基金业AI技术发展历程 - 基金业经历了从20世纪70年代金融IT化到90年代金融互联网化再到如今金融AI化的技术变革历程 [3] - 大语言模型等AI技术的兴起使行业站在新的技术断崖边缘 [5] - 生成式AI将在客服、投研、代码生成等多个场景引发范式变革 [5] 当前AI应用现状与挑战 - 金融行业AI应用仍以传统机器学习和规则引擎为主导 [6] - 生成式AI尚未成为主流但行业先行者已开始积极探索 [8] - 深度应用需突破数据、合规与场景适配三大难题 [8] 应用场景落地优先级 - 智能投研、智能办公、智能营销等场景落地复杂度较低且进展较快 [10] - 智能投顾、智能风控等场景相对复杂且进展较慢 [10] - 需制定差异化策略优先突破易落地领域再拓展复杂场景 [11] 国内外典型案例分析 - 国际案例包括彭博BloombergGPT、标普全球Kensho工具、路孚特Eikon AI助手 [15] - 国内案例包括东方财富妙想投研助理、同花顺问财2.0、万得Wind Alice [15] - 案例覆盖投研提效、智能投顾、文档自动化处理等多元化场景 [17] 国际资管机构AI战略 - 贝莱德"阿拉丁"系统整合机器学习/NLP/区块链技术实现投资决策智能化[20][22] - Vanguard从机器人顾问起步拓展至量化投资/个性化广告等多元化领域[23] - 国际机构经验为本土AI战略提供重要参考[23] 本土基金公司实践 - 易方达EFundGPT平台实现投研/交易/客服/风控多场景应用[27] - 华夏基金构建完整AI投资体系在指数增强/智能投顾领域成效显著[30] - 本土案例为行业提供可复制的AI发展路径[30] AI战略发展工具包 - 包括定制化工作坊/产学研合作/前瞻性投资等六大举措[32] - 旨在强化企业内部AI能力与外部资源整合[33] - 推动基金资管行业智能化升级[35][36]