行业核心挑战 - 资产管理行业面临低利率环境与波动性加剧并存的时代挑战，传统追求固定收益为主的业务模式承压[1] - 保险公司存在净投资收益率与产品定价利率错配以及资产负债久期错配问题，在长端利率下行背景下存在利差损风险[1] AI技术驱动行业变革 - AI技术是重构投资全流程的关键引擎，在长期趋势识别、风险前瞻预警、多元资产动态匹配方面具有天然优势[1] - AI让复杂投资决策从盲人摸象到拥有超级罗盘，有助于长期投资穿越周期，对耐心资本有特殊意义[1] - 生成式AI和决策智能成为长期资金实现配置长期资产、进行长期投资的核心工具，将长期资金从被动持仓升级为主动价值创造[2] - 资管行业拥抱AI不是选择题而是必答题[1] 当前AI应用趋势 - AI在投资流程的运营和交易环节应用快于投研和战略决策环节[3] - AI在公募基金、量化对冲基金等标准化细分领域的渗透速度和应用深度显著快于非标准化领域[3] - 头部机构利用资源优势巩固领先地位，小型资管机构面临被技术浪潮拉开更大差距的风险[3] - 境外资产管理机构应用AI快于境内机构，多数境内机构仍处于探索或单点应用阶段[3] AI重塑行业范式与环节 - AI驱动资产管理业务边界扩张，从服务客群、服务内容、投资标的、投研决策、机构生态五个维度进行拓展[3] - AI重新塑造资产管理的全流程各环节[3] - 认知边界从单纯的数据处理进阶为辅助决策，如利用AI识别颠覆性技术拐点[4] - 风险管理维度从静态风控转向动态免疫，实现事前预警和过程监控[4] - 投研尽调质量从人工分析转变为模型化处理，大幅提升处理非结构化数据的效率[4] - 价值创造最大化实现，险资作为长期股东从重投轻管转变为主动赋能者，利用AI技术为被投企业输出数字生产力[4] 行业实践与布局 - 上海资产管理协会已建立AIAM发展生态，并启用自研垂类大模型AIAM萤火虫1.0[4] - 中保投资公司在国家政策引导下，充分发挥险资长期优势，在算力、算法、数据等AI核心领域进行综合布局[4] - 通过债权计划、股权计划及私募基金等多元工具，积极投资中科海光、摩尔线程、合合信息等一批行业领军企业[5] 行业倡议与发展路径 - 共建数字基建，探索建设行业级安全可信的数据共享平台[6] - 共育复合人才，设立联合培训基地，培养既懂投资又懂科技的新一代投资家[6] - 共创标准伦理，共同研究推出适用于资管领域的AI应用伦理准则[6] - AI战略应作为一把手工程，坚持实事求是，不为AI而AI[6] - 选择从交易、运营等最能见效的环节入手，以点带面[6] - 选择合适的品类进行试点，在风险可控的前提下敏捷迭代[6]

行业核心挑战 - 资产管理行业面临低利率环境与波动性加剧并存的时代挑战，传统以追求固定收益为主的业务模式承压 [1] - 中国保险公司存在净投资收益率与产品定价利率的错配，以及资产负债久期错配问题，在长端利率下行背景下存在利差损风险 [1] AI在资管行业的作用与趋势 - AI技术被视为重构投资全流程的关键引擎，在长期趋势识别、风险前瞻预警、多元资产动态匹配方面具有优势，有助于长期投资穿越周期 [1] - 行业应用AI呈现四大趋势：运营和交易环节应用快于投研环节、标准化子行业渗透快于非标准化子行业、大公司应用快于小公司、境外机构应用快于境内机构 [2] - AI正驱动资产管理业务边界扩张，并从服务客群、服务内容、投资标的、投研决策、机构生态五个维度进行拓展 [2] AI带来的行业重塑与转变 - AI应用带来四大转变：认知边界从数据处理进阶为辅助决策、风险管理从静态风控转向动态免疫、投研尽调从人工分析转变为模型化处理、价值创造使长期股东从重投轻管转变为主动赋能者 [3] - 生成式AI和决策智能成为长期资金实现配置长期资产、进行长期投资等核心使命的强大工具，将长期资金从被动持仓升级为主动价值创造 [1] 行业实践与探索 - 上海资产管理协会已建立AIAM发展生态，并启用自研垂类大模型AIAM萤火虫1.0 [3] - 中保投资公司在国家政策引导下，于算力、算法、数据等AI核心领域进行综合布局，通过多元投资工具支持了中科海光、摩尔线程、合合信息等领军企业 [3] AI应用的挑战与应对倡议 - AI应用依赖高质量数据和人类监督，以避免模型偏差或黑天鹅事件，并需关注数据安全、伦理问题和监管合规 [4] - 针对挑战提出三点倡议：共建行业级安全可信的数据共享平台、共育既懂投资又懂科技的复合人才、共创适用于资管领域的AI应用伦理准则 [5] AI战略落地建议 - AI战略应作为一把手工程，坚持实事求是，选择从交易、运营等最能见效的环节入手，以点带面 [5] - 应选择合适的品类进行试点，在风险可控的前提下敏捷迭代，如同新药上市前的临床试验 [5]

