文章核心观点 - 人工智能技术正以指数级速度重塑行业，保险资管行业需主动拥抱AI变革，深化其在全价值链的应用，以提升运营效能、风控体系和长期利差水平，推动高质量发展 [1] AI建设对保险资管行业的战略意义 - AI建设是保险资管行业高质量发展的必然选择，可赋能投研决策、财富管理、风控合规、运营经营等场景，推动从“人力驱动”转向“人类智能+机器智能双驱动”的新范式 [2] - 资产管理行业是数据与知识密集型行业，AI可实现7×24小时高效处理海量信息、支持流程管理，完成基础事务工作，大幅提高效率并降低差错率，并能挖掘人脑难以触及的信息与视角 [3] - 全球顶级资管公司（如贝莱德、JP摩根、摩根士丹利、高盛和富达）已在投资研究、策略构建、组合管理等多个领域积极探索并落地AI应用，国内机构与之相比仍存在差距 [3] 泰康资产的AI建设实践 - 公司持续加大数字化建设投入，大力建设业务驱动的应用平台，推动系统整合，提高业务处理的在线化、自动化和智能化，以支撑资产管理规模的持续快速增长 [2] - 公司前瞻布局AI人才与技术体系，组建了包括业务专家、数据科学家、架构工程师和产品专家的专业AI研发团队 [2] - 公司搭建了覆盖应用层、算力层、数据层、模型层和研发层的完整AI技术体系，并在权益投资、固收投资和宏观研究等多方面开展AI探索，沉淀了大量内外部投研数据资产 [2] - 公司已初步落地匹配其权益投研体系的深度研究智能体（TKDR），关键场景投研决策效能不断提升 [2] 投研体系作为AI建设切入点 - 由于投研场景重要性强、复杂度高，投研体系是AI建设的最佳切入点 [4] - 公司在公开市场投资领域打造了自有深度研究智能体TKDR，它整合了海量高质量内外部投研数据和内部积累多年的投研分析方法论 [4] - 对比传统模式，TKDR能迅速梳理核心诉求，即时调用资源构建全面研究框架，快速检索、评估并识别高价值信息，分析总结海量数据，形成结构化研究结果 [4] - TKDR可通过智能算法生成层次清晰、可读性强的输出报告，并支持事实核查、数据溯源，还能根据用户反馈自动优化研究流程 [5] - 随着投研领域AI技术成熟，可逐步推广至投资管理、产销客服务、风险控制、运营管理等领域，最终实现全价值链AI赋能 [5] 推进AI建设的配套机制 - 有效推进AI建设须建立健全配套机制，优化治理体系，打造适应AI转型的人才团队、组织保障和考核激励体系 [6] - AI时代人才将分化：10%的领先者能率先使用并拓展AI应用；70%的跟随者能运用AI工具提升生产力；20%的怀疑者与抵触者将面临落后和被淘汰 [6] - 业务团队需主导智能体的研发应用与迭代升级；科技团队需深化与业务部门合作，跟进AI前沿，做好AI中台与底座建设 [6] - 考核激励方面，需强化对AI应用的考核，将其纳入板块和团队的绩效合约，并重点奖励在大型AI项目建设上有突出贡献及积极使用AI产生示范效应的人员 [6] - 组织保障上，必须转变传统的“科技主导、业务配合”模式，建设“业技共研、共创、共建”的协同机制 [7] - 需以业务价值为导向，打破部门壁垒，建立由业务专家、技术人员、数据分析师等组成的敏捷团队，实现全流程管理 [7] - 必须同步建设业技融合的决策与责任机制，提升资源调配弹性，推行小步快跑与持续迭代，形成“业务驱动技术、技术赋能业务”的良性生态 [7] - 必须高度重视数据资产管理，保障AI应用的安全性与合规性 [7]