有投资人员和研究人员在交流上是没有阻碍和负担的。” 另外在投研交流上，诺安基金也设计了两个自主选择的合作邀约机制。 从投资团队角度，机制上允许风控岗筛选重要个股名单，同步发给基金经理和研究团队，基金经理在独立评估后（不参考现有持仓情况），选择性向研究员反馈其关注标的。研究团队在确保行业基础覆盖的前提下，能够据此动态调整跟踪重点（但无法得知持仓），以增强研究团队对公司重点关注品种的跟踪密度。 从研究团队角度，机制允许研究员查看他采写的研究月报和周报在投资团队方面的阅读数，也促进其依据客观数据提升研究报告质量。 这一切都是通过尽量定量化的考核，把研究员的动作给“标准化”，把平台的开放和分享机制推向极致。 邓心怡说，她之前看到DeepSeek团队的采访，里面提及，该团队选拔人才的标准就是热爱和好奇心，并在此基础上，在关键决策上形成团队的行为准则。 “这也是我们想要追求的目标。”她说。 07 “执着、深入、开放、快” 当我们越是深入诺安科技组，我们越感觉到新鲜。这支团队有着远比外界了解的多得多的出色的机制和人才，也有着远比外界了解快得多的反应机制。 在互联网领域，曾有个经典的创业法则：专注、极致、快、口碑。而诺安科技组的研究特征似乎可以总结为：执着、深入、开放、快。 基金经理助理周靖翔曾在两家大型芯片企业的设计和开发部门工作，也曾经服务过两家大型券商的卖方研究部门，但他还是毫不犹豫的放弃大公司的邀约，加入诺安科技组。 他自陈加入诺安的原因是因为，诺安对科技投资十分重视，有着业内领先的科技认知基础。诺安的基金经理爱学习，愿意接受新事物，对科技底层技术变化关注度高，更倾向赚认知的钱，这也让研究员和基金助理有更好的发挥余地。 另一位基金经理助理杨靖康是地球物理学专业的博士，是一个典型的理工科出身研究员。沉稳思辨的他在过去几年推荐了许多机器人方向的牛股。 他最欣赏诺安科技组的一点就是，基金经理愿意倾听研究员们的建议。在杨靖康看来，前沿产业发展趋势与对上市公司基本面的研判十分重要。机器人产业的背后又是多学科交叉，对于跨行业综合研究的要求不低。 但在这方面诺安的基金经理是非常专业的，大家愿意和研究团队一起来讨论“基本面”的走向，也探讨把握市场情绪的脉动，在这里有着成长的快乐和持续进步的空间。 王浩然也是诺安新加入的研究员，他是信息与计算科学的本科，金融的硕士，曾经服务过三家卖方研究机构，在业内有着丰厚的从业经历。 王浩然自言，最看重的是诺安给予研究员“开放”的研究氛围。比如，AI产业链的研究，如果在卖方或其他买方机构，它大概率会被人为切割成好几块分别由不同的研究员负责。 但在诺安，团队不会限制研究员的覆盖范围，不同行业出身的研究员可以合作、也可以在一定机制下各自安排相关主题的调研，最终成果都会展现在公司的研究平台上。这个过程很好的整合了大家的研究兴趣，也给了研究员空前的发展空间。 而无论哪个研究员，他们都会提到诺安基金强烈的“干事”的氛围，总经理助理、权益投资事业部总经理韩冬燕对科技投资的重视，研究部总经理邓心怡从清晨干到深夜的“卷王”般的工作时间，总是让新来的研究员大吃一惊。 但也正是这样孜孜不倦、衔枚疾进的工作节奏，让投资团队和研究团队有了更多密切合作的机制，和有呼必有应的安全感。 当科技投资进入竞争激烈的“深水区”，诺安科技组就像一群在山嵴线上跋涉的攀登者。他们既需要紧盯脚下的岩石裂隙，又要随时仰望天空校准方向。 但每一步的默默前进，都是为未来的业绩表现垫上可能的一步准备。科技投资的竞技场从来不在聚光灯下，而在那些外界并不可见的、永不停歇的向上脚步声里。 滑动查看完整风险提示 邓心怡，硕士，具有基金从业资格。曾任职于中国对外贸易信托有限公司，从事投资研究工作，2020年11月加入诺安基金管理有限公司，历任研究部副总经理，现任研究部总经理。