导读：4月18日，在上海市虹口区支持下，由上海金融与发展实验室、金融科技50人论坛主办，华锐技术、海光信息承办的“资管科技2025春季研讨会”在上海北外滩成功举办。来自政产学研的知名专家围绕“人工智能+”新一代投资管理平台建设”展开热议，集多方智慧，共探破局之道。来自100多家资管机构、前沿科技公司的200多位代表出席本次会议。

会议第一部分是致辞环节，由上海市虹口区副区长陈帅，上海金融与发展实验室首席专家、主任曾刚做致辞发言。本环节由上海金融与发展实验室副理事长、副主任骆立云主持。

上海市虹口区副区长陈帅表示，在数字化、智能化、绿色化席卷全球的当下，金融创新和文化创新已成为关键驱动力，并以前所未有的力度和速度重塑经济发展的格局。近年来，虹口区金融产业始终保持高速发展，区域内集聚了超过全国八分之一的公募基金管理公司，超过四分之一的头部量化私募机构，资产管理机构总额达8万亿人民币。此次研讨会恰逢其时，既是贯彻落实国家战略的具体行为，又是破解行业痛点推动资管行业高质量发展的关键抓手。对于虹口区如何建设新一代投资管理平台，陈帅分享以下三点看法。

第一，以技术创新为引擎打造智能投资新范式。紧扣新一代资管科技和人工智能+的主线，在产品研发环节深化技术应用，推动投资管理从经验驱动向数据驱动、智能驱动转型。虹口区将持续优化创新生态，通过技术创新实现先进替代。

第二， 以场景融合为桥梁，开辟资管发展的新空间。金融科技的价值在于应用服务实体经济，而虹口区的优势在于拥有丰富的产业资源。以此次会议为契机，聚焦资管行业的痛点，探索AI+资管的更多可能性，让技术创新更好的服务于实体经济发展。未来将积极搭建场景对接平台，转化为行业的示范。

第三，以生态共建为纽带，共筑行业新生态。各界完善合作机制，加大对技术创新企业的扶持力度。加强人才培养、标准制定和风险防控，营造开放包容公平竞争的发展环境。

最后，作为科技、资本、人才的汇聚高地，相信虹口能在资管科技这条新赛道上抢占先机，共赢未来。

主持人  骆立云

上海金融与发展实验室副理事长、副主任

上海金融与发展实验室首席专家、主任曾刚围绕新技术发展与资管行业面临的机遇和挑战进行分享。

首先，新技术发展为经济带来颠覆性变化。从全球范围来看，以人工智能为代表的新一代技术正在飞速发展。数字技术的不断更新，为实体经济注入新动能，深刻重塑着生产生活方式。从制造业到金融业，从产业到社会治理，数字技术已经成为国家竞争力和产业兴衰的关键变量。

其次，技术浪潮正在加速重塑金融行业。人工智能作为新一轮科技浪潮的核心动能，不仅带来金融机构外在形态的变化，也改变了金融机构的内部管理。未来几年，金融业可能面临的重大变化在于技术的应用端，然而这一进展目前很难评估。技术端变化的影响是十分深远的，需要关注技术应用对现有金融形态的改变，防范外部环境不确定性带来的挑战。

再次，“人工智能+”为资管行业发展带来机遇。Deepseek取得的突破在一定程度上弥补了中国的短板，为“人工智能+”提供了新的动能。“人工智能+”在金融行业的应用既是国家的核心战略，也是未来发展的一个重点的方向。实践来看，资管行业数字化基础设施加速建设。伴随技术的普及与融合，资产管理的各个环节都在发生着变化。例如当前在C端投资顾问领域的一些应用发展，表明技术驱动资管行业变化的前景越来越广泛。

最后，在新起点上的资管行业机遇和挑战并存。一方面，政策支持助力技术突破、人才汇聚，为资管行业的智能化发展创造良好基础。另一方面，行业竞争日趋激烈，需要利用技术突破原有的生产模式，探讨新的发展空间和新的增长曲线。未来，要积极搭建行业交流合作平台，推动产学研用的深度融合，引领金融与数字技术的协同发展。

