10月17日，在全球财富管理论坛·2026上海苏河湾大会上，中银理财董事长黄党贵就AI在理财行业应用分享了以下观点：AI正在经历从“模仿人”到“像人”的巨变，未来还有望成为资管等领域的“行业专家”。对于理财行业而言，AI基本已经达到了初级助理的水平，但最核心的投资决策、客户沟通等仍需要人作为决策和沟通的主体。展望未来，理财行业要守牢合规底线，把牢AI应用的安全闸门，适当借鉴海外的成熟经验，深耕业务场景，打通AI赋能业务的转化链路。

当前人工智能浪潮席卷全球，不仅给理财行业带来新的投资机会，也正在重构理财行业的发展范式。拥抱AI已经成为理财行业高质量发展的必答题。下面，结合工作实际，我围绕对AI的认识、AI在理财行业的发展趋势谈一些思考。

一、对AI的认识：AI正在经历从“模仿人”到“像人”的巨变，未来我们还要接受AI变成行业领域“专家”的挑战

第一阶段，人工智能主要是模仿人类。1950年图灵测试抛出机器能否模拟人类思维的重要命题，为人工智能划定了最初的思考边界。在这一阶段，人工智能的核心目标是用机器模拟人类的学习和推理过程，处于努力向人类思维靠拢的模仿阶段。尽管此时AI仍处于萌芽发展期，但AI的应用已经开始渗透至投资领域。上世纪80年代，投资银行和对冲基金开始大量采用计算机模型进行量化投资，辅助投资人员开展统计套利。但此时人工智能只局限于数据运算、条件筛选等标准化环节，属于专用型的智能工具，尚不具备跨领域自主迁移学习的能力。

第二阶段，AI达到普通人的认知水平。2020年GPT-3发布，展现了强大的通用文本能力。2026年，加州大学一项研究显示，GPT-4.5在模拟对话实验中以73%的概率被判定为人类，通过了图灵测试，被视为标志性事件。在这一阶段，生成式AI与大模型快速走出实验室，加速向各行业深度落地。资产管理行业是大模型应用的重要领域。根据美世咨询2026年的调查，已经有55%的资管机构将AI嵌入投资流程，还有27%的机构正在开展AI试点。然而，当前大模型所呈现的“博学多识”仍显粗略，存在事实错误、数据疏漏、逻辑不清等问题，AI的作品“外行人看像内行，内行人看像外行”。但是要看到AI已经具备普通人的认知水平，完全可以辅助甚至替代初级工作。

第三阶段，未来的AI将成为行业专家。目前，AI在数学、编程等领域已经取得一些重大突破，具备了一定的顶尖思维能力。多家大模型公司利用AI工具攻克了长期悬而未决的数学公开难题，展现出人工智能在复杂推理领域的巨大发展潜力。编程领域的一项权威评测结果显示，前沿模型的任务解决率已经从早期的约15%快速攀升至80%以上。美国甚至已经开始把AI改名为SI（超级智能），未来，随着高质量行业数据的持续积累、算力调度技术的不断成熟以及垂直领域的深度训练，人工智能有望成长为资管领域的“行业专家”，从协助和替代初级岗位，逐步向替代高级投资岗位过渡。

二、AI有助于理财行业加快自动化、智能化发展

AI目前的显著优势在于勤勉高效、可全天候运转，能够大幅提升各类基础性工作的效率。对于理财行业，基本可达到初级助理的水平，类似于汽车行业中的L2辅助驾驶阶段。但最核心的投资决策、客户沟通等仍然需要以人作为决策和沟通的主体，未来随着AI能力的不断演进，AI在理财行业的作用有望进一步升级为L3甚至L4，进入有条件自动驾驶甚至高度自动驾驶阶段。

从海外资管机构的探索来看，AI正在从“点状应用”过渡到“规模化部署”。贝莱德将AI智能体深度嵌入其一体化投资管理和风险控制平台（阿拉丁平台），投资经理使用自然语言与平台进行交互，无需复杂编程就能完成风险敞口分析、情景推演、报告生成等操作。摩根士丹利将AI嵌入投顾工作流，服务超过1.6万名理财顾问，超过98%的顾问团队使用AI助手检索公司积累的研究成果，原本需要数天的客户维护工作现在可缩短至数小时。从海外实践来看，AI赋能一般优先从数据处理、风险分析、素材整理等中后台环节切入，再逐步向投资辅助延伸。

从国内资管行业的实践来看，AI正在合规框架下从“通用化部署”向“场景化深耕”延伸。一是依托开源模型的本地化部署，多家头部机构在保障数据安全的前提下探索AI实践；二是注重人机协同，AI负责信息检索、知识提取、代码生成等自动化环节，投资人员专注逻辑研判与决策把关；三是垂直领域AI工具不断涌现，围绕财报分析、舆情预警、估值模型等业务场景，一批金融专用智能工具陆续落地，补齐通用大模型在金融领域的能力短板。

中银理财依托集团的科技资源和平台，在统筹发展和安全的前提下，稳步推进AI与业务的深度融合，形成了“全链条布局、多场景落地”的AI应用矩阵。一方面，聚焦办公运营提质增效，推出AI编程助手、语音转换与文字总结等通用工具，以及交易单智能复核、运维工作智能助手等一批场景化应用，将智能化能力渗透至日常办公的毛细血管；另一方面，着力打造智能化投研系统，搭建复杂事件军棋推演、重大事件跟踪日报、智能调研助手等工具，辅助投研人员高效追踪市场信息，同时加快建设策略引擎等核心投研平台，赋能公司量化策略研发。目前，中银理财已搭建30余个大模型应用、投产32个自动化流程，年节省人力700余人天，数智赋能的价值正在加速释放。

