編者按：

科技浪潮，奔騰不息；金融活水，汩汩向前。作為長期資本、耐心資本重要組成部分，銀行理財(cái)、保險(xiǎn)資管堅(jiān)持守正創(chuàng)新，躬身實(shí)踐并勇于探索，奮力做好“科技金融”這篇大文章。證券時(shí)報(bào)社聯(lián)合中國銀行保險(xiǎn)資產(chǎn)管理業(yè)協(xié)會推出“銀保資管業(yè)探路科技金融”系列專欄，敬請關(guān)注。本篇為專欄第十篇。

AI技術(shù)正以“指數(shù)級”速度重塑各行業(yè)的底層運(yùn)行邏輯，國內(nèi)資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)也在積極布局AI應(yīng)用，切入投研領(lǐng)域，打造自有深度研究智能體。

泰康資產(chǎn)首席執(zhí)行官段國圣接受證券時(shí)報(bào)·券商中國記者專訪時(shí)表示，泰康資產(chǎn)自主研發(fā)的自有深度研究智能體，整合了海量高質(zhì)量的內(nèi)外部投研數(shù)據(jù)和內(nèi)部積累多年的投研分析方法論，著重強(qiáng)化幻覺控制，打造成為具備自我進(jìn)化能力的“研究助理”，已初步實(shí)現(xiàn)深度賦能投研。

隨著未來AI全面賦能投研決策、財(cái)富管理、風(fēng)控合規(guī)、運(yùn)營經(jīng)營等場景，資產(chǎn)管理行業(yè)價(jià)值鏈有望重塑，從“人力驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“人類智能+機(jī)器智能雙驅(qū)動”。

顯著提升投研效率

“AI的優(yōu)勢特性高度契合資產(chǎn)管理行業(yè)的特點(diǎn)與需求。”段國圣對證券時(shí)報(bào)·券商中國記者表示，資產(chǎn)管理行業(yè)是數(shù)據(jù)與知識密集的行業(yè)，具有高度的業(yè)務(wù)專業(yè)度與復(fù)雜度。AI具備更全面的知識儲備，且AI智能體具備強(qiáng)大的自主性、適應(yīng)性和交互能力，能夠持續(xù)迭代進(jìn)化、實(shí)現(xiàn)閉環(huán)管理，這些特性能夠幫助投研人員顯著提高工作效率、擴(kuò)展能力圈、擴(kuò)大管理半徑，在部分領(lǐng)域，未來甚至有可能引領(lǐng)投資，真正做到賦能業(yè)務(wù)、提升投資能力、增厚投資收益。

段國圣透露，泰康資產(chǎn)借鑒國際頂級科技公司的前沿實(shí)踐，在公開市場投資領(lǐng)域探索打造了一個(gè)覆蓋多品種、具備全技能、依托完善數(shù)字知識治理體系的自有深度研究智能體（Taikang Deep Research Agent，以下簡稱TKDR）。TKDR整合了海量高質(zhì)量的內(nèi)外部投研數(shù)據(jù)和泰康內(nèi)部積累多年的投研分析方法論，初步實(shí)現(xiàn)深度賦能投研。

以一個(gè)典型的投研分析場景為例，對比傳統(tǒng)的投研模式，TKDR顯示出了諸多優(yōu)勢：當(dāng)用戶要求分析某標(biāo)的公司的投資價(jià)值時(shí)，研究員通常需要開展研究規(guī)劃、搜集資料、處理信息、撰寫報(bào)告等工作。但可能因研究目標(biāo)發(fā)散、信息源多且分散、處理效率低、缺乏成熟的知識框架和研究方法、小眾高價(jià)值資料獲取困難、定量與定性分析技能要求高、報(bào)告撰寫耗時(shí)長、格式調(diào)整繁瑣等問題導(dǎo)致研究效率低、輸出質(zhì)量難以保障。

TKDR能夠迅速梳理并確定核心訴求，即時(shí)調(diào)用內(nèi)外部資源，構(gòu)建起全面的研究分析框架，涵蓋基本面、行業(yè)環(huán)境、估值水平等多維度分析。再通過快速檢索、評估并識別高價(jià)值信息，通過高效處理海量數(shù)據(jù)快速整合信息，進(jìn)行分析、總結(jié)和提煉，形成結(jié)構(gòu)化的研究結(jié)果。在報(bào)告撰寫階段，TKDR可以通過智能算法生成層次清晰、可讀性強(qiáng)的輸出報(bào)告，并支持事實(shí)核查、數(shù)據(jù)溯源等。此外，還能根據(jù)用戶的反饋?zhàn)詣觾?yōu)化研究流程，實(shí)現(xiàn)研究范式的遞進(jìn)式深化。

有望賦能資產(chǎn)管理全場景

目前，全球頂級的資產(chǎn)管理公司，如貝萊德、JP摩根、摩根斯坦利、高盛和富達(dá)等，均已在投資研究、策略構(gòu)建、組合管理、風(fēng)險(xiǎn)管理、財(cái)富管理等多個(gè)領(lǐng)域積極探索并落地AI應(yīng)用，國內(nèi)機(jī)構(gòu)也在積極布局AI應(yīng)用。

在段國圣看來，智能體體系構(gòu)建是AI建設(shè)的關(guān)鍵抓手。證券時(shí)報(bào)·券商中國記者獲悉，泰康資產(chǎn)在權(quán)益投資、固收投資和宏觀研究等多個(gè)方面前瞻開展AI探索，沉淀了大量內(nèi)外部研報(bào)、會議視頻、各類紀(jì)要與投研指標(biāo)等投研數(shù)據(jù)資產(chǎn)，累積了多個(gè)典型投研應(yīng)用場景，初步落地了匹配公司權(quán)益投研體系的深度研究智能體，關(guān)鍵場景投研決策效能不斷提升，效果顯著優(yōu)于市場通用型投研支持智能體。