      在大会的主旨演讲环节，邀请到上海交通大学上海高级金融学院创院理事长、上海金融与发展实验室首席顾问屠光绍，国家金融与发展实验室副主任杨涛进行分享。

上海交通大学上海高级金融学院创院理事长、上海金融与发展实验室首席顾问屠光绍围绕数字金融与资产管理的关系分享了三点看法。

第一，资产管理是数字金融的重要领域。数字金融作为金融五篇大文章之一，赋能金融的各个领域，促进整个金融体系服务水平的提升，而资产管理是数字金融的一个非常重要的领域。高质量发展和金融强国建设需要高质量的资产管理行业。与家庭、企业、社会对于资产和财富管理的强烈需求相比，我国资产管理行业的服务供给能力还存在差距。因此，要将资产管理行业放在国家发展战略层面看待，提升资产管理能力是系统工程，其中亟需运用好数字金融补短板。通过数字金融包括AI及大模型在投研决策、资产组合、数字理财、智能投顾、投资风控等方面的应用，赋能资管行业发展。

第二，新经济发展带来了新的资产形态和资产管理需求。当前进入高质量发展阶段，科技创新、数字经济、绿色低碳是新质生产力发展壮大的重要引擎。我们必须对新经济带来的新的资产类别和形态高度重视，资产结构在变动，资产管理进入新领域。数字金融催生和驱动资产管理的新阶段，主要体现在三个方面。一是数字金融赋能资产管理去优化资产结构。中国现在的资产非常庞大，但真正有效的资产比重不高。如何盘活传统资产，从无效资产转为有效资产，需要数字金融来激活。二是推动新质生产力带来的新资产类型的发展。数字金融赋能资产管理就可以大大提升新资产形态的发展，例如知识产权资产的繁荣需要数字金融提供支持；数据要素到数据资产，再到数据资本的进化，在关注数据确权等基础性问题，不断完善制度体系的支撑的同时，也需要数字金融赋能；再比如碳资产，作为连接碳市场与碳金融的重要环节，在碳资产确立的过程中也需要数字金融为其贡献力量。三是积极审慎看待全球数字资产的发展动态和趋势。当前，全球一些国家和区域纷纷参与数字资产（各种通证和代币等）领域，希望抢占数字资产高地，今年3月底IMF已将数字资产纳入国际收支平衡表中。数字资产既有发展需求，但也有脱实向虚的状况，同时也容易引发风险。对于数字资产的发展应循序渐进，探索如何将其与实体经济更好地结合起来，这也是数字金融发展带来的资产管理行业发展的新课题。

第三，人工智能为新一代资产管理平台建设带来机遇和挑战。当前，我国的人工智能在国际上已处在非常领先的位置。通过人工智能的优化设计，打造新一代的资产管理平台和系统，关键在于更好地融合传统资产形态和新资产形态。通过人工智能与新一代资产管理的设计，形成更多的包容性，从而更好地适应未来更加前沿的资产管理需要，推动资管行业发展。

国家金融与发展实验室副主任杨涛围绕“AI大模型金融应用的机遇与挑战”展开分享。

首先，对经济周期波动的判断构成了金融行业数字化转型的外在压力。宏观经济的下行压力，使得金融业遇到越来越多冲击和挑战。一方面，近年来，无论是讨论潜在产出可能的下滑趋势，还是探讨自然利率水平面临的长期下行压力，都构成了金融行业非常重要的外部影响因素。另一方面，从行业层面来看也面临着许多挑战。例如，银行业净息差的不断下降倒逼行业进行改革。2012年银行业净息差为2.77，而到2024年末仅为1.52。同样对于资管行业和财富管理行业来说，则需要关注产业结构演变带来的底层资产逻辑的变化，以及如何提升居民财产性收入，从而支撑居民消费需求。总之，这些都意味着金融业需要通过数字化转型和包括大模型在内的技术变革，在带来的新业务、产品、场景的同时，最终适应大的周期性转变所带来的挑战。 

