【导读】中保投资党委书记、董事长贾飙：“AI+资产管理”本质是战略问题

中国基金报记者 储是 吴娟娟

我国的人工智能已从赋能型技术工具跃升为推动经济高质量发展的新形态，从技术可行性迈向了价值可行性，正在系统性地重塑包括资产管理行业在内的各行各业。

5月29日，在中国基金报主办的第二届全球资产管理论坛上，中保投资有限责任公司党委书记、董事长贾飙在演讲中指出，资产管理行业知识密集度高、知识属性强，复杂推理与非结构化应用场景极为丰富。对于资产管理行业而言，人工智能不仅是提升效率的工具，更是推动知识生产、决策形成、风险管理和组织运行全面重塑的战略性力量。

贾飙从三个维度展开阐述：首先，观势，梳理全球资产管理行业与人工智能技术的演进路径；其次，应变，分析当前"AI+资产管理"在核心场景中的落地实践；第三，展望，前瞻产业AI与资管AI的融合发展趋势。

行业变革与技术演进逻辑共同驱动“AI+资产管理”发展

谈及全球资产管理市场的发展现状，贾飙援引数据指出，截至2025年底，全球资产管理市场总规模达147万亿美元，同比增长11%。同期，我国资产管理总规模达186万亿元。2019年至2025年间，我国资产管理行业复合年均增长率达8.22%。

得益于市场规模扩大与资产价格上涨的双重驱动，全球资产管理市场持续稳步扩张。在人工智能的带动下，全球资产管理行业正经历深刻变革——全球资本流动格局、长期资金来源结构以及财富管理需求均发生显著变化。行业运行逻辑与AI技术逻辑共同推动资产管理行业的系统性重构。

第一，资产端、资金端、客户端均发生重要变化。在资金端，全球养老金市场的战略地位日益凸显。在中国市场，保险资金的重要性持续提升。在资产端，被动投资、另类资产配置、多元化投资组合构建等趋势不断强化。在客户端，作为“数字原生”投资者，越来越多的年轻一代进入资产管理市场，客户群体年轻化趋势日益明显。

第二，资产管理与财富管理加速融合发展。资产管理的核心在于通过投研能力发现优质资产，财富管理的重心则在于以客户为出发点提供优质服务，二者原本侧重点不同，但当前正逐步走向深度融合。行业竞争模式也从单一能力维度的竞争，转向客户连接能力、财富平台管理能力以及生态协同能力的综合竞争。

第三，组织体系与人才结构发生深刻变革。复合型人才培养、全球化运营能力、数字治理能力以及适应数字技术变革的组织转型能力，其战略重要性持续提升。

行业变革之外，技术演进逻辑成为“AI+资产管理”发展的另一驱动力。

贾飙指出，人工智能技术演进经历了三个阶段：第一阶段（2022年）：自然语言交互阶段。以大语言模型为代表，实现了从机器语言到自然语言的跨越，人机之间可以进行自然流畅的对话与问答交互。第二阶段（2023年至2024年）：副驾驶（Copilot）辅助阶段。人工智能能够辅助人类完成各类工作，呈现出“人主导、AI辅助”的协作模式，显著提升了工作效率。第三阶段（2025年至今）：智能体（Agent）自主执行阶段。人工智能开始自主执行具体任务，具备较强的自主决策能力，完成了从辅助生成到任务执行的关键跃升。

行业变革与技术演进两条逻辑交汇，“AI+资产管理”在核心应用场景中涌现出大量新的落地实践。

“AI+资产管理”本质上是战略问题

贾飙表示，资产管理行业正发生系统性重构，体现在四个方面：

第一，认知能力的重构。随着信息复杂度大幅提升，当前对资本市场的研究愈发倾向于产业链、供应链的深度分析，跨市场、跨周期、跨行业、跨资产的联动特征愈加显著。投研能力已不再局限于传统的资产负债表分析，而是需要多元信息整合、深度产业理解以及对动态信息的快速研判。

