中国基金报记者 储是
12月19日，中国人寿保险（海外）股份有限公司投资管理部总经理魏晓鹏在“2025资本市场香港论坛”发表题为《保险资金配置的演进与技术实现》的演讲，从保险资金运行场景出发，分析了在强监管、重负债、长久期等条件约束下，科技能为保险资产配置“做什么、怎么做、做到什么程度”等问题。
科技的价值是让投资“更稳健”
魏晓鹏表示，科技赋能资管行业，并不是让投资更激进，而是要让决策更稳健。
她介绍道，过去两年，中国人寿（海外）积极探索AI在场景化资产配置中的应用，推出了一套以价值和利润为核心的战略战术资产配置框架。例如，一个跨资产类别配置，通过算法对5000多种场景的一百多类资产组合进行推演，在保持预期盈余不变的前提下，资本风险指标降低了15%。这一模型并非“黑箱模型”，而是一种将负债、资本、收益与风险统一到同一决策空间中的方法论。
魏晓鹏进一步介绍，该模型重点解决了三方面问题：第一，真正把负债“算进去”，在资产配置的起点，就将久期、现金流、利率敏感性等负债特征内嵌其中，而非在事后匹配；第二，将资本约束“显性化”，不同资产的收益不再是同一维度的收益，而是“单位资本占用下的收益效率”；第三，对不确定性进行“结构化”处理，通过情景生成与压力测试，提高配置结果在极端环境下的可持续性。这使得资产配置不再是一次性决策，而是一个可以滚动优化、持续校准的系统工程。
AI在保险资管中的“正确打开方式”
谈及AI在保险资管投资中扮演的角色，魏晓鹏表示，AI的作用不是“替代决策者”，而是“放大系统能力”。AI应用并不是从“预测市场”开始，而是从三个更基础、更关键的环节切入。
第一是高维数据的结构化处理能力。面对数千只股票等多类型资产、上百个约束条件、跨周期的数据维度，AI的价值是降维、聚类、识别结构性关系。
第二是情景生成与组合推演。相比于传统的情景假设，AI可以在既定边界内生成更丰富、更接近真实世界的可能路径，从而提高组合的稳健性。
第三是人机协同的决策支持。AI给出的不是“答案”，而是决策空间、风险边界和权衡关系。最终的决策，仍然要由投资决策委员会作出。
她表示，人寿团队始终坚持任何AI输出都必须可解释、可回溯、可审计的原则，这既是监管的要求，也是对长期资金负责的底线。
魏晓鹏认为，保险资管科技转型的真正难点不在于“有没有AI”，而在于组织是否具备与之匹配的决策机制与文化，后者较模型和算法更重要。
尽管科技无法直接给出“答案”，但能让“答案”更接近长期最优。在不确定性成为常态的时代，保险资金的使命没有改变，依然是以长期、稳健、负责任的方式，服务实体经济与社会发展。“科技并不会替我们做出选择，但它正在帮助我们在复杂约束下，更清楚地看见边界、更理性地权衡取舍、更从容地走向长期最优。”