其次，数字金融带来了大模型应用变革的强大动力。数字金融是金融五篇大文章中最为重要、最底层的一篇。尽管政府、学界、业界对数字金融存在一些不同理解，但也形成了一些共识。我们则认为，一是数字金融包括了金融科技的范畴，即技术带来的新模式、新业务、新流程和新产品；二是突出了数字技术、数据要素与数字化基础设施的重要作用；三是体现了金融全产业链的数字化再造；四是数字金融应更好地服务于新兴的数字经济模式。从政策层面看，2024年11月，中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》，为金融业利用技术、数字化创新提供了方向，具体可聚焦于四个方面。第一，金融行业的供给侧改革应聚焦数字化转型，需要通过功能和组织的优化，实现金融服务提质增效。第二，数字金融创新需要面向需求侧，服务于绿色、普惠、养老、科技和产业优化。第三，需要完善支付清算、数据等金融基础设施，为金融创新提供支撑。第四，要全面完善风险识别能力与优化相应的监管、治理机制。

再次，可以从大模型金融应用视角来看相关机遇挑战。就机遇而言，一是金融高质量服务实体经济的战略压力，在此背景下金融业需进一步利用新技术来“挖潜改造”。二是金融业自身数字化升级的内在驱动力，以及金融业竞争的“技术焦虑”。三是技术、监管、客户需求这金融科技创新三要素的演变。四是数据、算法、算力的完善。五是基础大模型建设已经较为完善，诸多云服务商、AI技术服务商、数据服务商均推出其基座大模型。六是金融行业实践的优秀案例逐渐形成示范效应。七是金融机构、技术企业、科研机构等创新合作生态逐渐形成。

当然，大模型技术应用也带来了一些内在挑战与监管担忧。一是可解释性问题。一方面，应将大模型可解释性纳入金融机构管理者责任。另一方面，从技术视角来看，可探索相关透明的模型架构、提供决策过程的详细解释、使用可解释性增强工具和技术等。二是准确性问题。重点需要解决幻觉问题、对齐问题。三是算法趋同问题。需要强化金融算法应用的可信机制；强化算法透明度，使得算法特征与参数选择更可观察；更加细致地把握算法可能涉及的金融风险。

总结来看，随着开源服务与开放生态成为主流，大模型金融应用迎来新趋势。中国人民银行召开的2025年科技工作会议要求，加快金融数字化智能化转型，安全稳妥有序推进人工智能大模型等在金融领域应用。由此，需要金融机构、科技公司、生态各方共同努力，着眼于数据、技术、管理等方面的创新探索与合作，由内到外、由简单到复杂来稳步推动大模型金融应用落地。同时，也需探索完善大模型金融应用评估、评测与评级机制，推动相关技术标准、伦理规则、备案模式的创新探索。

       行业主题演讲环节，邀请到泰康资产副总经理、首席技术官迟哲，富国基金管理公司首席信息官李强，华锐技术董事长邹胜，易方达基金董事总经理、系统研发中心总经理唐永鹏，招商银行信息技术部数据资产平台研发中心副总经理李金龙，海光信息总裁助理、技术支持与优化中心总经理马庆怀展开分享。本环节由华锐技术总经理苗咏主持。

主持人 苗咏 华锐技术总经理

泰康资产副总经理、首席技术官迟哲围绕“资管科技新质生产力:新一代投资管理平台的实践与思考”展开分享。

迟哲指出，国内保险资金运用余额已突破33万亿，但面临利率下行、信用风险加剧等挑战，行业亟需数字化转型突破。这方面可以通过统一规划、分步实施，体系化开展资产管理平台数字化建设，借鉴国际资管在功能设计、架构搭建、运营模式等方面的成功经验，按照“个性化、特色化功能自研+标准化模块采购”模式，强化生态建设，引入EDA事件驱动架构，打造出具备全流程、全链路流动性管理与全品种、全流程、全规则智能合规管控等特色的新一代一站式投资管理平台，实现 “研究—决策—投资—跟踪—分析”投资流程精细化管理，从而提升决策效率与风控能力，并以投资经理为核心，汇聚数字化平台的核心数据和成果，提升效率与粘性。展望未来，投资管理平台将深度融合AI技术，集成实时数据计算与预测分析与全球化资产配置能力，构建面向投资经理的智能门户，并通过融合式一体化的交互体验，驱动资管行业迈向智能化新阶段。

