文章核心观点 - 资产管理行业正积极拥抱人工智能技术，以应对低利率与高波动的市场环境，这被视为行业发展的必然选择而非可选课题 [2] - AI技术被定位为重构投资全流程的关键引擎，能够拓展认知边界、升级风险管理、提升投研效率并助力长期资金实现主动价值创造 [2][3] - 公募基金行业正借助AI等数字化工具深度赋能，聚焦服务国家战略与居民财富管理，并顺应被动化、长期化投资趋势，着力发展ETF和养老金业务 [5][6][7] 资产管理行业应用AI的现状与趋势 - 行业面临“低利率环境与波动性加剧并存”的挑战，传统以固定收益为主的业务模式承压，保险公司存在净投资收益率与定价利差错配、资产负债久期错配问题 [2] - AI在资管行业的应用呈现四大趋势：运营和交易环节快于投研环节；标准化子行业（如公募基金、量化对冲基金）快于非标准化子行业；头部机构快于中小机构；境外机构快于境内机构，多数境内机构仍处于“探索期”或“单点应用”阶段 [2] - AI的应用正推动资产管理业务边界从服务客群、服务内容、投资标的、投研决策、机构生态五个维度进行拓展，并重塑全流程各环节 [3] AI对资产管理流程的重塑 - 实现四大转变：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”；价值创造上，长期资金从“重投轻管”转变为“主动赋能者”，为被投企业输出“数字生产力” [3] - 以上海资产管理协会和中保投资公司为例，行业已在积极实践：上海资管协会建立了AI-AM发展生态并启用自研大模型“AM萤火虫1.0”；中保投资利用险资长期优势，在算力、算法、数据等AI核心领域综合布局，通过多元金融工具支持了中科海光、摩尔线程等一批行业领军企业 [3] 公募基金行业的战略聚焦与能力建设 - 未来投资和产品设计将全面聚焦现代化产业体系建设和扩大内需两大战略支点，围绕“投资于物”和“投资于人”两大主线 [5] - 需要系统性投研能力，建立基于国家重点战略方向的长期投研框架，聚焦前沿科技、新型消费、绿色低碳、区域协调、民生保障等重点领域 [6] - 服务民生的关键在于全面围绕投资者最佳利益布局，融入全业务链条，提升金融服务的适配性与可及性，具体包括打造风格鲜明的主动型产品、注重高质量指数研发的被动型产品以及动态调整的配置型产品 [6] 公募基金数字化与业务拓展方向 - 数字化、智能化成为行业竞争新高地，将驱动行业生态重构升级，未来投研、营销、运营和企业管理都将在AI深度赋能下完成 [6] - 在平台建设和AI应用方面，需提升平台广度与深度，强化AI全方位应用，实现更高层次的业务与科技融合 [7] - 业务拓展需顺应被动化、长期化、国际化投资新特征：在ETF方面共同营造良好生态，提升产品质量与服务，丰富标的品类与营销形式；在养老金方面加大业务拓展力度，激发参与养老三支柱建设的积极性；在跨境业务方面提升展业能力，强化境内外协同 [7] 被动化与长期化投资趋势下的机遇 - 中国资本市场正呈现被动化、长期化投资新特征：ETF凭借低成本、高透明、分散化优势，已成为投资者重要参与途径及公募规模增长主要来源；社保年金已达万亿元规模，个人养老金制度稳步推进，发展空间广阔 [7] - ETF将成为长期资金配置核心工具，养老资金作为长期资金代表，可通过ETF优化配置，既扩大ETF市场规模，也为资本市场注入长期资金 [7][8] - 公募基金需加大养老金业务拓展：在年金方面引导客户通过ETF加大权益资产配置；在个人养老金方面优化产品体系，完善评价体系，推动更多指数基金纳入产品池 [8] 行业倡议与实施建议 - 针对AI应用挑战，倡议共建“数字基建”，探索行业级安全可靠的数据共享平台；共育“复合人才”，培养既懂投资又懂科技的跨界人才；共创“AI伦理”，共同研究适用于资管领域的AI应用伦理准则 [11] - 资管机构推进AI战略应将其作为“一把手工程”，坚持实事求是；从交易、运营等最能见效的环节入手，以点带面；选择合适的品类进行试点，在风险可控前提下敏捷迭代 [3]