证券时报记者 邓雄鹰 近日，在"第十九届深圳国际金融博览会暨2025中国金融机构年会"上，中保投资党委书记、董事长 贾飙在发表主题演讲时表示，资产管理行业面临着"低利率环境与波动性加剧并存"的时代挑战，传统以 追求固定收益为主的业务模式面临压力。 贾飙介绍，我国保险公司既存在净投资收益率与产品定价利率的错配，又存在资产负债久期错配的 问题，在长端利率下行的背景下，存在"利差损"风险。 而AI（人工智能）有可能成为穿越投资迷雾的"灯塔"。贾飙表示，AI技术不是简单的效率工具，而 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。AI让复杂的投资决策首次从"盲人摸象"到拥有超级罗盘。同时，AI有助于长期投资"穿越周期"，这 对耐心资本有着特殊的意义。因此，资管行业拥抱AI不是选择题，而是必答题。 以保险资金为例，险资有显著的安全性、收益性和流动性的内在要求，特别关注穿越经济周期，实 现长期、稳健的保值增值。这要求长期资金具备超凡的远见和定力。而生成式AI和决策智能，正成为 长期资金实现配置长期资产、进行长期投资等核心使命的最强大工具，将长期资金从"被动持仓"升级 为" ...

近日，在"第十九届深圳国际金融博览会暨2025中国金融机构年会"上，中保投资党委书记、董事长贾飙 在发表主题演讲时表示，资产管理行业面临着"低利率环境与波动性加剧并存"的时代挑战，传统以追求 固定收益为主的业务模式面临压力。 贾飙介绍，我国保险公司既存在净投资收益率与产品定价利率的错配，又存在资产负债久期错配的问 题，在长端利率下行的背景下，存在"利差损"风险。 二是标准化子行业快于非标准化子行业。AI在公募基金、量化对冲基金等标准化细分领域的渗透速度 和应用深度显著快于非标准化领域； 三是大公司快于小公司。头部机构利用资源优势巩固领先地位，小型资管机构面临着被技术浪潮拉开更 大差距的风险； 四是境外资产管理机构快于境内机构。多数境内机构仍处于"探索"或"单点应用"的阶段。 随着AI技术的应用深入，资产管理行业正在迎来新范式。一方面，AI驱动资产管理的业务边界扩张， 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；另一方面，AI重新塑造 了资产管理的"全流程各环节"。 贾飙详细阐述了这种重塑带来的四大转变： 一是认知边界的拓展，从单纯的"数据处理"进阶为"辅助决策"，如利用AI识别颠覆性技 ...

在近日举行的"2025中国金融机构年会"上，中保投资党委书记、董事长贾飙以"AI驱动下的资产管理重塑"为题发表演讲。 二是风险管理维度的升级，从"静态风控"转向"动态免疫"，实现事前预警和过程监控； 三是投研尽调质量的提升，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； 贾飙指出，当前资产管理行业应用AI呈现四大趋势：一是运营和交易环节快于投研环节。AI在投资流程中的运营和交易环节应用快于其他环节，而投研 和战略决策等充满了非结构化信息和长期主义要求，AI在这些环节的应用有待深化；二是标准化子行业快于非标准化子行业。AI在公募基金、量化对冲 基金等标准化细分领域的渗透速度和应用深度显著快于非标准化领域；三是大公司快于小公司。头部机构利用资源优势巩固领先地位，小型资管机构面临 着被技术浪潮拉开更大差距的风险；四是境外资产管理机构快于境内机构。多数境内机构仍处于"探索"或"单点应用"的阶段。 随着AI技术的应用深入，资产管理业正在迎来新范式。一方面，AI驱动资产管理的业务边界扩张，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；另一方面，AI重新塑造了资产管理的"全流程 ...

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]