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　　首先我们简单的将金融科技在FOF领域的应用分为3个阶段：第一是自动化。建立数据模型，通过程序将各类结构化数据进行整合和处理，包括私募基金净值、估值表、交易所行情、宏观经济指标等等，在此基础之上，可以自动计算基金产品的业绩指标，跟踪产品的业绩表现，这一阶段最典型的样例，就是前几年一些机构每周公布的管理人业绩周报，特别是股票量化管理人，相信大家都不陌生。这个阶段主要是通过金融科技来节省数据环节的人力消耗，提升效率的同时，也提升了准确性和透明度。

　　为了克服各种各样的认知偏差，在FOF投资领域是有必要尽可能通过数据来回答一些问题的。包括一个投资经理的言行是否一致、投研团队的风控是否严格执行、管理人的业绩是否具备比较强的可持续性？这些问题在目前的FOF领域，都已经开始通过金融模型和数据分析的方式来回答，而不仅仅是通过路演过程中的交谈来确认这些问题的答案。这些金融模型可能有的简单，有的复杂。比如说现在常见的相关性分析，因子分析，压力测试，情景分析，归因分析等等，这也是为什么我们觉得FOF管理人目前处在第二阶段的原因。

　　第三个阶段，是关于AI智能化。我们目前会觉得在FOF领域的AI智能化的时代还没有到来，但我们已经看到了同业在这方向上做的努力。比如说我们会看到已经开始用AI去处理文本等非结构化的数据，像从合同里提取私募产品的要素。也看到在投后管理中通过AI去捕捉分析市场上公开的互联网信息，来做管理人的舆情管控。我们相信在未来的某个时刻，FOF领域也会看到一个AI Agent的诞生，这会是进入第三阶段的一个标志性的事件。

　　第二是组合的构建和调整。FOF产品相对于单一策略的产品而言有一个特点，有比较强的灵活性。我们可以根据客户的偏好和产品的结构去选择不同的投资组合来实现不同的收益风险的特征。但这样也会对FOF管理造成一定的困难，因为不同的收益风险特征，每一次在要实施一个投资观点的时候，涉及到多个不同组合的调整，无论是调整的资产类型还是幅度，都可能是不一样的。如何在有非常多类型FOF产品的情况下，做到快速调整组合，去实施投资观点，把握稍纵即逝的机会，其实是一件很难的事情。

　　首先，在基金筛选方面，我们自建了私募基金数据库。开发了净值和估值表邮件的解析程序，同时整合各方的数据，不依赖于单一的数据源。在此基础之上，我们针对全市场所有的私募策略建立了一个颗粒度很细的标签体系，也就是对策略的分类，并且建立了自己的观测池和策略指数，这在我们做基金筛选的时候可以很大程度上提升我们对策略业绩表现好坏评价的准确性。另外，我们开发了刚才提到的各类型定量分析模块，从而在筛选和评价过程中有足够多的定量分析结果可以参考。

　　最后是投后管理，目前对于每一类的策略，只要是我们覆盖的，都会构造刻画其市场环境的指标。这些指标在一些另类策略上相对来说会更复杂一些，除了传统的市场指数之外，还有大家比较熟悉的分红调整后的股指基差、Barra风格因子、CTA因子、股指CTA拟合指数、期货价差指数、持仓压力测试等等。可以相对便捷对子基金业绩进行归因和风险预判，我们也基于业绩指标和人工预设的模型收益预期、波动预期、回撤预期，设计了预期偏离的自动化监控和预警，这样可以很大程度保证我们投后管理的精细程度。

　　简单总结一下我们对于AI在FOF领域的看法。我们相信未来金融科技肯定会在各个领域，包括FOF领域扮演越来越重要的角色，甚至会成为很多FOF机构的护城河，也相信AI在FOF领域一定会有举足轻重的位置。但是，我们始终相信量化和AI等金融科技是无法完全替代人在这个环节中的角色，金融科技毕竟本身有其局限性。随着数据生态的健全，以及整个金融科技本身不断的发展，FOF投研团队需要持续学习，拥抱金融科技，来不断的优化和迭代自己的投研框架。