非银金融行业研究深度报告：投研范式的革新-当大模型遇到大资管
核心观点摘要
AI技术日新月异，逐步发力应用端，其中资产管理和财富管理将成为AI赋能的“超级场景”。尤其资产管理领域天然生成海量数据，同时去中心化的投研模式有利于AI赋能相关场景。未来AI将全面赋能大资管，不仅提升了业务效率，未来有望为客户提供了更加精准与个性化的服务体验，包括营销获客与转化、客户运营及陪伴、产品组合与推介、投研及投资、风险管理、交易以及后台系统支持等方面。
随着被动产品体系完善，资管工业化模式持续推进。配置决定收益，研究决定配置。对资管机构而言，研究能力决定了配置能力，配置能力决定了投资能力，而投资能力决定了投资收益。但过去我国资管机构通过发力“爆款产品”，强化个人能力对投研的赋能，导致中间缺少了“工业化”洗礼，整体缺乏专业化、工业化、系统化的投研能力体系，尤其是投研核心生产工具是“Wind+计算机+office+手机”的简单组合。随着我国近两年被动指数产品大量创设后，后续资管产品逐步工具化，需要系统构建组合工具产品，最终形成满足客户需求的个性化、集约化和智能化解决方案。
AI赋能投研，将形成“AI+HI”有机结合的投研模式。过去AI（Artificial intelligence）常常是做信息整合，基于规则和模型将各种来源的信息整合到一个统一平台中，以便后续的分析和处理。但以Deep Seek、ChatGPT为代表的人工智能技术爆发后，未来AI将更多地进行分析整合，随着技术迭代，AI将能一定程度上模拟人类的思考，在信息整合的基础上理解和推理，为决策判断提供依据。而HI（Human intelligence）在此基础上充分利用AI工作，提升工作和决策效率，甚至推动投研范式的革新。
风险提示：资本市场景气度下滑的风险，AI落地不及预期的风险，政策风险等。
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