行业核心挑战与机遇 - 资产管理行业面临低利率环境与波动性加剧并存的时代挑战，传统以追求固定收益为主的模式承压 [1] - 保险公司存在净投资收益率与产品定价利率的错配，以及资产负债久期错配问题，在长端利率下行背景下存在“利差损”风险 [1] - 生成式AI和决策智能成为长期资金实现配置长期资产、进行长期投资等核心使命的最强大工具，将长期资金从“被动持仓”升级为“主动价值创造” [3] AI在资管行业的应用趋势 - AI在投资流程的运营和交易环节应用快于投研和战略决策等充满非结构化信息的环节 [3] - AI在公募基金、量化对冲基金等标准化细分领域的渗透速度和应用深度显著快于非标准化领域 [3] - 头部机构利用资源优势巩固领先地位，小型资管机构面临被技术浪潮拉开更大差距的风险 [3] - 境外资产管理机构应用AI快于境内机构，多数境内机构仍处于“探索”或“单点应用”阶段 [3] AI驱动的资产管理新范式 - AI驱动资产管理业务边界扩张，从服务客群、服务内容、投资标的、投研决策、机构生态五个维度进行拓展 [4] - AI重新塑造资产管理的“全流程各环节” [4] - 风险管理从“静态风控”转向“动态免疫”，实现事前预警和过程监控 [5] - 投研尽调从“人工分析”转变为“模型化处理”，大幅提升处理非结构化数据的效率 [5] - 险资作为长期股东从“重投轻管”转变为“主动赋能者”，利用AI技术为被投企业在生产、销售、管理等方面输出“数字生产力” [5] 行业实践与战略布局 - 上海资产管理协会已建立AIAM发展生态，并启用自研垂类大模型“AIAM萤火虫1.0” [5] - 中保投资公司在国家政策引导下，于算力、算法、数据等AI核心领域进行综合布局，通过债权计划、股权计划及私募基金等多元工具投资了中科海光、摩尔线程、合合信息等行业领军企业 [5] - 资管机构落地AI战略应作为“一把手工程”，坚持实事求是，选择从交易、运营等最能见效的环节入手，以点带面，并选择合适的品类进行风险可控的试点 [6] 行业发展倡议 - 共建“数字基建”，探索建设行业级安全可信的数据共享平台 [6] - 共育“复合人才”，设立联合培训基地，培养既懂投资又懂科技的“新一代投资家” [6] - 共创“标准伦理”，共同研究推出适用于资管领域的AI应用伦理准则 [6]

行业挑战与AI的必要性 - 资产管理行业面临低利率环境与波动性加剧并存的挑战，传统以追求固定收益为主的模式承压 [1] - 保险公司存在净投资收益率与产品定价利率错配、资产负债久期错配问题，在长端利率下行背景下存在“利差损”风险 [1] - AI技术是重构投资全流程的关键引擎，在长期趋势识别、风险前瞻预警、多元资产动态匹配等方面具有天然优势，让复杂投资决策从“盲人摸象”到拥有超级罗盘 [3] - 资管行业拥抱AI不是选择题而是必答题，对险资等长期资金实现长期稳健保值增值、从“被动持仓”升级为“主动价值创造”具有特殊意义 [3] AI应用的当前趋势 - 运营和交易环节应用快于投研环节，投研和战略决策因充满非结构化信息和长期主义要求，AI应用有待深化 [4] - 标准化子行业应用快于非标准化子行业，在公募基金、量化对冲基金等标准化细分领域渗透速度和应用深度显著更快 [4] - 大公司应用快于小公司，头部机构利用资源优势巩固领先地位，小型资管机构面临被技术浪潮拉开更大差距的风险 [4] - 境外资产管理机构应用快于境内机构，多数境内机构仍处于“探索”或“单点应用”阶段 [4] AI驱动的行业重塑与转变 - 认知边界拓展，从单纯“数据处理”进阶为“辅助决策”，例如利用AI识别颠覆性技术拐点 [5] - 风险管理维度升级，从“静态风控”转向“动态免疫”，实现事前预警和过程监控 [5] - 投研尽调质量提升，从“人工分析”转变为“模型化处理”，大幅提升处理非结构化数据的效率 [5] - 价值创造最大化实现，险资作为长期股东从“重投轻管”转变为“主动赋能者”，利用AI技术为被投企业在生产、销售、管理等方面输出“数字生产力” [5] 行业实践与战略建议 - 上海资产管理协会已建立AIAM发展生态，并启用自研垂类大模型“AIAM萤火虫1.0” [6] - 中保投资公司发挥险资长期优势，在算力、算法、数据等AI核心领域进行综合布局，通过债权计划、股权计划及私募基金等多元工具投资了中科海光、摩尔线程、合合信息等行业领军企业 [6] - AI应用落地应作为“一把手工程”，坚持实事求是，不为AI而AI [7] - 建议从交易、运营等最能见效的环节入手，以点带面，并选择合适的品类进行试点，在风险可控前提下敏捷迭代 [7]