标题：践行数字金融 泰康资产拥抱AI智能化打造投研新范式
时间：2025年11月19日 (下午4:45)
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标签：无
作者：清华金融评论

当前AI技术正以“指数级”速度重塑各行各业的底层运行逻辑。作为行业领先的保险资产管理机构，泰康资产大力践行数字金融，推动AI智能化转型，前瞻布局AI人才与技术体系，并将智能体体系构建作为AI建设的关键抓手，赋能研究体系升级，支持业务持续创新。 通过智能体体系构建和投研能力建设的双轮驱动，泰康资产力图逐步形成人机协同、人机共生的“人+Deep Research Agents”的投研新范式，提升整体投研能力，进一步夯实公司核心竞争力。 前瞻布局AI人才与技术体系 打造泰康特色深度研究智能体 泰康资产近年来数字化建设成果丰硕。公司大力建设业务驱动的应用平台，从客户和用户视角推动系统整合，大幅提高业务处理的在线化、自动化和智能化，有效提升了业务承载力，支撑了资产管理规模的持续快速增长。2024年11月，泰康资产自主研发的投资管理平台全面覆盖并集中管理了各类投资品种、业务规则和流程，获得了中国人民银行2023年度金融科技发展奖二等奖。 面对AI技术浪潮，泰康资产前瞻布局AI人才与技术体系，组建了包括业务专家、数据科学家、架构工程师和产品专家的专业AI研发团队，搭建了覆盖应用层、算力层、数据层、模型层和研发层，完整对标科技型公司的AI技术体系。基于公司实际情况，泰康资产将投研体系作为AI建设的最佳切入点，将智能体体系构建作为AI建设的关键抓手，在公开市场投资领域探索打造了一个覆盖多品种、具备全技能、依托完善数字知识治理体系的自有深度研究智能体（Taikang Deep Research Agent，以下简称TKDR）。 TKDR具有区别于外部通用产品的独特优势。一是面向主动投研，运行逻辑高度符合主动投研范式，匹配主动投研人员的思维方式和研究方法，以澄清-规划-执行-评估-生成五大核心环节为基础构建算法框架，实现对复杂问题的综合研究与回答；二是积累大量内外部数据、研究框架与模型、外部专家问答及搜索资源，打造了高时效、高质量、海量、多源异构、泰康特色的数字研究资源体系；三是坚持“体系胜于判断”，持续打磨投研体系，强化互动和反馈，支持智能投研体系的持续迭代升级。 AI幻觉已成为当前AI技术发展的一项重要挑战。对此，TKDR着重强化幻觉控制，通过检索增强生成、提示词工程、引用/参考、原则校验、交叉验证等技术方法，做到对AI幻觉的提前控制和事后检验。未来将引入信息溯源机制，进一步提升结果的可信度和可用性。 初步实现深度赋能投研 双轮驱动打造投研新范式 对比传统的投研模式，TKDR显示出了诸多优势，目前已经初步实现深度赋能投研，显著提高了投研人员工作效率。 以一个典型的投研分析场景为例，当用户要求分析某标的公司的投资价值时，人类研究员通常需要开展研究规划、搜集资料、处理信息、撰写报告等工作。在这个过程中，研究员面临诸多困难，包括研究目标发散、信息源多且分散、处理效率低、缺乏成熟的知识框架和研究方法、小众高价值资料获取困难、定量与定性分析技能要求高、报告撰写耗时长、格式调整繁琐等等。这些问题导致研究效率低、输出质量难以保障。 TKDR能够迅速梳理并确定核心诉求，即时调用内外部资源，构建起全面的研究分析框架，涵盖基本面、行业环境、估值水平等多维度分析。然后通过快速检索、评估并识别高价值信息，通过高效处理海量数据快速整合信息，进行分析、总结和提炼，形成结构化的研究结果。在报告撰写阶段，TKDR可以通过智能算法生成层次清晰、可读性强的输出报告，并支持事实核查、数据溯源等。此外还能根据用户的反馈自动优化研究流程，实现研究范式的递进式深化。 “通过智能体体系构建和投研能力建设的双轮驱动，泰康资产将逐步建设人机协同、人机共生的‘人+Deep Research Agents’的投研新范式。”泰康保险集团执行副总裁、首席投资官兼泰康资产首席执行官段国圣表示，TKDR将推动智能体不断学习和进化，逐渐打造投研人员个人专属、具备自我进化能力的“研究助理”。中短期内可以拓展人类研究员的工作效率、管理半径与能力圈，长期内在策略研发、复杂情景分析等领域引领投资，提升整体投研能力。 AI智能化转型同样有望改进资产管理行业发展模式。段国圣表示，打造保险资产管理领域领先的AI应用，可以全面赋能投研决策、财富管理、风控合规、运营经营等场景，能够重塑资产管理价值链，推动形成从“人力驱动”转向“人类智能+机器智能双驱动”的新范式。 