富国基金管理公司首席信息官李强就“富国基金新一代投资管理平台建设实践”展开分享。

李强表示，投资管理平台的目标和定位是为投资经理提供快速的决策分析和高效执行，国际投行经过多年发展，投管平台已经实现了企业级数据管控，形成了完备的系统底座，而国内资管还面临一体化流程偏弱、实时数据底座待强化、主流架构转型等挑战。对此，富国基金制定分层治理、引入EDA架构、有状态计算原则；遵循战略先行，规划全局，发挥战略创新引领作用；从业务实际需求出发，搭建权益、固收等四大投资工作台，支持公司业务高质量发展。截至目前，富国投研一体化建设成效显著，EDA架构性能提升3倍，头寸计算从10分钟提升至秒级，投资交易清算自动化率99.99%实现线上化。最后，李强总结实践历程中的挑战和思考，他表示数据标准化和EDA架构开发认知升级是新一代投资管理平台建设面临的重大挑战，自研和厂商协作并存是新一代投资管理平台的建设路径，其关键在于做到统一架构治理。

华锐技术董事长邹胜围绕“打造新一代投资管理平台，匹配中国资管市场发展需求”进行分享。

邹胜指出，中国资管市场规模位居全球第二，传统投资交易系统因风控效率低、组合和指令管理能力不足难以应对行业规模迅速扩大、“固收+”业务快速增长、被动投资兴起等挑战。随着EDA架构、高性能计算等新技术的成熟应用，以及AI的迅猛发展，让新兴的资管科技公司有了利用后发优势实现弯道超车的机会，可为资管行业提供更多更优的选择。在此背景下，华锐技术六年四大步，与行业共创，精心打造了新一代投资管理平台M9，在多家头部资管机构成功落地。M9基于EDA事件驱动架构，构建高水平的PMS组合管理、OMS指令管理系统，基于智能因子实时计算平台和人工智能金融大模型实现高性能CMS合规风控系统，解锁长期困扰行业的风控性能难题。基于世界级低时延中间件和架构创新，实现信创先进替代，破解核心系统自主可控难题。邹胜强调，资管行业需要更加开放的资管科技生态，资管机构与资管科技公司之间有多种价值交换形态，核心是能力和效率，双赢的关键是分层和开放。

华锐技术与资管行业生态创新伙伴

共同发布新一代投资管理平台M9

易方达基金董事总经理、系统研发中心总经理唐永鹏以“投研一体化平台的演进思考”为题展开，以易方达投研一体化平台建设为例进行经验分享。

他主要介绍了投研一体化持续演进的必要性、投研一体化平台建设的工作方向、投研一体化平台建设的目标等经验和实践。他表示，建设投研一体化平台要更好地为业务服务，未来将利用科技手段继续打造新一代投资管理系统，以其为载体更好地服务新质生产力。

招商银行信息技术部数据资产平台研发中心副总经理李金龙以“招商银行大模型应用实践”为题展开分享。

李金龙介绍了招商银行AI技术研究的演进路线、技术架构和实践案例，并针对大模型的局限性，提出应对措施，确保工具透明，模型、数据、过程可审计，确保模型输出内容的准确性、可靠性，推动技术创新与风险治理的平衡。

海光信息总裁助理、技术支持与优化中心总经理马庆怀围绕“‘芯’质生产力，赋能行业应用再升级”进行分享。

首先，介绍了海光信息的基本情况。一是在产品上，海光信息是目前国内唯一一家同时拥有高端通用CPU和GPGPU的IC设计公司。二是在研发环境与人才结构上，在六个城市拥有研发基地，近三千名研发人员，其中80%以上为硕士、博士学历，研发投入持续增长。三是在CPU芯片上，基于X86自主开发迭代，并联合用户和合作伙伴定制开发产品，形成了自主可控且满足国内市场需求的C86体系。四是在AI芯片上，通过专用的DTK软件栈，实现了与CUDA、ROCm等主流生态的全面兼容，凭借优异的产品特性，在金融、通信、科研等行业形成了众多优秀解决方案。

其次，证券资管行业的解决方案。一是形成新一代分布式核心系统。与业界合作伙伴共同优化，提升高并发事务处理、大规模数据处理与存储能力。支持多数据中心部署，满足金融行业对数据处理的高要求。二是形成新一代投资管理平台联合解决方案。海光信息与华锐联合构建基于国产化的全栈式投资管理平台，满足全场景、全流程、全资产的流畅体验。三是同华锐技术一起构建新一代实时风控平台联合解决方案，结合海光CPU和DCU产品，实现精准风控和有效预警。四是与华锐技术联合构建新一代核心交易平台联合解决方案。从机房基础设施到应用系统全面优化，提供高性能、低时延的交易体验。五是形成新一代高速行情平台解决方案，并在众多证券行业客户处完成落地。

