建立專業的選基體系
在李仁宇看來，FOF擁有更系統的選基體系，能夠基於中長期業績、投資理念、投資風格、投研支持等定量和定性條件，篩選出風格穩定且有alpha能力的基金經理。
以人為本，是李仁宇的基金評價標準之壹。在投資理念上，李仁宇遵循“AI+HI”的投資理念，強調定性和定量相結合的基金評價體系。她表示，要站在中長期的視角下，全市場範圍內精選不同風格的，業績可解釋、可復制、可持續的基金經理，建立基金池。然後，在優質基金池的基礎上構建有效的資產組合，以獲取更高的風險調整後收益為目標，為每壹位投資人提供更好的投資解決方案。
AI模型+HI判斷形成資產配置方案
李仁宇認為，基於“AI+HI”的資產配置方案具有決策更科學、研究更智能、調整更靈活的特點。
“首先，人工智能手段幫助基金經理定期預測未來資產配置比例，同時，改良後風險預算模型能幫助投資經理在壹定的權益中樞下更好地控制敞口風險和預期收益。”李仁宇表示，AI模型通過動態預測和實時跟蹤調倉等過程實現智能預判倉位水平。
基於AI模型給出的資產配置方案，再輔以宏觀數據進行輔助判斷是否需要進行內部結構調整。在HI宏觀視角輔助結構調整的過程中，基金經理基於不同的宏觀指標的邊際變化情況進行交叉驗證，綜合評價當前宏觀經濟整體情況，並對AI模型方案給出內部結構調整的建議（包括資產配置建議、板塊配置建議和風格配置建議等）。AI模型+HI判斷最終形成了定期資產配置方案，同時還會根據實際凈值表現和市場風格等情況進行不定期的動態調整。
挖掘對基金業績有效的因子
全市場目前壹***有10000多只基金，業績表現良莠不齊，如何篩選？
李仁宇認為，可以基於“AI+HI”的全市場基金篩選體系。該篩選體系是李仁宇主導設計研發，涵蓋多維基金特征指標，目前該體系總計***177個因子大類，而具體的因子也在隨著市場不斷增加和擴充。
該體系通過多維度、立體化的基金分類體系、AI挖掘有效因子的定量研究、基金經理盡調與跟蹤的定性分析建立起了壹整套科學、規範的基金篩選體系和流程，力爭通過這壹基金篩選體系高效、精準地篩選出優質基金。
在基金分類體系中，李仁宇指出，將基金產品按多個維度進行立體化分類，例如，按照倉位維度、股票風格維度、持倉風格維度、凈值特征維度等維度指標進行分類。基於多個維度對全市場基金進行立體化分類後，可以保持每個種類中產品的beta壹致，方便投資經理更好地去比較alpha。
在定量研究上，李仁宇介紹稱：“我們針對不同基金特征指標自主建立了海量的基金因子庫，同時我們基於自主的基金分類，對於同壹維度的不同類型基金，通過機器學習中的特征工程手段，從眾多基金特征指標中挖掘出對於該類基金未來業績具有有效預測能力的基金因子，並通過這些因子建立壹套定量評價體系，初篩出壹批優質的基金產品。”