行业核心挑战 - 保险资管等机构投资者面临低利率环境下的经营压力，体现为负债端成本相对刚性与资产收益率快速下行[2] - 可覆盖负债成本的高息资产明显减少，非标等固收资产进入量价齐跌通道，配置红利消失[2] - 保险资管前期配置的定期存款集中到期，市场缺乏足够高息资产承接，再投资风险加大[2] - 主流宽基指数风险收益特征不适配险资需求，险资对权益资产预期年化回报为8%-10%，但沪深300、中证800、万得全A自2017年以来年化收益仅分别为6.4%、5.6%和4.5%，且波动回撤较大[2] - 股债二元对冲在宽基层面效果不理想，宽基指数和长债滚动回报相关性不稳定[3] - 新会计准则下，保险公司投资公募基金计入交易性资产类科目，若基金净值波动大、风格漂移将导致利润表波动风险增加[3] 解决方案探索路径 - 固定收益类投资需积极寻找化债过程中的长久期优质资产，把握交易机会，探索REITs和ABS等新工具以提升回报[4] - 权益配置应由宽基指数转向更符合保险资金风险收益特征、风格稳定、长期有超额收益的Smart Beta产品[4] - 将股票资产拆分为红利、价值、景气、质量等风格因子，险资根据市场风格适时配置，可改善长期年化回报和波动率[4] 公募基金投研体系升级 - 公募基金需通过专业化、工业化、数智化方式升级投研体系，以更契合客户需求、可持续的方式提供优质配置工具[1] - 专业化体现为投研人员长期聚焦、精细分工，例如中欧基金打造“10+10”投研培养体系，拥有超过240人专业投研团队，其中超90位专家从业经验10年以上，覆盖超20项细分领域[5] - 工业化通过统一投资理念和标准化流程形成内部“共同语言”，提升洞见传递与落地效率，例如中欧基金多资产团队实践的“MARS工厂”体系，将投研流程分为设计、生产、组装、检测四个核心车间[5][6] - 数智化应用提升投研效率与质量，例如在可转债投资中引入人工智能与机器学习技术优化定价模型，将AI与人的智慧相结合[6]