（来源：泰康资产）
“人工智能（AI）技术正以‘指数级’速度重塑各行各业的底层运行逻辑。”近日，泰康保险集团执行副总裁、首席投资官兼泰康资产首席执行官段国圣在接受《金融时报》记者采访时表示，中国保险资产管理行业亟须以更开放和更主动的姿态拥抱人工智能变革，全面深化AI技术在资产管理全价值链中的应用，以技术赋能提升运营管理效能、夯实风险管控体系、稳定长期利差水平，推动行业高质量发展。
AI建设是保险资管高质量发展的必然选择
打造保险资产管理领域领先的AI应用，可以全面赋能投研决策、财富管理、风控合规、运营经营等场景，能够重塑资产管理价值链，推动形成从“人力驱动”转向“人类智能+机器智能双驱动”的新范式，实现行业的高质量发展。
谈及泰康资产在数字化及AI建设领域的实践，段国圣表示，过去几年，泰康资产持续加大数字化建设投入。一方面，大力建设业务驱动的应用平台，从客户和用户视角推动系统整合，大幅提高业务处理的在线化、自动化和智能化，有效提升了业务承载力，支撑了资产管理规模的持续快速增长。
另一方面，前瞻布局AI人才与技术体系，为智能化转型奠定了基础。泰康资产组建了包括业务专家、数据科学家、架构工程师和产品专家的专业AI研发团队，搭建了覆盖应用层、算力层、数据层、模型层和研发层，完整对标科技型公司的AI技术体系。在权益投资、固收投资和宏观研究等多个方面前瞻开展AI探索，沉淀了大量内外部研报、会议视频、各类纪要与投研指标等投研数据资产，累积了多个典型投研应用场景，初步落地了匹配公司权益投研体系的深度研究智能体，关键场景投研决策效能不断提升。
“AI建设是保险资产管理行业高质量发展的必然选择。”段国圣表示，资产管理行业是数据与知识密集的行业，具有高度的业务专业度与复杂度。AI可以实现7×24小时高效处理海量信息、支持流程管理，完成诸多基础性事务工作，大幅提高工作效率并降低差错率。同时，AI基于更全面的知识储备，能够高效挖掘人脑原先无法触及的信息与视角。
目前，全球顶级的资产管理公司，如贝莱德、JP摩根、摩根士丹利、高盛和富达等，均已在投资研究、策略构建、组合管理、风险管理、财富管理等多个领域积极探索并落地AI应用。“尽管国内机构也在积极布局AI应用，但与全球领先机构仍存在一定差距。”段国圣说。
投研体系是AI建设的最佳切入点
由于投研场景的重要性强、复杂度高，投研体系是AI建设的最佳切入点。
据介绍，泰康资产借鉴国际顶级科技公司的前沿实践，在公开市场投资领域探索打造了一个覆盖多品种、具备全技能、依托完善数字知识治理体系的自有深度研究智能体——TKDR。TKDR整合了海量高质量的内外部投研数据和泰康资产内部积累多年的投研分析方法论，初步实现了深度赋能投研。
对比传统的投研模式，TKDR显示出了诸多优势。以一个典型的投研分析场景为例，当用户要求分析某标的公司的投资价值时，人类研究员通常需要开展研究规划、搜集资料、处理信息、撰写报告等工作。在这个过程中，人类面临诸多困难，包括研究目标发散、信息源多且分散、处理效率低、缺乏成熟的知识框架和研究方法、小众高价值资料获取困难、定量与定性分析技能要求高、报告撰写耗时长、格式调整烦琐等。这些问题导致研究效率低、输出质量难以保障。
而TKDR能够迅速梳理并确定核心诉求，即时调用内外部资源，构建起全面的研究分析框架。再通过快速检索、评估并识别高价值信息，分析、总结和提炼海量数据信息，形成结构化的研究结果。在报告撰写阶段，TKDR可以通过智能算法生成层次清晰、可读性强的输出报告，并支持事实核查、数据溯源等。此外，还能根据用户的反馈自动优化研究流程，实现研究范式的递进式深化。
段国圣表示，随着投研领域的AI探索和智能体应用落地，成熟技术可逐步推广至投资管理、产销客服务、风险控制、运营管理等领域，最终实现覆盖资产管理价值链全场景的AI赋能。
推进AI建设须建立健全配套机制
段国圣认为，有效推进AI建设，必须建立健全配套机制，优化治理体系，打造适应AI转型的人才团队、组织保障和考核激励体系。
“AI时代，人才将进一步分化。”段国圣表示，10%的领先者能够率先使用并拓展AI应用，扩大能力圈、实现价值跃迁；70%的跟随者能够运用AI工具提升生产力、保持能力与效能；20%的怀疑者与抵触者将面临落后和被淘汰。因此，资管机构从业人员必须不断积极拥抱AI，持续深化对AI的认知、主动提升技能、梳理并沉淀数据资产，不断思考在实际业务场景中更快速、更广泛地应用AI工具，提升工作效能和自身能力，争取成为10%的领先人员。另外，业务团队要主导智能体的研发应用与迭代升级；科技团队要深化与业务部门的互动合作，密切跟进AI发展前沿，做好AI中台与底座的建设。
在考核激励方面，段国圣提出，要强化对AI应用的考核，将AI应用纳入板块和团队的绩效合约。同时，重点做好AI人才激励，奖励在大型AI项目建设上有突出贡献的人员，奖励积极使用AI优化工作并产生示范效应的人员。
在组织保障上，必须转变传统的“科技主导、业务配合”的建设模式，建设“业技共研、共创、共建”的协同机制。这一转变将带来组织形态的重塑，一方面，要以业务价值为导向，打破部门壁垒，建立由业务专家、技术人员、数据分析师等组成的敏捷团队，实现需求、开发、测试、运营的全流程管理；另一方面，必须同步建设业技融合的决策与责任机制，提升资源调配的弹性，在流程上推行小步快跑与持续迭代，形成“业务驱动技术、技术赋能业务”的良性生态。同时，必须高度重视数据资产管理，保障AI应用安全性与合规性。
“我们必须紧紧抓住AI带来的革命性变局，全面拥抱AI，构建行业的智能生态体系，提升投资能力和综合管理能力，推动行业高质量发展，提升保险资产管理行业在大资管市场中的综合竞争力。”段国圣如是强调。
转自：金融时报