深化AI全价值链应用 推动行业高质量发展 人工智能技术呈爆发式发展态势，保险资管机构亟需以更开放和更主动的姿态拥抱人工智能变革，全面深化AI技术在资产管理全价值链的应用，以技术赋能提升运营管理效能、夯实风险管控体系、稳定长期利差水平，推动行业高质量发展。 得益于多年来数字化建设的积累，为AI应用的实现和融入提供了应用基础和数据，目前泰康资产已开发超过60个AI大模型应用，包括对内的通用AI工具，以及面向投资研究、产品销售、客户服务及法律合规等业务场景的垂直AI应用，并积极探索智能体（Agent）在核心价值链的应用落地，驱动业务模式、业务逻辑的重塑与再造。 为确保AI智能化转型可持续，段国圣建议，在组织保障上，必须转变传统的“科技主导、业务配合”的建设模式，建设“业技共研、共创、共建”的协同机制。一方面，要以业务价值为导向，打破部门壁垒，建立由业务专家、技术人员、数据分析师等组成的敏捷团队，实现需求、开发、测试、运营的全流程管理；另一方面，必须同步建设业技融合的决策与责任机制，提升资源调配的弹性，在流程上推行小步快跑与持续迭代，形成“业务驱动技术、技术赋能业务”的良性生态。同时，必须高度重视数据资产管理，保障AI应用安全性与合规性。 “AI的进化速度日新月异，我们必须紧跟前沿，紧跟大模型与智能体相关的最新技术进展，选择社区生态良好、落地效果可验证、可维护性高的主流技术，平衡好技术创新与技术风险的关系。同时，伴随算法创新、工程架构优化、产品设计提升、协作模式革新等智能化范式的产生，实现AI研发应用始终与业务实际需求紧密结合、共同进化，持续提升资产管理综合能力和竞争力。”段国圣说。 泰康资产成立于2006年，属《财富》世界500强泰康保险集团旗下资产管理子公司。2025年，公司在国际权威媒体IPE的“全球资管500强”排名中位列全球第52位、中国第3位。2025年“泰康资产”获评“AAA知名商标品牌”。 泰康资产的AI探索，本质上是其“长期主义”价值观在科技时代的延伸。通过构建能够沉淀投研智慧、穿越市场波动的AI智能体体系，公司正在打造与“耐心资本”属性最为匹配的决策基础。这一前瞻性布局，不仅夯实了自身的发展根基，也为行业在波动中坚持长期投资提供了有益借鉴。 当前AI技术正以“指数级”速度重塑各行各业的底层运行逻辑。作为行业领先的保险资产管理机构，泰康资产大力践行数字金融，推动AI智能化转型，前瞻布局AI人才与技术体系，并将智能体体系构建作为AI建设的关键抓手，赋能研究体系升级，支持业务持续创新。 通过智能体体系构建和投研能力建设的双轮驱动，泰康资产力图逐步形成人机协同、人机共生的“人+Deep Research Agents”的投研新范式，提升整体投研能力，进一步夯实公司核心竞争力。 前瞻布局AI人才与技术体系 打造泰康特色深度研究智能体 泰康资产近年来数字化建设成果丰硕。公司大力建设业务驱动的应用平台，从客户和用户视角推动系统整合，大幅提高业务处理的在线化、自动化和智能化，有效提升了业务承载力，支撑了资产管理规模的持续快速增长。2024年11月，泰康资产自主研发的投资管理平台全面覆盖并集中管理了各类投资品种、业务规则和流程，获得了中国人民银行2023年度金融科技发展奖二等奖。 面对AI技术浪潮，泰康资产前瞻布局AI人才与技术体系，组建了包括业务专家、数据科学家、架构工程师和产品专家的专业AI研发团队，搭建了覆盖应用层、算力层、数据层、模型层和研发层，完整对标科技型公司的AI技术体系。基于公司实际情况，泰康资产将投研体系作为AI建设的最佳切入点，将智能体体系构建作为AI建设的关键抓手，在公开市场投资领域探索打造了一个覆盖多品种、具备全技能、依托完善数字知识治理体系的自有深度研究智能体（Taikang Deep Research Agent，以下简称TKDR）。 TKDR具有区别于外部通用产品的独特优势。一是面向主动投研，运行逻辑高度符合主动投研范式，匹配主动投研人员的思维方式和研究方法，以澄清-规划-执行-评估-生成五大核心环节为基础构建算法框架，实现对复杂问题的综合研究与回答；二是积累大量内外部数据、研究框架与模型、外部专家问答及搜索资源，打造了高时效、高质量、海量、多源异构、泰康特色的数字研究资源体系；三是坚持“体系胜于判断”，持续打磨投研体系，强化互动和反馈，支持智能投研体系的持续迭代升级。 AI幻觉已成为当前AI技术发展的一项重要挑战。