AI重塑资管竞争格局：从投研提效走向价值创造

新华财经上海10月16日电（葛佳明）人工智能正加速进入金融机构的信息处理、投资研究和客户服务流程，也推动资金流向算力、电力及相关基础设施。技术应用不断深入，资管行业的竞争随之延伸至新的领域：如何将海量信息转化为有效判断，将技术投入转化为客户回报，并在效率提升的同时守住风险与责任边界。

在全球财富管理论坛·2026上海苏河湾大会以“数智重塑金融新范式与竞争新高地”为题的圆桌讨论中，多家中外投资机构负责人认为，人工智能正在改变金融业的工作方式和投资机会，但技术能力能否与专业判断、资本纪律和治理机制相结合，将决定机构能否持续创造价值。

投研流程加速重构，专业判断仍是关键

“信息变得丰富，但洞察力却变得更加稀缺。”瑞士百达集团股权合伙人、瑞士百达资产管理全球销售联席主管李奥坤（Niall Quinn）表示，研究报告、经济数据、市场评论和人工智能生成内容不断增加，投资者面临的挑战已从获取信息，转向处理信息、形成判断。

在他看来，行业竞争越来越体现为谁能将信息转化为洞察，将洞察转化为决策，并最终改善客户的投资结果。客户既期待投资业绩，也希望及时获取信息、得到更具个性化的服务，这对机构的技术与专业能力提出了更高要求。

李奥坤介绍，百达将机器学习模型与基本面、量化研究相结合，开发人工智能驱动的股票投资能力。投资组合经理负责设计框架、监控结果，并对投资决策承担责任。生成式人工智能也被用于管理信息和减少重复任务，让员工将更多时间投入高价值工作。

霸菱大中华区及东南亚区总裁詹政峰（Eric Jan）分享了多智能体辅助投研的实践：由多个智能体围绕同一投资想法展开辩论，相互挑战假设，再与投资组合经理讨论，为决策提供参考。

他表示，霸菱设立了专门团队统筹人工智能应用，同时将相关业务决策权保留给投资专业人士和业务负责人。人工智能可以承担研究和分析任务，但提出正确问题、评估答案并验证结果，仍需要有经验的专业人士参与。

国富资本董事长熊焰认为，人工智能具有广泛应用、提升效率以及创造新场景和新需求的特点，其影响将贯穿私募股权投资的信息搜索、投资研究和募投管退等环节。随着智能体发展，金融从业者需要重新思考任务如何分配，以及自身在判断、协作和结果验收中的作用。

技术应用是否广泛，尚不足以衡量转型成效。詹政峰认为，行业面临的实际考验，是能否将人工智能试验转化为可衡量的业务成果。李奥坤也表示，未来胜出的机构，需要将技术、专业知识和信任结合起来，为客户提供更清晰的判断和更可靠的服务。

AI投资扩张，现金流与融资能力接受检验

人工智能既是资管机构的工作工具，也是改变全球资本需求的重要力量。数据中心建设及其配套投入，正在使科技企业与信用市场建立更加紧密的联系。

摩根士丹利投资管理泛固收团队主管维沙尔·坎杜贾（Vishal Khanduja）表示，按其团队的基准情景估算，到2030年，全球人工智能数据中心相关投资规模预计达到约5万亿美元。相关支出覆盖芯片、计算机硬件、电力供应和基础设施建设，规模预测也在持续调整。

庞大的投资需求意味着，判断一家企业的前景，需要同时审视增长机会与资本负担。对于债券投资者而言，企业能否产生足够的现金流、按时支付利息并偿还本金，是更直接的考验。

坎杜贾表示，一些大型科技企业拥有可观的经营现金流，但资本开支的速度和规模正在挤压其自由现金流。投资者需要将经营现金流、资本开支和最终可支配资金结合起来分析，判断企业是否具备清晰的盈利模式和持续融资能力。

在他看来，融资灵活性将成为未来两三年企业分化的重要因素。资产负债表较强、现金储备充足的企业，可以利用自身优势筹集资金；财务承受能力较弱的企业，则需要面对更大的融资和偿付压力。

评估这些风险，也不能只看账面债务。数据中心租赁承诺及其他未来支付义务，同样可能影响企业的资金安排，需要纳入分析。坎杜贾表示，其团队正跨市场研究相关交易，评估项目风险、偿债安排和估值，以识别风险与回报更为匹配的机会。

技术创新与资本供给的关系，在新兴市场也尤为突出。吉科资本创始人兼首席执行官阿塔纳斯·博斯坦德吉耶夫（Atanas Bostandjiev）表示，新兴市场正利用可再生能源和基础设施建设培育增长动力，但技术潜力要转化为实际项目，仍需要耐心资本和本地执行能力。

他以肯尼亚风电项目为例指出，发电设施落地还需要道路、输电线路等配套。投资机构需要参与项目推进，将融资安排与建设、运营相衔接。数字化工具则有助于提高项目透明度、改善治理和交付，使国际投资者更容易理解和评估相关机会。

警惕模型趋同，将治理嵌入技术应用

人工智能可以提高单家机构的分析效率，但当越来越多机构使用相似的数据、模型和信号时，市场也可能面临新的风险。

詹政峰表示，需要警惕的情形之一，是多个人工智能系统在同一时间得出相同结论，进而使投资行为更加同步。这意味着，技术在降低个体机构部分风险的同时，也可能增加整个市场的系统性风险。

在他看来，人工智能越普及，独立思考、多元观点和差异化投资流程就越重要。机构需要关注模型决策能否解释、客户数据如何保护、自动化程度提高后责任如何落实，并将合规要求融入业务战略、技术部署和风险管理。

李奥坤也强调，人工智能可以建议和加速处理，但对于可能影响客户投资组合的事项，需要有人参与并承担责任。技术可以帮助识别模式和处理信息，客户信任则需要机构在多个市场周期中，通过专业能力、自律和履行承诺来积累。

熊焰认为，智能体能力快速发展，与行业在观念和风险管理方面的准备仍存在差距。未来金融服务和交易系统如何适应更多智能体参与，值得开展研究探索。

谈及中国市场，詹政峰表示，中国在具有成本效益的技术部署、数字化应用以及技术与实体经济融合方面具备优势，为人工智能在金融业的应用提供了广泛场景。

他认为，金融机构需要同时投资技术和人才，通过清晰的政策、稳健的内部控制和负责任的人工智能框架完善治理，并加强与监管机构及政策制定者的合作。将技术能力、差异化数据、严谨治理和可靠判断结合起来，才能把数字化机遇转化为可持续的客户价值。

编辑：谈瑞

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