泰康資產(chǎn)的深度研究智能體具有區(qū)別于外部通用產(chǎn)品的獨(dú)特優(yōu)勢。

一是面向主動投研，運(yùn)行邏輯高度符合主動投研范式，匹配主動投研人員的思維方式和研究方法，以澄清、規(guī)劃、執(zhí)行、評估、生成五大核心環(huán)節(jié)為基礎(chǔ)構(gòu)建算法框架，實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜問題的綜合研究與回答。

二是積累大量內(nèi)外部數(shù)據(jù)、研究框架與模型、外部專家問答及搜索資源，打造了高時(shí)效、高質(zhì)量、海量、多源異構(gòu)、泰康特色的數(shù)字研究資源體系。

三是著重強(qiáng)化幻覺控制，通過RAG （Retrieval Augmented Generation ，檢索增強(qiáng)生成）、 Prompt Engineering （提示詞工程）、 Reference （引用/參考）、 Principle Review （原則校驗(yàn)）、 Cross Check （交叉驗(yàn)證）等技術(shù)方法，做到對AI幻覺的提前控制和事后檢驗(yàn)。未來將引入信息溯源機(jī)制，進(jìn)一步提升結(jié)果的可信度和可用性。

四是堅(jiān)持“體系勝于判斷”，持續(xù)打磨投研體系，強(qiáng)化互動和反饋，支持智能投研體系的持續(xù)迭代升級。

展望未來，段國圣表示：通過智能體體系構(gòu)建和投研能力建設(shè)的雙輪驅(qū)動，泰康資產(chǎn)將逐步建設(shè)人機(jī)協(xié)同、人機(jī)共生的“人+Deep Research Agents”的投研新范式。推動智能體不斷學(xué)習(xí)和進(jìn)化，逐漸打造投研人員個(gè)人專屬、具備自我進(jìn)化能力的“研究助理”。中短期可以拓展人類研究員的工作效率、管理半徑與能力圈，長期能夠在策略研發(fā)、復(fù)雜情景分析等領(lǐng)域引領(lǐng)投資，提升整體投研能力。

“打造保險(xiǎn)資產(chǎn)管理領(lǐng)域領(lǐng)先的AI應(yīng)用，可以全面賦能投研決策、財(cái)富管理、風(fēng)控合規(guī)、運(yùn)營經(jīng)營等場景，能夠重塑資產(chǎn)管理價(jià)值鏈，推動形成從“人力驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“人類智能+機(jī)器智能雙驅(qū)動”的新范式。”段國圣說，通過AI突破人才、資源和管理瓶頸，賦能投資能力和業(yè)績提升，更好把握大資管行業(yè)的發(fā)展機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

建議健全配套機(jī)制

段國圣受訪時(shí)表示，為了有效推進(jìn)AI建設(shè)，資管機(jī)構(gòu)還應(yīng)當(dāng)建立健全配套機(jī)制，優(yōu)化治理體系，打造適應(yīng)AI轉(zhuǎn)型的人才團(tuán)隊(duì)、組織保障和考核激勵(lì)體系。

比如，業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)要主導(dǎo)智能體的研發(fā)應(yīng)用與迭代升級。科技團(tuán)隊(duì)要深化與業(yè)務(wù)部門的互動合作，密切跟進(jìn)AI發(fā)展前沿，做好AI中臺與底座的建設(shè)。資管機(jī)構(gòu)要相應(yīng)制定匹配AI戰(zhàn)略的人才培養(yǎng)與管理體系、優(yōu)化與淘汰機(jī)制，保持整體的AI創(chuàng)新力與生產(chǎn)力。要強(qiáng)化對AI應(yīng)用的考核，將AI應(yīng)用納入板塊和團(tuán)隊(duì)的績效合約，重點(diǎn)做好AI人才激勵(lì)，獎(jiǎng)勵(lì)在AI模型建設(shè)上有突出貢獻(xiàn)、積極使用AI優(yōu)化工作并產(chǎn)生示范效應(yīng)、能積極反饋有效助力Agent迭代進(jìn)化的人員。

在組織保障上，必須轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的“科技主導(dǎo)、業(yè)務(wù)配合”的建設(shè)模式，建設(shè)“業(yè)技共研、共創(chuàng)、共建”的協(xié)同機(jī)制。

段國圣坦言，這一轉(zhuǎn)變將帶來組織形態(tài)的重塑：一方面，要以業(yè)務(wù)價(jià)值為導(dǎo)向，打破部門壁壘，建立由業(yè)務(wù)專家、技術(shù)人員、數(shù)據(jù)分析師等組成的敏捷團(tuán)隊(duì)，實(shí)現(xiàn)需求、開發(fā)、測試、運(yùn)營的全流程管理；另一方面，必須同步建設(shè)業(yè)技融合的決策與責(zé)任機(jī)制，提升資源調(diào)配的彈性，在流程上推行小步快跑與持續(xù)迭代，形成“業(yè)務(wù)驅(qū)動技術(shù)、技術(shù)賦能業(yè)務(wù)”的良性生態(tài)。同時(shí)，必須高度重視數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，保障AI應(yīng)用安全性與合規(guī)性。

責(zé)編：王璐璐

校對：姚遠(yuǎn)