2026年1月28日，清華五道口香港論壇成功召開(kāi)，本屆論壇以“融匯絲路新動(dòng)能，共創(chuàng)香江新未來(lái)”為主題。當(dāng)日下午，主題論壇四“智馭未來(lái)：人工智能驅(qū)動(dòng)資產(chǎn)管理新范式”成功舉辦。

香港資深大律師，中國(guó)證監(jiān)會(huì)原首席顧問(wèn)，香港證監(jiān)會(huì)原主席梁定， 香港理工大學(xué)人工智能高等研究院院長(zhǎng)，加拿大工程院（CAE）及加拿大皇家學(xué)院（RSC）院士楊強(qiáng)， 清華五道口金融EMBA香港同學(xué)會(huì)秘書(shū)長(zhǎng)、高盈科技董事長(zhǎng)吳超分別作 主旨演講 。

清華大學(xué)五道口金融學(xué)院特聘教授，凱豐投資（香港）創(chuàng)始人、CEO兼聯(lián)席CIO高濱，清華五道口金融EMBA香港同學(xué)會(huì)秘書(shū)長(zhǎng)，高盈科技董事長(zhǎng)吳超，中銀香港首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家鐘紅，香港智匯集團(tuán)創(chuàng)始人及首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家夏春出席并參與圓桌對(duì)話(huà)討論。清華大學(xué)五道口金融學(xué)院院長(zhǎng)助理張偉主持論壇。

圖為活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)

主旨發(fā)言

梁定邦：人工智能正重塑資管行業(yè)，但未來(lái)仍面臨關(guān)鍵挑戰(zhàn)

梁定邦指出，不同規(guī)模與戰(zhàn)略的資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)在人工智能的應(yīng)用上側(cè)重各有不同：大型資產(chǎn)管理公司依托專(zhuān)有AI平臺(tái)與海量數(shù)據(jù)，主導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)分析與合規(guī)管理；中小基金則借助第三方AI工具，結(jié)合其深厚的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與洞察以捕捉投資機(jī)會(huì)；大型養(yǎng)老基金借助AI提升運(yùn)營(yíng)效率，并引導(dǎo)氣候相關(guān)投資決策；主權(quán)財(cái)富基金將其用于資本配置，以實(shí)現(xiàn)投資組合的優(yōu)化；家族辦公室則采取混合模式，運(yùn)用AI提升效率并強(qiáng)化合規(guī)管理。整體而言，人工智能正在深刻重塑資產(chǎn)管理行業(yè)，但未來(lái)發(fā)展仍面臨重要挑戰(zhàn)。除數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)監(jiān)管之外，人才與基礎(chǔ)設(shè)施的差距、自動(dòng)化與人類(lèi)判斷之間的平衡等問(wèn)題也需妥善應(yīng)對(duì)。

圖為梁定邦

楊強(qiáng) ：人工智能正朝著多模態(tài)融合與智能體化方向發(fā)展

楊強(qiáng)表示，人工智能（AI）正朝著多模態(tài)融合與智能體化方向發(fā)展，但其持續(xù)演進(jìn)仍面臨潛在危機(jī)，例如，AI會(huì)陷入應(yīng)試教育陷阱當(dāng)中，再例如，大模型如何利用私域數(shù)據(jù)，持續(xù)訓(xùn)練和推理也是當(dāng)前人工智能發(fā)展面臨的問(wèn)題。為破解系列難題，有必要推動(dòng)單個(gè)AI大模型朝著多個(gè)專(zhuān)家小模型轉(zhuǎn)變，通過(guò)分布式、非中心化，實(shí)現(xiàn)多專(zhuān)家模型的發(fā)展，分別解決醫(yī)療、教育、金融、電商等領(lǐng)域的問(wèn)題。在此過(guò)程中，要充分利用好垂域數(shù)據(jù)，在保護(hù)隱私與確保安全前提下，讓AI和人類(lèi)一樣具有同理心，同時(shí)，讓AI在應(yīng)用與實(shí)踐過(guò)程中持續(xù)學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)“一邊應(yīng)用、一邊學(xué)習(xí)”。

