第一波“養蝦”的基金經理，工作效率提升了嗎？

財聯社3月31日訊（記者 李迪）隨著“養龍蝦”成為風潮，公募基金行業里的許多基金經理也開始嘗試。

多位基金經理已嘗試通過部署Open Claw來輔助投研。有基金經理用其處理數據、編寫代碼，也有基金經理通過云端部署龍蝦實現7×24小時投研支持。還有基金經理在出差時通過龍蝦來遠程進行投研工作。

不過值得注意的是，部署Open Claw也存在一定風險，因此基金經理在“養龍蝦”時也采取了多種風控措施。有基金經理選擇部署互聯網大廠的套殼版龍蝦，也有基金經理選擇云端部署。還有基金經理強調，為避免敏感信息泄露，在把數據交給AI工具處理時會嚴格進行脫敏處理。

多位基金經理嘗試“養龍蝦”，投研工作效率顯著提升

記者從多位業內人士處了解到，多位基金經理已嘗試通過“養龍蝦”來輔助投研工作。

就職于北京一大型公募的中生代基金經理對記者表示，“我已在私人電腦設備里部署了Open Claw，并且嘗試用其進行了歷史行情回測、ERP指標計算、大類資產周期位置復盤、消息面新聞整理等工作。”

還有一量化基金經理對記者表示，“自己已經嘗試用龍蝦輔助寫代碼，通過精準指令可以快速搭建框架，自己也能隨時調整指令來調整代碼邏輯。”

一位聚焦科技領域投資的成長型基金經理稱，“我采用了云端部署龍蝦的方式，這樣龍蝦能7??24小時為我干活。尤其是近期國際局勢十分動蕩，有時我在睡前忽然看到了一個突發的新聞事件，就下達任務指令，讓龍蝦幫我梳理事件脈絡、研判對資本市場的潛在沖擊、推演后續的發展路徑，并且分析對細分行業的具體影響。第二天醒來，我就能得到龍蝦整理好的分析結論。”

在出差、調研等需要移動辦公的場景，“龍蝦”對投研工作效率的提升有顯著效果。一位90后基金經理對記者表示，“以前出差的時候，一些復雜的投研工作很難處理，需要助理幫忙，或者就等回公司再做。但是現在借助龍蝦，很多以前出差沒法做的投研工作都可以遠程完成了。”

值得注意的是，多位受訪人士對記者表示，由于安全性等因素考量，“養龍蝦”操作僅限于私人設備，不能直接接入公司電腦。“公募基金行業的機構普遍擁有完善的合規內控管理流程，公司電腦也有完善嚴密的監管系統。公司電腦對于員工數據訪問、內容傳輸等工作操作會進行記錄和監管，以此進行合規風險管控。而配置Open Claw存在一定風險性，若接入公司電腦設備或內網可能會沖擊現有的信息安全體系，因而基金經理目前只能在私人設備中養龍蝦。”一券商系公募投研人士如是說。

警惕“龍蝦”應用風險，基金經理多方式構建安全防線

盡管Open Claw在使用得當的情況下能顯著提升投研效率，但由于其潛在風險同樣突出，公募投研人士也對“養龍蝦”保持警惕，并形成了多種風險應對方案。

“我最開始是在一臺格式化后的舊電腦上本地部署龍蝦，確實發現權限管理很難把控，存在一定的失控風險。后來我改用騰訊套殼版龍蝦服務，這樣相關權限由平臺統一管控，安全性明顯提高。”前述90后基金經理坦言。

也有基金經理通過云端部署的方式來規避風險，用付費服務器運行Open Claw，雖然會產生一定資金成本，但可有效避免持倉數據、投研邏輯等核心敏感信息泄露。“另外云端部署還可以實現7×24小時不間斷運行，這是本地部署無法實現的。”前述量化基金經理如是說。

還有一公募投研人士對記者表示，“在把數據交給Open Claw處理前，我都會進行脫敏處理，敏感數據絕不會進入AI交互環境，另外我還會嚴格定期清理歷史對話記錄，防范信息泄露風險。”

除此之外，AI工具普遍存在的準確性風險，在“養龍蝦”過程中也同樣存在。

有基金經理對記者坦言，AI工具就是“又聰明又笨的”。這些工具處理海量數據、編寫代碼的效率極高，但是如果指令不準確，AI工具得出的結論和數據又可能存在偏差，甚至可能對投研工作產生誤導。

業內人士強調，由于上述風險存在，目前AI還不能完全接管投資決策，并且AI生成的數據、成果和結論也只能參考，最終成果還是需要進行人工審核。另外，前述量化基金經理對記者表示，使用AI工具也是有門檻的，投研工作者要想更安全地使用AI，還需要持續學習怎么更好地給出全面、準確的指令。