2022年7月起任诺安研究精选股票型证券投资基金基金经理，2022年10月起任诺安平衡证券投资基金基金经理，2023年2月起任诺安和鑫灵活配置混合型证券投资基金基金经理，2023年5月起任诺安创新驱动灵活配置混合型证券投资基金基金经理，2023年6月起任诺安稳健回报灵活配置混合型证券投资基金基金经理，2025年3月起任诺安研究优选混合型证券投资基金及诺安优势行业灵活配置混合型证券投资基金基金经理。 陈衍鹏，硕士，具有基金从业资格，曾任中国证券报研究员、中泰证券通信分析师、四川发展管理公司项目投资经理，2016年8月加入诺安基金管理有限公司，历任研究员。2020年7月起任诺安益鑫灵活配置混合型证券投资基金基金经理，2023年9月起任诺安和鑫灵活配置混合型证券投资基金基金经理。 刘慧影，硕士，具有基金从业资格。曾就职于东兴证券股份有限公司等，从事行业研究工作，2020年12月加入诺安基金管理有限公司，历任研究员。2022年8月起任诺安优化配置混合型证券投资基金基金经理，2023年2月起任诺安成长混合型证券投资基金基金经理，2023年9月起任诺安积极回报灵活配置混合型证券投资基金基金经理。 左少逸，硕士，具有基金从业资格。曾于中软系统工程公司从事计算机软硬件研发及战略研究工作，于易观智库从事计算机、互联网行业研究及数据分析工作，于浙商证券、中信建投证券从事计算机行业研究工作。2022年5月加入诺安基金管理有限公司，历任计算机行业研究员。2023年5月起任诺安创新驱动灵活配置混合型证券投资基金基金经理。 唐晨，硕士，具有基金从业资格。曾任四川英祥实业集团有限公司理财顾问，2019年10月加入诺安基金管理有限公司，历任研究员、投资经理。2022年12月起任诺安精选价值混合型证券投资基金基金经理。 诺安成长混合型证券投资基金、诺安益鑫灵活配置混合型证券投资基金、诺安创新驱动灵活配置混合型证券投资基金、诺安精选价值混合型证券投资基金基金风险等级为R3，适合风险等级为C3及以上投资者，具体的产品风险等级请以产品购买时的详细页面展示为准。不同的销售机构采取的评价方法不同，请投资者在购买基金时，按照销售机构的要求完成风险承受能力等级与产品或服务的风险等级适当性匹配。 市场有风险，投资须谨慎。本观点仅代表当时观点，今后可能发生改变，仅供参考，不构成投资建议或保证，亦不作为任何法律文件。投资者投资于本公司管理的基金时，应认真阅读《基金合同》、《托管协议》、《招募说明书》、《风险说明书》、基金产品资料概要等文件及相关公告，如实填写或更新个人信息并核对自身的风险承受能力，选择与自己风险识别能力和风险承受能力相匹配的基金产品。投资者需要了解基金投资存在可能导致本金亏损的情形。基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。基金管理人管理的其他基金的业绩不代表本基金业绩表现。基金的过往业绩及其净值高低并不预示其未来业绩表现。基金管理人提醒投资者基金投资的“买者自负”原则，在做出投资决策后，基金运营状况与基金净值变化引致的投资风险，由投资者自行负担。我国基金运作时间较短，不能反映股市发展的所有阶段。 【诺安精选价值混合基金】本基金成立于2019.2.28。2019.2.28-2024.6.28，宋青担任基金经理；2022.12.20至今，唐晨担任基金经理。自2024年09月19日，本基金分设两类基金份额：A类基金份额和C类基金份额。A类2020-2024年净值增长率分别为37.37%、-0.53%、-17.55%、-14.78%、-9.78%，同期业绩比较基准收益率分别为10.96%、-6.40%、-12.29%、-8.35%、15.64%。（数据来源：诺安精选价值混合型证券投资基金定期报告；本基金的业绩比较基准为沪深300指数收益率×50% 恒生指数收益率×30% 中债综合财富指数收益率×20%）