传统价值投资以财务数据分析为核心。在当前环境下，单纯的财务分析已远远不够，更需要基于对产业的深刻理解提升认知深度。例如，当前市场结构分化显著，半导体产业迅猛发展，投资者对半导体行业的认知深度直接决定了其在下一轮投资竞争中能否取得优势。再如，ESG理念与气候变化议题的兴起，要求投资者的认知体系不仅涵盖财务维度，更需延伸至产业认知和社会价值判断。

第二，财富服务能力的重构。以客户为中心的理念持续深化，财富管理的核心正在从产品销售转向资产配置。资管机构普遍向长期化、陪伴式、综合性的财富服务模式演进，家族办公室等新型服务形态发展迅速。

第三，风险治理能力的重构。当前资管行业面临的风险已不限于资产价格波动，地缘政治风险、气候风险、行业声誉风险乃至模型技术风险等新型风险持续涌现，需要构建与之相适应的全新风险治理体系。

第四，组织体系的重构。传统资管机构具备资金规模大、渠道覆盖广、明星基金经理多等既有优势，不过，在此基础上，数字化战略能力、组织协同能力以及人机协同能力的重要性日益凸显。未来资产管理领域，AI智能体将成为重要的工作伙伴。目前，国内头部券商已开始推动全员与AI智能体的高效协作，多家科技巨头亦在加速推进组织数字化转型，各类机构都面临组织协同模式的深刻变迁。

在能力重构的背景下，“AI+资产管理”在以下三个方向的实践尤为关键：

第一，智能投研。通过人工智能大幅拓展认知边界，整合海量多源异构数据，提升对产业链、供应链及宏观经济环境的分析研判能力，从而在复杂市场环境中形成更强的投研优势。

第二，智能投顾。以更好地服务客户为最终目标，精准刻画客户画像，构建个性化投资组合，为客户提供定制化、全生命周期的财富管理解决方案。

第三，智能风控。提升资管机构对复杂系统性风险的持续感知、动态监测与快速应对能力，构建覆盖多类型风险的全面风险管理体系。

“资产管理+人工智能”本质上不仅是一个技术问题，更是一个战略问题。因此，真正兼具金融专业理解与AI应用能力的复合型人才培养，是推动行业转型的核心基础。

产业AI与资管AI融合发展

贾飙表示，站在当前数字时代的新起点上，产业AI与资管AI共享相同的技术底座，二者的融合发展趋势将愈加明显。

资管金融技术与产业技术的进一步融合，将使资产管理行业更有效地服务于实体经济发展，更有力地支持科技创新，也为行业自身的高质量发展提供了更为广阔的空间。

值得关注的是，根据Anthropic发布的《人类技能AI替代率》研究报告，人工智能技术的持续演进将对白领岗位产生替代效应。相对而言，依赖手工操作灵活性的农业、建筑维修等体力劳动领域，在现阶段受AI替代影响相对有限。这一趋势进一步印证了资产管理行业加速推进人工智能战略转型的迫切性与必要性。

贾飙提到上海资管协会在AIAM（AI+资产管理）框架下的探索。他介绍道，上海资管协会以“再造数字协会”为目标，以推动AI战略落地、培育复合型人才为抓手，推进智能投研、智能投顾、智能风控三大任务。协会邀请姚期智、杨强、蔡鸿峰等顶尖AI专家，建立四类人才认证体系，已培养800余名复合型专业人才，为行业数字化转型提供有力支撑。

最后，他表示，人工智能正在从多个维度深刻重塑资产管理行业的运行逻辑与竞争格局。无论是认知能力、财富服务能力、风险治理能力还是组织体系的全面重构，都要求资管机构以更加积极、主动的姿态拥抱这一变革。未来，唯有将AI战略融入机构发展的核心逻辑，持续培育复合型专业人才，深化产业AI与资管AI的协同融合，才能在新一轮竞争中赢得战略主动，更好地服务于国家经济高质量发展。

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