从投资助手到行业专家，资管业划定AI应用边界

“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。”近日，中银理财董事长黄党贵在全球财富管理论坛·2026上海苏河湾大会上如是称。

就当前阶段而言，多位与会嘉宾均认为，AI目前只能充当“投资助手”，还无法成为“决策主体”。太平洋资管总经理殷春平表示，当前，AI重构资管的范式变革，核心是从人与人之间的专家协作，转向人机协同的新生产模式，但目前AI还不能替代人做最终投资决策。

海内外资管机构正在对AI应用进行探索。上海信托总经理陈兵称，AI可以赋能资产管理、财富管理全业务链条，实现精准挖掘客户需求，辅助产品设计，优化资产配置方案，完善信息披露，改善客户交互体验，但也要厘清人机之间的分工边界。

在拥抱AI的同时，仍需守牢合规底线、防范潜在风险。黄党贵认为，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。

AI重构资管范式，但不会颠覆投资本质

当前资管行业的AI应用发展到了什么程度，给行业带来怎样的影响？

对于理财行业，黄党贵认为，AI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。

殷春平也称，AI目前没有办法替代专家系统或者人做最终投资决策，改变的只是投资决策过程中的一些工作模式。也就是说，AI不会颠覆投资的本质，但是一定会重构生产的范式，从人与人协同转向人机协同的新生产模式，最终投资决策仍旧由人来把关。

“我们要厘清人机之间的分工边界。AI擅长处理重复、标准化的工作，但面对挖掘客户复杂真实诉求、财富传承这类饱含情感、高度个性化的深度业务，人还是起到决定性作用。AI只是作为辅助工具，并不完全取代人，AI让客户经理有更多时间陪伴客户。”陈兵说。

当前，海内外资管机构正在对AI应用进行探索。据黄党贵介绍，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”；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。

就国内资管行业应用AI的具体情况来看，黄党贵称，体现在三方面：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。

“AI时代的人机协同模式是效率和温度同时提升的发展模式，AI不仅大幅度提升资产管理的全流程效率，更能实现以用户为中心的资产配置，让专业的资产管理服务更加贴合用户的真实需求。”陈兵称，AI打破了客户服务边界，降低了服务门槛，提供了个性化更具陪伴感的服务，让资产管理更有温度，只有效率叠加温度才是资产管理最好的状态。

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。

对此，黄党贵称，理财公司应在守好安全底线的前提下，积极拥抱AI时代。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。

殷春平也称，在推进AI过程中，要关注四个问题：一是管控模型风险或者技术风险；二是合规是推进AI落地的前提；三是无论技术如何演进，责任和专家最终的解释和决策权始终是资管行业的底线；四是用低风险的场景先行验证在合规的框架内稳步向核心能力的渗透，实现技术和业务深度融合。

谈及信托行业如何应对AI带来的潜在风险，陈兵表示，一方面，坚持多策略、多资产、多周期的配置思路，信托具有跨市场、跨周期投资与风险隔离的优势，这种能力无法被单一AI模型替代；另一方面，建立AI策略独立风控体系，开展模型压力测试与相关性监控，坚持人在链路中，重大决策由人最终负责。

展望未来，黄党贵认为，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。

他的依据在于：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，投资者正在尝试运用AI辅助投资决策，理财机构需要进化出与之相适应的配置能力和反应速度。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。