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（原標(biāo)題：中保投資黨委書(shū)記、董事長(zhǎng)賈飆： 資管行業(yè)擁抱AI不是選擇題而是答題）哈爾濱預(yù)應(yīng)力鋼絞線價(jià)格

近日，在“十九屆圳國(guó)際金融博覽會(huì)暨2025中國(guó)金融機(jī)構(gòu)年會(huì)”上，中保投資黨委書(shū)記、董事長(zhǎng)賈飆在發(fā)表主題演講時(shí)表示，資產(chǎn)管理行業(yè)面臨著“低利率環(huán)境與波動(dòng)加劇并存”的時(shí)代挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)以追求固定收益為主的業(yè)務(wù)模式面臨壓力。

賈飆介紹，我國(guó)保險(xiǎn)公司既存在凈投資收益率與產(chǎn)品定價(jià)利率的錯(cuò)配，又存在資產(chǎn)負(fù)債久期錯(cuò)配的問(wèn)題，在長(zhǎng)端利率下行的背景下，存在“利差損”風(fēng)險(xiǎn)。

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而AI（人工智能）有可能成為穿越投資迷霧的“燈塔”。賈飆表示，AI技術(shù)不是簡(jiǎn)單的率工具，而是重構(gòu)投資全流程的關(guān)鍵引擎，在長(zhǎng)期趨勢(shì)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)前瞻預(yù)警、多元資產(chǎn)動(dòng)態(tài)匹配等方面具有優(yōu)勢(shì)。AI讓復(fù)雜的投資決策次從“盲人摸象”到擁有羅盤。同時(shí)，AI有助于長(zhǎng)期投資“穿越周期”，這對(duì)耐心資本有著特殊的意義。因此，資管行業(yè)擁抱AI不是選擇題，而是答題。

以保險(xiǎn)資金為例，險(xiǎn)資有顯著的安全、收益和流動(dòng)的內(nèi)在要求，特別關(guān)注穿越經(jīng)濟(jì)周期，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期、穩(wěn)健的保值增值。這要求長(zhǎng)期資金具備凡的遠(yuǎn)見(jiàn)和定力。而生成式AI和決策智能，正成為長(zhǎng)期資金實(shí)現(xiàn)配置長(zhǎng)期資產(chǎn)、進(jìn)行長(zhǎng)期投資等核心使命的強(qiáng)大工具，將長(zhǎng)期資金從“被動(dòng)持倉(cāng)”升為“主動(dòng)價(jià)值創(chuàng)造”。

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賈飆認(rèn)為，當(dāng)前資產(chǎn)管理行業(yè)應(yīng)用AI呈現(xiàn)四大趨勢(shì)：

一是運(yùn)營(yíng)和交易環(huán)節(jié)快于投研環(huán)節(jié)。AI在投資流程中的運(yùn)營(yíng)和交易環(huán)節(jié)應(yīng)用快于其他環(huán)節(jié)，而投研和戰(zhàn)略決策等充滿了非結(jié)構(gòu)化信息和長(zhǎng)期主義要求，AI在這些環(huán)節(jié)的應(yīng)用有待化；

二是標(biāo)準(zhǔn)化子行業(yè)快于非標(biāo)準(zhǔn)化子行業(yè)。AI在公募基金、量化對(duì)沖基金等標(biāo)準(zhǔn)化細(xì)分領(lǐng)域的滲透速度和應(yīng)用度顯著快于非標(biāo)準(zhǔn)化領(lǐng)域；

三是大公司快于小公司。頭部機(jī)構(gòu)利用資源優(yōu)勢(shì)鞏固領(lǐng)先地位，小型資管機(jī)構(gòu)面臨著被技術(shù)浪潮拉開(kāi)更大差距的風(fēng)險(xiǎn)；

四是境外資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)快于境內(nèi)機(jī)構(gòu)。多數(shù)境內(nèi)機(jī)構(gòu)仍處于“探索”或“單點(diǎn)應(yīng)用”的階段。