对此，TKDR着重强化幻觉控制，通过检索增强生成、提示词工程、引用/参考、原则校验、交叉验证等技术方法，做到对AI幻觉的提前控制和事后检验。未来将引入信息溯源机制，进一步提升结果的可信度和可用性。 初步实现深度赋能投研 双轮驱动打造投研新范式 对比传统的投研模式，TKDR显示出了诸多优势，目前已经初步实现深度赋能投研，显著提高了投研人员工作效率。 以一个典型的投研分析场景为例，当用户要求分析某标的公司的投资价值时，人类研究员通常需要开展研究规划、搜集资料、处理信息、撰写报告等工作。在这个过程中，研究员面临诸多困难，包括研究目标发散、信息源多且分散、处理效率低、缺乏成熟的知识框架和研究方法、小众高价值资料获取困难、定量与定性分析技能要求高、报告撰写耗时长、格式调整繁琐等等。这些问题导致研究效率低、输出质量难以保障。 TKDR能够迅速梳理并确定核心诉求，即时调用内外部资源，构建起全面的研究分析框架，涵盖基本面、行业环境、估值水平等多维度分析。然后通过快速检索、评估并识别高价值信息，通过高效处理海量数据快速整合信息，进行分析、总结和提炼，形成结构化的研究结果。在报告撰写阶段，TKDR可以通过智能算法生成层次清晰、可读性强的输出报告，并支持事实核查、数据溯源等。此外还能根据用户的反馈自动优化研究流程，实现研究范式的递进式深化。 “通过智能体体系构建和投研能力建设的双轮驱动，泰康资产将逐步建设人机协同、人机共生的‘人+Deep Research Agents’的投研新范式。”泰康保险集团执行副总裁、首席投资官兼泰康资产首席执行官段国圣表示，TKDR将推动智能体不断学习和进化，逐渐打造投研人员个人专属、具备自我进化能力的“研究助理”。中短期内可以拓展人类研究员的工作效率、管理半径与能力圈，长期内在策略研发、复杂情景分析等领域引领投资，提升整体投研能力。 AI智能化转型同样有望改进资产管理行业发展模式。段国圣表示，打造保险资产管理领域领先的AI应用，可以全面赋能投研决策、财富管理、风控合规、运营经营等场景，能够重塑资产管理价值链，推动形成从“人力驱动”转向“人类智能+机器智能双驱动”的新范式。 深化AI全价值链应用 推动行业高质量发展 人工智能技术呈爆发式发展态势，保险资管机构亟需以更开放和更主动的姿态拥抱人工智能变革，全面深化AI技术在资产管理全价值链的应用，以技术赋能提升运营管理效能、夯实风险管控体系、稳定长期利差水平，推动行业高质量发展。 得益于多年来数字化建设的积累，为AI应用的实现和融入提供了应用基础和数据，目前泰康资产已开发超过60个AI大模型应用，包括对内的通用AI工具，以及面向投资研究、产品销售、客户服务及法律合规等业务场景的垂直AI应用，并积极探索智能体（Agent）在核心价值链的应用落地，驱动业务模式、业务逻辑的重塑与再造。 为确保AI智能化转型可持续，段国圣建议，在组织保障上，必须转变传统的“科技主导、业务配合”的建设模式，建设“业技共研、共创、共建”的协同机制。一方面，要以业务价值为导向，打破部门壁垒，建立由业务专家、技术人员、数据分析师等组成的敏捷团队，实现需求、开发、测试、运营的全流程管理；另一方面，必须同步建设业技融合的决策与责任机制，提升资源调配的弹性，在流程上推行小步快跑与持续迭代，形成“业务驱动技术、技术赋能业务”的良性生态。同时，必须高度重视数据资产管理，保障AI应用安全性与合规性。 “AI的进化速度日新月异，我们必须紧跟前沿，紧跟大模型与智能体相关的最新技术进展，选择社区生态良好、落地效果可验证、可维护性高的主流技术，平衡好技术创新与技术风险的关系。同时，伴随算法创新、工程架构优化、产品设计提升、协作模式革新等智能化范式的产生，实现AI研发应用始终与业务实际需求紧密结合、共同进化，持续提升资产管理综合能力和竞争力。”段国圣说。   泰康资产成立于2006年，属《财富》世界500强泰康保险集团旗下资产管理子公司。2025年，公司在国际权威媒体IPE的“全球资管500强”排名中位列全球第52位、中国第3位。2025年“泰康资产”获评“AAA知名商标品牌”。 泰康资产的AI探索，本质上是其“长期主义”价值观在科技时代的延伸。通过构建能够沉淀投研智慧、穿越市场波动的AI智能体体系，公司正在打造与“耐心资本”属性最为匹配的决策基础。这一前瞻性布局，不仅夯实了自身的发展根基，也为行业在波动中坚持长期投资提供了有益借鉴。
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