　21世纪经济报道记者李览青 上海报道 　　2024年被称为“大模型应用元年”，对银行业也不例外。 　　“千模大战”告一段落，头部基础模型厂商市场格局初定，应用端垂类模型“百花齐放”。作为数据最为密集、数字化基础最为成熟的行业，金融业成为率先探索大模型等AI技术应用的“排头兵”。 　　随着上市银行2024年年度报告的逐步披露，包括6家国有大行与8家股份制银行在内的14家全国性银行去年的AI战略与应用布局已全部对外公开。 　　21世纪经济报道记者梳理14家银行的AI战略发现，“AI ”已成为银行近两年发布AI战略的核心。纵观各家机构的“AI ”战略，主要包括三个方面，一是提供基础智能化能力的模型底座，二是强调安全保护与风险管理的配套机制，三是结合不同业务场景的创新应用。 　　与过去单点业务的技术应用创新不同，如今的“AI ”已覆盖银行C端用户、B端客户以及对内员工等全业务流程。 　　与此同时，记者发现，在技术之外，越来越多的银行注意到人与AI的关系，不仅强调AI与金融场景的融合，更切实关心员工如何真正使用AI技术，相关创新应用的调用率如何，技术真正带来了多少业务价值。 　　场景应用“多点开花” 　　尽管多家银行在前两年提出自研大模型底座，但从最新披露信息来看，应用的优先级被提到了前面。“自研大模型”的表述已转变为“应用大模型技术”或建设“自主可控的大模型技术底座”。 　　“本集团依据企业级应用需求，择优选择千亿级开源通用大模型，并利用长期积累的高质量文本数据对通用大模型进行预训练、微调和强化学习，建成面向所有业务领域应用和统一技术底座的金融大模型，以及模型即服务（MaaS）的应用平台。”建设银行(8.980, 0.05, 0.56%)在年报中如是说。 　　建设银行首席信息官金磐石在业绩发布会上透露，截至2024年底，该行先后适配了16个版本的通用大模型，进而形成了16个版本的金融大模型。“这种策略保证了随着金融大模型能力的快速迭代，我们业务场景的应用效果能够达到‘水涨船高’的效果。” 　　目前来看，银行AI战略的基础大模型底座至少包括两个部分，一是以生成式大模型为基础的“快思考”大模型，另一个部分是以DeepSeek-R1为代表的“慢思考”推理模型，另外还有代码大模型、多模态大模型、智能体等等，分别针对不同场景的差异化需求实现落地应用。 　　例如中信银行(7.220, 0.13, 1.83%)明确表示，该行升级融合了决策时AI“中信大脑”与生成式AI“仓颉大模型”，由此建成了“自主平台 场景深耕 生态共建”的三位一体AI赋能体系。光大银行(3.720, 0.02, 0.54%)也制定了《模型建设发展规划》，布局“决策式模型 生成式模型”综合应用的智能解决方案。 　　在14家银行披露的AI应用场景中，已实现落地应用的成熟场景主要是智能编码研发、智能营销、智能客服、智能风控、合规内审、消费者权益保护，以及日常经营管理流程等等。 　　值得关注的是，在零售信贷、财富管理等与C端用户交互较多的场景之外，2024年有多家银行在金融市场、交易银行、公司金融等对公业务层面结合大模型与小模型能力，实现综合化的智能应用。 　　如招商银行(42.100, 0.62, 1.49%)在交易银行业务中深化人工智能技术应用，线上“招小财”AI助手能够准确识别客户意图，协助客户完成复杂公司金融产品操作，响应准确率达到95%，形成立体式的客户需求即时响应服务体系。招行还将大模型技术应用到资本管理领域，打造“智本GPT”，让产品定价管理系统进一步完善线上化全流程管理，推动数智化转型。 　　兴业银行(21.110, 0.31, 1.49%)也在金融市场业务场景中推出“兴小二”债券交易机器人(16.430, -0.07, -0.42%)，依托智能化交易平台，引入机器学习、大模型等先进技术进行系统和策略升级，通过各类算法和因子挖掘提升交易效率。 　　值得关注的是，邮储银行(5.220, 0.08, 1.56%)在年报中特别单独展示了两个市场交易业务场景下的机器人，展现了大模型与小模型结合在同一业务板块、不同场景、不同用户端的应用潜力。 　　一个是货币市场交易机器人“邮小助”，主要是在货币市场询价场景下与外部机构交易员进行人机交互对话，目前覆盖数百家金融机构，接受询价总量超过1.5万亿元，总成交金额超过2000亿元，交易平均耗时较人工节约94%，捕获超额收益率6个基点。