文章核心观点 - AI技术正以指数级速度重塑资产管理行业的底层运行逻辑，推动行业价值链从“人力驱动”转向“人类智能+机器智能双驱动”[1] - 泰康资产自主研发的深度研究智能体已初步实现深度赋能投研，并展现出显著优势，未来有望全面赋能资产管理全场景[1][2][4] - 资管机构需建立健全配套机制，优化治理体系，打造适应AI转型的人才团队和组织保障，以有效推进AI建设[7][8] AI在资产管理行业的优势与契合度 - 资产管理行业是数据与知识密集行业，具有高度业务专业度与复杂度，AI的优势特性高度契合行业特点与需求[2] - AI具备更全面的知识储备，其智能体拥有强大的自主性、适应性和交互能力，能够持续迭代进化、实现闭环管理[2] - AI能够帮助投研人员显著提高工作效率、扩展能力圈、扩大管理半径，未来甚至有可能在部分领域引领投资[2] 泰康资产深度研究智能体的应用与优势 - 公司借鉴国际顶级科技公司前沿实践，探索打造覆盖多品种、具备全技能的自有深度研究智能体[2] - 智能体整合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，着重强化幻觉控制[1][5] - 以一个典型投研分析场景为例，对比传统模式，智能体能够迅速梳理核心诉求，即时调用资源，构建全面研究分析框架，并通过智能算法生成可读性强的报告[3] - 智能体具有四大独特优势：运行逻辑高度符合主动投研范式；积累大量泰康特色数字研究资源；着重强化幻觉控制；坚持“体系胜于判断”，支持持续迭代升级[5] AI对资产管理行业价值链的重塑展望 - 全球顶级资产管理公司如贝莱德、JP摩根等已在投资研究、策略构建等多个领域积极探索并落地AI应用[4] - 通过智能体体系构建和投研能力建设双轮驱动，公司将建设人机协同的投研新范式，中短期拓展研究员效率，长期在策略研发等领域引领投资[6] - AI有望全面赋能投研决策、财富管理、风控合规、运营经营等场景，重塑资产管理价值链[1][6] 推进AI建设的配套机制与组织保障 - 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，做好AI中台与底座建设[7] - 需制定匹配AI战略的人才培养与管理体系、优化与淘汰机制，并将AI应用纳入绩效合约，重点激励AI人才[7] - 必须转变传统“科技主导、业务配合”的建设模式，建立“业技共研、共创、共建”的协同机制，并以业务价值为导向组建敏捷团队[7][8] - 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，并高度重视数据资产管理，保障AI应用安全性与合规性[8]