圖為楊強(qiáng)

吳超：軟、硬件一體化技術(shù)壁壘定義資產(chǎn)管理未來(lái)發(fā)展方向

吳超指出，量化交易與人工智能技術(shù)始終呈深度共生關(guān)系，二者相輔相成、迭代發(fā)展，而非彼此割裂。量化投資策略所需的計(jì)算速度、數(shù)據(jù)分析與處理、數(shù)據(jù)的安全保障等方面，都對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)提出了更高的要求，而人工智能的核心三要素(數(shù)據(jù)、算法、算力)能很好地解決上述問(wèn)題。當(dāng)前量化投資已從人工設(shè)定規(guī)則的線(xiàn)性模型階段，轉(zhuǎn)向采用端到端人工智能模型結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)的新范式。在數(shù)據(jù)爆炸的背景下，人工智能與專(zhuān)用芯片的深度融合已成為量化機(jī)構(gòu)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，這種軟、硬件一體化的技術(shù)壁壘定義了未來(lái)資產(chǎn)管理的發(fā)展方向。

圖為吳超

圓桌對(duì)話(huà)

張偉：人工智能推動(dòng)資管行業(yè)向“數(shù)據(jù)決策”躍遷，未來(lái)是否重構(gòu)底層邏輯有待探討

張偉在主持時(shí)提到，資產(chǎn)管理行業(yè)經(jīng)過(guò)了一個(gè)多世紀(jì)的范式變遷，從被動(dòng)資金管理到主動(dòng)管理，從機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)到個(gè)人投資者廣泛參與，從產(chǎn)品導(dǎo)向變?yōu)榭蛻?hù)導(dǎo)向，如今已成為現(xiàn)代金融體系的重要支柱。而技術(shù)條件的重大轉(zhuǎn)折是每次范式變遷的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。2025年國(guó)務(wù)院發(fā)布深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見(jiàn)，目前AI在資管行業(yè)的應(yīng)用，已從輔助工具變成了戰(zhàn)略基礎(chǔ)設(shè)施，推動(dòng)整個(gè)行業(yè)從經(jīng)驗(yàn)決策向數(shù)據(jù)決策躍遷。放眼未來(lái)，短期內(nèi)人工智能的應(yīng)用還難以取代人類(lèi)，需要人機(jī)協(xié)同，但長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，是否會(huì)徹底替代人類(lèi)思考、出現(xiàn)底層邏輯重構(gòu)值得進(jìn)一步探討。

圖為張偉

高濱：投資屬于信息不對(duì)稱(chēng)、規(guī)則可變的人類(lèi)活動(dòng)，AI不可能超越

高濱認(rèn)為，AI永遠(yuǎn)無(wú)法完全取代人類(lèi)，畢竟這個(gè)世界是為人而存在的——人到最后至少還能拔掉電源。不可否認(rèn)，AI在投資與資產(chǎn)管理等領(lǐng)域確實(shí)能提供極為重要的助力，但其本質(zhì)仍是基于歷史數(shù)據(jù)的歸納邏輯。若將人類(lèi)活動(dòng)大致分為四類(lèi)：一是信息對(duì)稱(chēng)、規(guī)則固定的活動(dòng)；二是信息不對(duì)稱(chēng)、規(guī)則固定的活動(dòng)；三是信息對(duì)稱(chēng)、規(guī)則可變的活動(dòng)；四是信息不對(duì)稱(chēng)、規(guī)則可變的活動(dòng)。投資屬于其中最復(fù)雜的第四類(lèi)，一旦某種盈利規(guī)律被AI發(fā)現(xiàn)，便會(huì)因市場(chǎng)適應(yīng)而迅速失效。同時(shí)，AI無(wú)法獲取人類(lèi)未公開(kāi)或未記錄的信息。因此，在這類(lèi)活動(dòng)中，AI永遠(yuǎn)不可能超越人類(lèi)。

