ETF投资工具又有新变化。
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ETF数据查询、指数分析等专业功能正在以AI Skill（技能）的形式接入智能体平台，投资者通过自然语言提问，即可调用相关数据服务。随着AI Agent逐步进入投资服务场景，资管机构开始探索将专业数据与投研能力转化为可供外部调用的标准化工具。
近日，华泰柏瑞基金推出的 “华泰柏瑞 ETF_SKILL” 正式上架 WorkBuddy 官方技能市场（SkillHub），同时支持通过自主安装方式接入其他兼容的 AI Agent 平台。用户通过自然语言提出需求，即可获取 ETF 产品的历史业绩、费率、基金经理观点、分红等核心信息，一站式完成相关数据查询和比较。
这一变化背后，基金公司的数字化服务正在从自有平台向开放式接口延伸。如何在AI Agent时代重构服务入口、提升专业能力的触达效率，成为资管行业值得关注的新课题。
基金公司密集布局AI Agent
公募基金行业围绕AI Agent的探索明显提速。一方面，基金公司持续推动人工智能在内部投研、合规、运营等业务场景落地；另一方面，越来越多机构尝试将原有的数据、内容和工具能力接入外部智能体平台，拓展面向投资者的服务渠道。
具体来看，近期，多家公募基金加快探索AI Agent应用场景，将基金研选、指数分析、资讯追踪、投教学习等功能融入智能服务体系，并通过外部智能体平台上线基金问答、观点策略、投研翻译等AI技能，进一步拓展行情分析、基金解读及产品对比等服务场景。
从上述实践来看，金融机构的AI布局正在从单一平台内的智能化功能，向跨平台的专业能力输出延伸。
对于资管机构而言，这种变化不仅意味着服务渠道更加多元，也对数据治理、专业知识组织和技术接口建设提出了更高要求。过去，金融服务主要依靠用户主动进入机构平台获取信息；未来，部分标准化服务则有望通过AI Agent，根据用户的具体需求被直接调用。
这也意味着，资管机构数字化竞争的重点，可能逐步从单纯比拼应用功能，转向专业能力能否被有效组织、便捷调用和持续提供。
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产品数量不断增加，投资范围从传统宽基指数延伸至行业主题、债券、跨境及商品等多个领域，为投资者提供了更加丰富的配置工具。
与此同时，产品供给的丰富也提高了投资者筛选、比较和跟踪ETF的难度。
例如，投资者选择ETF时，往往需要同时了解指数表现、基金规模、费率、流动性、基金经理及历史业绩等信息。相关数据分散于基金公告、行情软件和第三方资讯平台，部分指标还存在统计口径及更新频率差异。
对于普通投资者而言，完成一次较为全面的产品比较，需要在多个页面之间反复查询；对于专业投资者及机构客户而言，如何快速获取标准化、可比的数据，同样影响研究和决策效率。
相比依赖固定页面展示的传统信息服务，AI Agent提供了另一种可能。例如，投资者可以直接要求AI对比两只ETF的规模、费率及风险收益特征，或者查询某只ETF的融资融券情况，而不必分别寻找不同的数据入口。
这种服务方式的核心，不在于简单地为基金数据增加一个聊天窗口，而在于将原本分散的查询、筛选和分析功能转化为可复用的服务模块。
从行业角度来看，ETF具备产品标准化程度较高、基础信息相对透明、数据指标较为明确等特点，为AI工具在金融领域的应用提供了较为具体的场景。
华泰柏瑞基金上线ETF_SKILL
在资管行业探索AI Agent服务模式的背景下，华泰柏瑞基金近期上线的ETF_SKILL，也提供了一个观察专业机构如何开放数据能力的具体案例。
据了解，“华泰柏瑞ETF_SKILL”目前已正式上架WorkBuddy官方技能市场（SkillHub），同时支持通过自主安装方式接入其他兼容的AI Agent平台。
与传统网页查询不同，该工具将ETF相关公开数据及查询功能封装为可调用的AI技能。用户通过自然语言提出需求，即可获取ETF产品的净值、规模、费率、基金经理、历史业绩、分红等核心信息，并进行相关数据查询和比较。
在产品设计方面，该工具强调自然语言交互和跨平台调用。用户既可以通过WorkBuddy技能市场安装，也可以根据相关指引在兼容的AI Agent平台中完成配置，从而在不同使用场景中调用华泰柏瑞提供的数据服务。
据了解，华泰柏瑞基金持续推进投研、销售、运营等业务环节的AI建设，探索“人机协同”的流程。在场景端，今年6月，华泰柏瑞基金举办了“华泰柏瑞杯·全国首届ETF AI交易巅峰赛”，支持参赛者自带Agent调用行情检索、模拟交易等相关技能，赛事期间相关Skills累计调用60万次，印证了Agent调用ETF数据工具的市场需求。（数据来源：华泰柏瑞基金）
从此前通过模拟交易场景探索AI Agent的应用，到此次将ETF数据能力封装为对外开放的独立技能，华泰柏瑞基金在AI领域的实践正进一步向投资服务场景延伸。
对于基金公司而言，这种探索也具有更广泛的意义。过去，机构积累的数据和研究能力主要通过基金产品、研究报告、官方网站及客户服务等渠道触达投资者。随着AI Agent生态的发展，部分专业能力有望以标准化接口的形式进入更多外部应用场景。
可以预见，随着金融机构不断将专业数据、研究工具和服务流程转化为可调用的智能化模块，资管服务的实现方式有望进一步丰富。如何在提升效率的同时，兼顾数据质量、合规管理与投资者权益保护，也将成为行业下一阶段需要持续回答的问题。
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责编：刘珺宇
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