行业挑战与AI的必要性 - 资产管理行业面临低利率环境与波动性加剧并存的挑战，传统以追求固定收益为主的模式承压 [1] - 保险公司存在净投资收益率与产品定价利率错配、资产负债久期错配问题，在长端利率下行背景下存在“利差损”风险 [1] - AI技术是重构投资全流程的关键引擎，在长期趋势识别、风险前瞻预警、多元资产动态匹配等方面具有天然优势，让复杂投资决策从“盲人摸象”到拥有超级罗盘 [3] - 资管行业拥抱AI不是选择题而是必答题，对险资等长期资金实现长期稳健保值增值、从“被动持仓”升级为“主动价值创造”具有特殊意义 [3] AI应用的当前趋势 - 运营和交易环节应用快于投研环节，投研和战略决策因充满非结构化信息和长期主义要求，AI应用有待深化 [4] - 标准化子行业应用快于非标准化子行业，在公募基金、量化对冲基金等标准化细分领域渗透速度和应用深度显著更快 [4] - 大公司应用快于小公司，头部机构利用资源优势巩固领先地位，小型资管机构面临被技术浪潮拉开更大差距的风险 [4] - 境外资产管理机构应用快于境内机构，多数境内机构仍处于“探索”或“单点应用”阶段 [4] AI驱动的行业重塑与转变 - 认知边界拓展，从单纯“数据处理”进阶为“辅助决策”，例如利用AI识别颠覆性技术拐点 [5] - 风险管理维度升级，从“静态风控”转向“动态免疫”，实现事前预警和过程监控 [5] - 投研尽调质量提升，从“人工分析”转变为“模型化处理”，大幅提升处理非结构化数据的效率 [5] - 价值创造最大化实现，险资作为长期股东从“重投轻管”转变为“主动赋能者”，利用AI技术为被投企业在生产、销售、管理等方面输出“数字生产力” [5] 行业实践与战略建议 - 上海资产管理协会已建立AIAM发展生态，并启用自研垂类大模型“AIAM萤火虫1.0” [6] - 中保投资公司发挥险资长期优势，在算力、算法、数据等AI核心领域进行综合布局，通过债权计划、股权计划及私募基金等多元工具投资了中科海光、摩尔线程、合合信息等行业领军企业 [6] - AI应用落地应作为“一把手工程”，坚持实事求是，不为AI而AI [7] - 建议从交易、运营等最能见效的环节入手，以点带面，并选择合适的品类进行试点，在风险可控前提下敏捷迭代 [7]