隨著AI技術(shù)的應(yīng)用入，資產(chǎn)管理行業(yè)正在迎來(lái)新范式。一方面，AI驅(qū)動(dòng)資產(chǎn)管理的業(yè)務(wù)邊界擴(kuò)張，從服務(wù)客群、服務(wù)內(nèi)容、投資標(biāo)的、投研決策、機(jī)構(gòu)生態(tài)五個(gè)維度進(jìn)行拓展；另一方面，AI重新塑造了資產(chǎn)管理的“全流程各環(huán)節(jié)”。

賈飆詳細(xì)闡述了這種重塑帶來(lái)的四大轉(zhuǎn)變：

一是認(rèn)知邊界的拓展，預(yù)應(yīng)力鋼絞線從單純的“數(shù)據(jù)處理”進(jìn)階為“輔助決策”，如利用AI識(shí)別顛覆技術(shù)拐點(diǎn)；

二是風(fēng)險(xiǎn)管理維度的升，從“靜態(tài)風(fēng)控”轉(zhuǎn)向“動(dòng)態(tài)免疫”，實(shí)現(xiàn)事前預(yù)警和過(guò)程監(jiān)控；

三是投研盡調(diào)質(zhì)量的提升，從“人工分析”轉(zhuǎn)變?yōu)椤澳Ｐ突幚怼保蠓嵘幚矸墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的率；

四是價(jià)值創(chuàng)造大化的實(shí)現(xiàn)，險(xiǎn)資作為長(zhǎng)期股東從“重投輕管”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃?dòng)賦能者”，利用AI技術(shù)為被投企業(yè)在生產(chǎn)、銷售、管理等方面輸出“數(shù)字生產(chǎn)力”。

在談及行業(yè)實(shí)踐時(shí)，賈飆分享了上海資產(chǎn)管理協(xié)會(huì)和中保投資公司的探索。他介紹，上海資產(chǎn)管理協(xié)會(huì)已建立AIAM（人工智能+資產(chǎn)管理）發(fā)展生態(tài)，并啟用了自研垂類大模型“AIAM螢火蟲(chóng)1.0”。而在國(guó)政策引導(dǎo)險(xiǎn)資支持科創(chuàng)的背景下，中保投資公司充分發(fā)揮險(xiǎn)資長(zhǎng)期優(yōu)勢(shì)，在算力、算法、數(shù)據(jù)等AI核心領(lǐng)域進(jìn)行了綜合布局，通過(guò)債權(quán)計(jì)劃、股權(quán)計(jì)劃及私募基金等多元工具，積投資了包括中科海光、摩爾線程、合合信息等在內(nèi)的一批行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)。

賈飆同時(shí)強(qiáng)調(diào)，盡管前景廣闊，但資管行業(yè)引入AI應(yīng)用也面臨一定挑戰(zhàn)。AI的應(yīng)用并非萬(wàn)能，它依賴質(zhì)量數(shù)據(jù)和人類監(jiān)督，以避免模型偏差或“黑天鵝”事件。資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)在引入AI時(shí)，應(yīng)關(guān)注數(shù)據(jù)安全、倫理問(wèn)題和監(jiān)管合規(guī)。

針對(duì)上述挑戰(zhàn)，賈飆向行業(yè)提出了三點(diǎn)倡議：

一是共建“數(shù)字基建”，探索建設(shè)行業(yè)安全可信的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)；

二是共育“復(fù)合人才”，設(shè)立聯(lián)合培訓(xùn)基地，培養(yǎng)既懂投資又懂科技的“新一代投資”；

三是共創(chuàng)“標(biāo)準(zhǔn)倫理”，共同研究出適用于資管領(lǐng)域的AI應(yīng)用倫理準(zhǔn)則。

對(duì)于資管機(jī)構(gòu)如何落地AI戰(zhàn)略，賈飆建議應(yīng)將其作為“一把手工程”，堅(jiān)持實(shí)事求是，不為AI而AI；應(yīng)選擇從交易、運(yùn)營(yíng)等能見(jiàn)的環(huán)節(jié)入手，以點(diǎn)帶面；同時(shí)要選擇合適的品類進(jìn)行試點(diǎn)，如同新藥上市前的“臨床試驗(yàn)”哈爾濱預(yù)應(yīng)力鋼絞線價(jià)格，在風(fēng)險(xiǎn)可控的前提下敏捷迭代。