AI技术重构资产配置 - 大语言模型LLM将海量非结构化文本转化为可量化的Alpha因子 从根本上拓展了传统投研依赖结构化数据的信息边界 [1] - 深度强化学习DRL推动资产配置决策框架从静态优化转向动态自适应 [1] - 图神经网络GNN通过揭示金融网络中的风险传导路径 深化对系统性风险的认知 [1] AI投研系统架构与实践 - 贝莱德AlphaAgents实践显示 AI投研系统核心形态是模块化协作 通过模型分工实现从信号生成到组合执行的可复制技术栈 [2] - 具体分工为LLM负责认知与推理 外部API与RAG提供实时信息支撑 数值优化器完成最终资产配权计算 此架构有效缓解LLM幻觉问题并提升决策稳健性 [2] 头部机构AI竞争战略 - 头部机构竞争已升维至AI原生战略 核心是构建专有 可信且能驾驭复杂系统的AI核心技术栈 [3] - 摩根大通案例表明其战略围绕可信AI与基础模型 模拟与自动化决策 物理与另类数据三大支柱进行全链条专有技术布局 [3] - 摩根大通通过将合规性转化为信任护城河 市场模拟能力转化为战略风洞 另类数据转化为信息优势 建立难以短期逾越的复合壁垒 [3] 国内资管机构发展路径 - 国内资管机构破局之道在于战略重构与组织变革 走差异化 聚焦式的技术落地路径 [4] - 技术落地优先利用LLM挖掘A股市场独特的政策与文本Alpha 并构建以人类专家为核心 AI为智能副手的协同流程 [1][4] - 组织与文化上必须打破部门壁垒 锻造融通投资与科技的复合型团队 并将风险管控内嵌于AI治理全周期 [4]