浦银理财数字化战略与路径 - 公司提出了“线上化—数智化—生态化”三步发展路径，线上化阶段已基本完成，系统全面覆盖渠道、产品、投资、投研、风控、运营、内部管理等各业务领域 [1] - 线上化阶段明确了“四全”要求：全业务、全线上、全流程、全穿透，科技方面强调“自主、全栈、敏捷” [2] - 第二阶段“数智化”是当前重点攻坚任务，通过“数据+智能”双轮驱动，已规划46个项目系统推进，并上线了组合投资管理、北极星投研平台、统一风险工作台等项目 [3] - 第三阶段“生态化”战略重点是携手各方伙伴，共同构建开放共赢的数字新生态 [3] 数字化建设组织与流程 - 董事会是数字化建设的“总指挥”，信息科技管理委员会是“指挥部”，数据治理工作领导小组负责制定数据战略，金融科技部是“施工队” [4][5] - 数字化建设分为“自上而下”（规划驱动的大规模系统建设）和“自下而上”（各部门常态化业务需求驱动）两个方向 [5] - 公司强调业务与科技融合，成立了由ITBP和业务部门数字化专员组成的数字化融合团队，金融科技部为每个业务部门配置ITBP提供一站式服务 [5] - 科技人才结构包括公司自有员工、集团（浦发银行总行）员工和外包厂商人员，目前有26家合作厂商 [6] 具体举措与成果 - 公司启动了“智浦理财”建设作为数智化落地抓手，并成立了首个专班“智浦理财建设工程领导小组专班” [3] - “智浦魔方”统一工作台已投产上线，正逐步接入现有业务系统以解决系统竖井等问题 [3] - AI应用“智浦小鹿”自去年上线后已成为公司日常运营中的重要工具 [3] - 2025年科技重点工作三条线：智浦理财体系建设、信创工作及相关系统迁移、响应部门具体需求 [7] - 2026年计划继续推进上述工作，并更加关注客户经营和渠道拓展的数字化需求，重点围绕投资、投研、风控、运营、渠道营销等方向深化 [7] 行业数字化发展模式 - 行业数字化路径主要分为三种模式：“全自主掌控模式”（自建派）、“深度合作依赖模式”（外购派）和“核心自研+外围合作模式”（平衡派） [8] - “平衡派”因能兼顾核心竞争力与成本效益，正成为主流方向，被主流大中型机构采用 [9] - 浦银理财采用“平衡派”模式，对核心系统（如客户份额登记、投资管理、估值等）坚持自研，外围和非关键系统则与厂商合作 [9] 行业科技水平现状与提升方向 - 银行理财公司虽成立时间短，但依托母行强大科技支持并借鉴大资管行业经验，已快速建立起完整科技能力 [10] - 行业在关键领域持续提升实力：从单点工具应用向全流程智能化发展以打破系统“孤岛”；提高从海量数据中挖掘价值的能力；积极探索大模型在投研辅助、智能风控等场景的应用；通过整合多维度数据和先进模型提升风险管理实时性；加大在关键技术领域的资源投入 [10][11] 人工智能的影响与挑战 - 人工智能将对理财乃至整个资管行业产生颠覆性影响，推动业务模式从依赖人的经验转向AI与业务深度结合，未来3-5年是金融科技真正“创造价值”的关键时期 [1] - 未来核心竞争力体现在快速融合AI与业务的能力，以及既懂数字化又懂业务的复合型人才，资管机构可能转变为由数据资产和算法驱动的新型组织 [11] - 公司在AI应用实践中坚持“对内不对外、辅助不决策”的使用原则，结合多模型交叉验证和人工审核提高可靠性 [12] - 呼吁行业推动行业云建设以集约化提供AI算力，降低整体成本，并共建行业级数据平台以减少对头部厂商的依赖 [12]

国家与地方政策支持 - 国务院于2024年8月印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，为各行业人工智能应用明确时间表与路线图 [1] - 上海市政府在2024年9月发布行动方案，力争用3至5年将上海建成具有全球引领性的金融科技中心 [1] - 上海临港新片区举办金融科技集聚区发展座谈会及第六届1024资管科技开发者大会，推动行业高质量发展 [1] 行业数字化战略方向 - 上海资产管理业未来数智化工作将突出三个"一致性"，涵盖技术应用、人才培养与生态构建 [2] - 资管机构未来将拥有两类资产：资产负债表上的资金和模型权重里的知识，打通两类资产将在AI金融竞赛中定义规则并收获复利 [3] - 大模型为代表的数字化技术正以前所未有的广度和深度赋能资管行业，驱动各投资机构积极布局金融科技建设 [3] 大模型应用实践与规划 - 浦银理财大模型应用遵循"对内不对外"和"辅助不决策"两大原则，并设计了分层技术架构 [3] - 浦银理财员工数字助理"智浦小鹿"被赋予知识管家、办公助理、投研顾问、运营秘书四大定位 [4] - 浦银理财规划了"助理-协同-自主"三阶段发展路径，认为这一趋势未来三五年内不可逆转 [4] 国际经验与技术平台建设 - 东方汇理资管规模从7000亿欧元增长至2.2万亿欧元，依赖于持续并购和系统集成化以提升效率、降低成本 [5] - 东方汇理经过十余年发展形成端到端企业级投资管理平台，覆盖投资研究、ESG评级、销售分销全链条 [6] - 公司下一阶段将深入投资核心业务，重点布局算法因子识别、投资助手、模型回测、AI生成ESG标签四个金融科技方向 [6] 行业发展面临的挑战 - 资管机构在大模型应用中面临数据、算力、算法三大要素问题，特别是知识向量化与机器理解是一大挑战 [8] - 数据安全与权限控制面临新挑战，需要探索新的权限管理机制以应对企业向量知识库的构建需求 [8] - AI工程化与人才转型是挑战，技术不确定性导致需求与实际效果存在差距，人才知识体系需更新 [8] - 高水平复合型人才严重短缺，拥有好奇心、能主动思考的团队是突破各类难题的关键 [8][9] - 将技术转化为用户觉得"好用"的工具是复杂工程问题，交互细节对操作效率产生秒级影响 [9]