文章核心观点 - 科技在保险资产管理中的核心价值是让投资决策更稳健，而非更激进，其作用在于帮助机构在多重约束下寻找系统性的最优解 [1][3] - 人工智能在保险资管中的正确应用方式是作为决策支持工具，放大系统能力，其关键在于高维数据处理、情景生成与人机协同，而非替代决策者 [4][5] - 保险资管科技转型成功的关键挑战在于组织内部的协同机制与文化，即投研、风控、精算、IT等部门能否在统一体系下工作，以及管理层能否将科技融入制度和流程 [6] 保险资产配置的演进 - 保险资产配置已从早期依赖经验判断和单一收益目标，演进到需权衡久期、收益、流动性的多目标阶段 [2] - 当前环境更复杂，地缘政治风险上升、资产相关性显著抬升、新会计准则与风险导向的偿付能力体系带来资本与波动约束，资产与负债的动态联动变得至关重要 [2] - 当前配置的本质是在多重约束下寻找“可解释、可验证、可执行”的最优解，即从“主观判断最优”走向“约束下的系统性最优” [2] 科技在保险资管中的具体应用与价值 - 科技的首要价值是提升决策稳健性，中国人寿（海外）已系统性推进一套以价值和利润为核心的战略战术资产配置框架 [1][3] - 通过算法对超过5000种场景下的100多类资产组合进行推演，在保持预期盈余不变的前提下，使资本风险指标降低了15% [3] - 模型将负债、资本、收益与风险统一到同一决策空间，解决了三大问题：将负债特征内嵌于配置起点、将资本约束显性化、通过情景生成与压力测试结构化处理不确定性 [3] - 这使得资产配置从一个一次性决策转变为可滚动优化、持续校准的系统工程 [3] 人工智能在保险资管中的三种应用方式 - 第一是高维数据的结构化处理能力，面对数千只资产、上百个约束条件、跨周期的数据维度，人工智能的价值在于降维、聚类和识别结构性关系 [4] - 第二是情景生成与组合推演，人工智能能在既定边界内生成更丰富、更接近真实世界的可能路径，从而提高组合稳健性 [4] - 第三是人机协同的决策支持，人工智能提供的是决策空间、风险边界和权衡关系，而非最终答案，最终决策仍由投资决策委员会作出 [5] - 公司坚持任何人工智能输出必须遵循可解释、可回溯、可审计的原则 [5] 保险资管科技转型的挑战 - 转型的真正难点不在于技术本身，而在于组织是否具备与之匹配的决策机制与文化 [6] - 具体挑战包括：投研、风控、精算、IT等部门能否在同一语言体系下协同；管理层能否接受“用系统约束个人判断”，将科技从工具上升为制度、流程和责任体系的一部分 [6] - 尽管科技不能直接给出答案，但能帮助在复杂约束下更清晰地看见边界、更理性地权衡取舍，使决策更接近长期最优 [6]