8月16日下午，第二届CCF中国数字金融大会分论坛“智能投研论坛”圆满举办。本次论坛聚焦于人工智能与指数投资的深度融合，汇聚了学界专家与业界领袖，围绕AI如何重塑传统投研流程、推动指数策略智能化升级等前沿议题开展了深度探讨，为金融数字化转型提供了前沿的洞察与可行的实践路径。

本次分论坛由CCF数字金融分会执委、上财信管学院校友会会长、中正达广基金创始人兼董事长黄欣博士和CCF数据库专委会秘书长、中国人民大学陈跃国教授共同担任主席。分论坛由黄欣主持。在开场致辞中，黄欣表示，智能投研正从技术赋能阶段迈向价值创造的核心领域，其关键在于把数据穿透力转化为投资决策力，为市场注入理性的新动力。本次论坛于上海举办，上海作为中国金融创新的前沿阵地，使论坛更具战略意义。

北京航空航天大学副教授部慧作了题为《Leveraging Stock Causal Networks for Enhanced Indexing》的报告，提出了基于动态格兰杰因果网络的指数增强框架。该研究突破了传统方法对个股特质的依赖，通过构建日度更新的收益率联动网络及风险过滤机制，精准捕捉资产间的领先滞后关系与风险传导路径。

中国人民大学副教授肖刚就《运用基本面量化策略应对空前的不确定性》主题作了报告，剖析了全球剧变下基本面量化的核心价值。他指出，深度融合企业价值逻辑与量化模型，能够有效识别资产内在价值，为投资者在市场波动中提供“稳定锚”。报告同时指明了提升策略韧性、应对非线性冲击的未来方向。

上海财经大学助理教授江敏祺的报告主题为《AI赋能的指数轮动策略初探——以大小盘轮动策略为例》，展示了AI驱动的指数轮动框架。以大小盘轮动为例，通过动态因子筛选与深度学习时序模型的融合，显著提升了对市场风格切换的预判精度。该策略在收益增强与风险控制方面均优于基准，其灵活架构可广泛应用于宽基指数轮动及“固收 +”等多元策略。

东方证券资产管理有限公司总经理助理许可作了题为《大模型与智能体在证券基金行业智能投研领域的应用与实践探索》的报告，分享了大型语言模型（LLM）与智能体（AI Agent）在证券基金智能投研领域的深度实践。报告系统介绍了大模型及智能体平台如何赋能主观研究、量化开发及组合管理等核心场景，并展望了智能化投研基础设施的未来图景。

智能投研论坛的成功举办，是本届CCF数字金融大会推动学科交叉与产业创新的重要组成部分。论坛不仅展示了人工智能、复杂网络分析等技术在投研领域的突破性进展，更通过学界前沿与业界实践的深度碰撞，彰显了CCF在加快建设金融强国、培育新质生产力的时代征程中，以平台之力凝聚创新之势的责任担当。