“邮小助”的底层模型主要是小模型，可以在简单任务下实现更快的推理速度，参数少、复杂度、硬件资源要求和训练成本低，稳定性较高，当货币市场询价时用小模型抽取出用户意图及查询的实体数据，辅以大模型识别兜底，最终提高识别准确率。 　　另一个机器人是交易员助理机器人，主要为该行交易员提供服务，底层模型具备大模型意图理解、语义分析能力，集成多个系统查询功能，实现交易对手及交易标的债权基础信息、行内授信、历史持仓、评级估值等内外部信息的批量查询、对比和展示，一站式解决交易员交易前的查询准备需求，并可以根据用户的点赞、采纳等反馈自动学习，持续自动完善应答准确度。在交易员查询数据时，由大模型识别用户查询意图，生成数据查询代码，再由小模型完成数据加工并展现给用户，目前交易员助理机器人可以将交易前准备工作耗时大幅压缩75%，极大地提高了交易员的交易效率。 　　从“AI 金融”到“人 AI” 　　在“AI ”战略的推动下，各家银行披露的人工智能、大模型等新技术应用场景数量繁多，甚至“成百上千”。 　　如工行企业级千亿金融大模型技术体系“工银智涌”已赋能20余个主要业务领域、200余个场景，累计调用量超10亿次。建设银行金融大模型体系已赋能行内193个应用场景。招商银行全行大模型应用场景超120个。中信银行决策式AI“中信大脑”的落地场景已超过1600个，生成式AI“仓颉大模型”孵化了超过80项创新应用。兴业银行大模型助手应用场景数量超过70个。民生银行(4.010, 0.06, 1.52%)全行落地了超过30个生成式AI的典型场景应用。 　　摆在银行面前的下一个问题是，如何确保在这些应用场景中，AI能够真正赋能于员工，让每个人都得以分享科技带来的便利。 　　越来越多的银行开始关注“人 AI”。 　　建设银行在财报中提到，在客户经营层面推出ChatBot交互版“帮得”客户经理全功能AI智能助理，以智能化为关键驱动，打造“人 AI”的新模式。基于ChatBot交互框架，以人工智能“大模型 小模型”架构路径对客户服务进行“全流程”再造升级，经营策略实现从总部数字大脑生产后直达一线，支持员工通过自然语言一键唤起知识、产品、活动等客户服务工具，AI辅助完成一站式产品配置和高效营销服务。此外，还推出一系列智能辅助工具，并打造AI小诸葛智能体。2024年，“帮得”智能助理总交互次数3463万次，为全行3万名对私客户经理服务。 　　招商银行也在财报中表示，加快打造“AI 金融”“人 数智化”新模式，促进人与科技相互赋能。在经营管理方面强化智能化工具应用，例如在零售条线打造零售智能助手产品矩阵，批发条线针对客户经理打造CRM智能助手，在人力资源数字化服务领域，基于大模型技术开发“数字美眉”机器人，实现对员工的智能服务，截至报告期末，“数字美眉”用户数达到2.53万人。 　　在为员工提供智能化工具的同时，一场全行级别的AI基础设施改造正在进行，前者是让员工“有得用”，后者能让员工“用得好”。 　　中国银行(5.580, 0.10, 1.82%)副行长蔡钊在业绩发布会上表示，围绕智能化建设发展，该行将“建机制，搭平台、汇数据、调模型、落场景、练队伍”，一方面，强化配套机制建设，推动建立人工智能应用治理架构，推进AI平台完善和模型调优，畅通大模型数据使用流程；另一方面，推进应用落地见效，按照“先内后外”的策略，以需求为牵引，以成效为驱动，优先聚焦知识辅助、内容生成等高价值场景，实现提质增效降本。 　　招行则是夯实“云 AI 中台”科技底座，充分释放上云红利，稳步推进自主可控的大模型全体系建设，聚焦打造行业领先的技术中台，不断提升组件规模与质量，提高IT资源复用水平，截至报告期末，累计发布组件5，942个。数据中台持续沉淀企业级的数据能力和数据资产，截至报告期末，大数据服务覆盖全行63%的员工，数据已成为员工经营分析的核心依据。