圖為高濱

吳超：AI在量化投資應(yīng)用會(huì)向“兩極”延伸

吳超指出，AI不會(huì)完全取代人，而是形成人機(jī)協(xié)同模式。AI作為工具可替代部分執(zhí)行環(huán)節(jié)，但人仍須掌握交易邏輯與金融本質(zhì)，對(duì)AI輸出進(jìn)行校驗(yàn)與把控。在應(yīng)用成效上，AI通過(guò)端到端模型處理海量非線(xiàn)性數(shù)據(jù)，在捕捉微秒級(jí)價(jià)格波動(dòng)的高頻交易領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定盈利。關(guān)于量化投資的未來(lái)發(fā)展方向，吳超預(yù)測(cè)會(huì)向“兩極”延伸：一是追求極致速度，在微秒級(jí)基礎(chǔ)上進(jìn)一步壓縮延遲；二是拓展時(shí)間維度，將成功應(yīng)用于高頻的AI能力延伸至分鐘、周、月級(jí)的中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，從而突破當(dāng)前僅適用于微觀波動(dòng)的局限，顯著擴(kuò)大應(yīng)用空間。

圖為吳超

鐘紅：未來(lái)資管行業(yè)發(fā)展核心邏輯在于人機(jī)協(xié)同

鐘紅指出，在人工智能（AI）日益滲透資管行業(yè)的背景下，人機(jī)協(xié)同是未來(lái)發(fā)展方向。AI在精準(zhǔn)捕捉數(shù)理規(guī)律、高效處理海量數(shù)據(jù)及規(guī)避非理性偏差方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，但存在數(shù)據(jù)投喂和規(guī)則設(shè)定的底層局限；而人類(lèi)則在洞察、應(yīng)變及價(jià)值判斷上不可替代。未來(lái)資管行業(yè)發(fā)展的核心邏輯應(yīng)該是借助AI算力的高效性，激發(fā)人類(lèi)感知判斷的創(chuàng)造性，提升投入產(chǎn)出質(zhì)效的協(xié)同性。在全球資產(chǎn)管理中心格局演變的背景下，香港銀行業(yè)可以在以下三個(gè)方面發(fā)揮重要作用：一是可以成為增量資管業(yè)務(wù)的有力推動(dòng)者；二是可以扮演“一站式”資管服務(wù)的高效提供者；三是可以成為創(chuàng)新業(yè)務(wù)先行先試的積極踐行者，通過(guò)AI技術(shù)與銀行業(yè)務(wù)深度融合，推動(dòng)資管行業(yè)在AI時(shí)代實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

圖為鐘紅

夏春：投資領(lǐng)域的人機(jī)協(xié)同需兼顧責(zé)任與效率

夏春指出，在短期可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，投資領(lǐng)域仍將以人機(jī)協(xié)同為主要模式。一方面，能夠帶來(lái)超額收益的有效因子會(huì)因?qū)W者人類(lèi)研究的發(fā)現(xiàn)而逐漸同質(zhì)化，最終導(dǎo)致交易擁擠與收益衰減；另一方面，金融活動(dòng)具有明確的問(wèn)責(zé)屬性，出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)必須由人類(lèi)承擔(dān)責(zé)任。即便未來(lái)AI發(fā)展到幾乎無(wú)需人工干預(yù)的程度，仍需要人類(lèi)主體應(yīng)對(duì)監(jiān)管要求與責(zé)任認(rèn)定。無(wú)論如何，AI已深度融入資產(chǎn)管理的各個(gè)環(huán)節(jié)。它能夠系統(tǒng)整合過(guò)去數(shù)十年積累的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，也能在極短時(shí)間內(nèi)生成覆蓋全網(wǎng)相關(guān)信息的分析報(bào)告，為客戶(hù)創(chuàng)造顯著增值。

圖為夏春

本次論壇由清華大學(xué)五道口金融學(xué)院主辦、香港金融管理局-金融學(xué)院支持、高盈科技為戰(zhàn)略合作機(jī)構(gòu)。

來(lái)源丨清華五道口

編輯丨秦婷

審核 | 白雪