三、理财公司应在守好安全底线的前提下积极拥抱AI时代

一是守牢合规底线，把牢AI应用的安全闸门。AI目前只能充当“投资助手”，还无法成为“决策主体”，因为模型幻觉可能演变为投资误判，算法趋同可能放大市场波动，黑箱决策则对风控体系提出全新挑战。AI创新不能走无约束的试错路径，必须有边界、有记录、可介入、可回退，做好制度建设，将流程规范、人防技防贯穿AI探索应用全过程。同时开展前沿性研究，探索如何管理高智能的AI。

二是借鉴他山之石，适当参考海外的成熟经验。摩根士丹利在部署AI投顾助手时，先以数百名顾问小范围试点数月，通过完整的评估体系后才全面推广，且始终明确AI仅提供信息支持，客户关系与最终建议由顾问负责。AI推广需要设定清晰的权责划分、渐进式的推广节奏和独立的效果评估体系。

三是深耕业务场景，打通AI赋能业务的转化链路。根据摩根士丹利和奥纬咨询的报告，零散点状AI应用很难产生实质财务收益，而搭建可复用企业级AI的资管机构，长期来看成本收入比有望明显改善。因此，未来需跳出工具化思维，推动AI从“外围辅助”向“核心流程”有序嵌入，将各类单点能力串联为完整业务链条，融入投研、风控、运营、客户服务全流程。

未雨绸缪，不远的将来，随着大模型技术快速迭代，AI可能很快会成长为“行业专家”，而不仅仅是担任协助的角色。一方面，由AI参与甚至主导的量化策略、量化交易等模式，正在对行业产生日益深刻的影响，未来将有更多机构在这条赛道开展竞争。另一方面，客户正在尝试运用AI辅助投资决策，假想这样的场景，我们的客服收到了来自客户端AI的语音通话请求，如果理财机构不能进化出与之相适应的配置能力和反应速度，客户将会“用脚投票”。因此，理财机构应主动求变，把AI现有的技术红利切实转化为生产力，也要做好智能化转型的长远布局。

以上就是我对于AI变革时代下理财发展格局的几点思考。随着AI演进节奏不断加快，人工智能成为“行业专家”的进程，或许比我们想象中更早到来。未来，中银理财愿与各位同仁一道，在统筹发展和安全中稳步前行，让人工智能的“智能”，转化为价值创造的“势能”、服务投资者的“效能”和行业转型的“动能”！

问答环节

问题1：正如黄党贵董事长所说，目前AI已经能承担部分初级助理的工作，那么对于资管机构而言，未来培养员工核心竞争力的重点方向是哪些呢？

黄党贵：在AI变革时代，资管人才的核心竞争力应当聚焦于以下几个方向：一是深刻的洞察力。AI擅长回答被清晰定义的问题，却很难主动提出问题，尤其是有价值的好问题，而这往往是挖掘创新机会的突破口。二是优秀的领悟力。AI时代对资管从业者快速理解新领域、新工具的能力提出了更高要求，而这一能力的根本在于对专业知识和底层逻辑的深入理解。三是准确的判断力。AI的输出结果依赖于量化的数据和算法，但缺乏对市场情绪、隐性风险的把握。在实际业务中，无论是风险识别、资产配置，还是标的筛选，最终都需要从业人员的专业判断；而这种判断力，来自长期的市场积淀和锤炼。四是综合的竞争力。当前，资管行业的竞争相对激烈，单一维度的优势很容易被追赶和复制，从业人员唯有主动跨越能力边界，构筑多维度综合优势，才能跟得上行业精细化、多元化的发展趋势。五是敏锐的前瞻力。AI预测往往来自既有数据的线性外推，当市场快速波动时，投研人员需要及时调整分析框架，对经济金融总体趋势提前做出判断和相应布局，避免“黑天鹅”事件冲击，这需要从业人员具备敏锐的预判能力。

问题2：在培育长期投资资金、加大对新质生产力的支持方面，中银理财做了哪些产品创新和投资策略调整？

黄党贵：在发展新质生产力、支持中长期资金入市已经成为资管行业共识，中银理财通过创新产品与策略，积极引入中长期资金。一是持续深化含权产品的创新设计。紧扣中长期资金入市的多元化配置需求，搭建“指数”与“量化”的双轮驱动体系。聚焦宽基、科创、红利等，将指数投资透明、低成本的优势与理财产品稳健特性相结合，同时坚持模型驱动并强化纪律执行，力争获取穿越市场周期的长期可持续收益。二是努力提升投资体验，针对养老等长期限产品客户资金积累和使用分离的情况，推出定投、自动赎回等功能，为投资者管理长期资金提供更多便利。公司推出业内首只目标日期策略定期赎回型个人养老金产品，截至今年9月末，产品成立以来年化收益率超过5%，最大回撤在5bp以内。三是加强多资产多策略布局。在以固收类资产为压舱石的基础上，布局股票、黄金、衍生品等多元资产，并灵活运用全天候策略、行业轮动策略、动量策略等，构建适配理财产品的差异化“固收+”资产组合。例如，中银理财“福”固收增强368天持有期理财产品，通过多资产、多策略分散组合风险，成立以来年化收益率近3.4%，有效服务了投资者养老财富的保值增值。

全球财富管理论坛

全球财富管理论坛是在金融开放背景下，为顺应全球资产管理行业发展与中国资产管理行业转型需求，由清华大学经济管理学院、孙冶方经济科学基金会、上海国研财富管理研究院联合发起成立的一个国际性交流平台组织，论坛旨在构建一个汇聚全球资产拥有者和管理者、监管部门和市场代表的长期对话沟通平台，为国内外资产管理机构搭建交流与合作的桥梁。