最后，资管行业发展需要加强市场应用与合作。通过在云计算、数据库、大数据、人工智能领域持续投入，强化计算底座、在产品和技术上强强联合、赋能业务智能化发展。

海光信息与华锐技术

联合创新实验室揭牌

下午的技术主题演讲环节，邀请到华锐技术投资管理产品部总经理孙晔，智能投研技术联盟（ITL）执行秘书长张永启展开分享。

华锐技术投资管理产品部总经理孙晔以“倍增效能、卓越体验、领先架构，新一代投资管理平台M9”进行演讲。

孙晔在会议上深入介绍了新一代投资管理平台M9的OMS指令管理系统和PMS组合管理系统。M9-PMS和OMS通过极致的用户体验和领先的开放架构，重点解决传统投资管理系统数据时效低、扩展性弱、定制能力差等问题。M9-OMS通过统一的投资交互语言、统一的业务模型、统一的技术架构打造了面向投资业务的统一设计范式，构建全业务覆盖的统一指令工作台；M9-PMS遵循“所思即所见，所见即所得”的设计原则，与CMS、OMS系统无缝衔接，打造“分析-测算-投资”的组合管理功能闭环，全面赋能投资团队。最终，孙晔还分享了系统设计范式和技术架构，他表示未来将基于可扩展、易继承、强定制的开放式应用架构，以构建面向投资业务的统一设计范式为目标，实现四层九类指令业务到复杂的场外业务流程的统一支持，做中国最好的POMS！

智能投研技术联盟（ITL）执行秘书长张永启围绕《上海全球资产管理中心建设 ：资产管理大模型应用实践与指南》做报告解读。

第一， 资管行业的发展机遇。近十年来，中国资管行业得到了飞速的发展。虽然在去通道与净值化转型的大方向下对资管产品规模产生了一些影响，但从整体来看，资管业务的质量和结构都在逐步优化。在这个过程中，金融科技赋能起到了关键性的作用。人工智能技术的兴起，在智能投研、智能投顾、智能风控、智能客服等方面的应用，为资管行业注入全新发展活力。同时，政府及监管部门出台一系列有利于资产管理行业高质量发展的政策措施。在人工智能领域，国际国内为了推动人工智能的快速发展和应用，也出台了一系列的政策法规，比如上海市政府发布《上海市推动人工智能大模型创新发展若干措施（2023- 2025年），资管行业朝着更加成熟、规范和智能化的方向发展。

第二， 资管领域大模型应用存在的困难与挑战。目前，已有部分资管机构开展了大模型应用探索与实践。但对于全行业而言，资管领域大模型应用建设仍处于初期阶段，缺乏规范与经验指导，导致建设中合规风险和投产浪费问题凸显。主要问题包括业务场景试错成本高、模型选型经验不足、数据质量与隐私保护等。为了更好推动大模型在资产管理行业的应用落地，进一步贯彻落实《上海高质量推进全球金融科技中心建设行动方案》，在中共上海市委金融委员会办公室的指导下，上海资产管理协会、智能投研技术联盟（ITL）联合多家成员机构于2024年8月份启动了《上海全球资产管理中心建设：大模型应用实践与指南》（后称《实践指南》）的编写工作。

第三， 报告具体介绍了《实践指南》的主要内容。《实践指南》聚焦资产管理与财富管理领域大模型应用实践现状、挑战及机遇，汇聚了来自银行及银行理财、证券及券商资管、公募及私募基金、保险资管、科研院所、大模型科技公司、法律服务及审计机构等众多资产管理、财富管理领域专家的智慧和实践经验。总结了大模型在资产管理、财富管理领域16个典型应用场景。

第四，《实践指南》分析了大模型技术的演进历程及其在资产管理与财富管理领域的应用潜力。讨论了大模型在资产管理和财富管理领域的应用现状。提出了资产管理与财富管理领域大模型应用的建设路径。涵盖了风险合规管理、安全与伦理问题防范、人才培养以及资产管理与财富管理领域大模型应用测评指南等重要内容。展示了15家资管机构大模型技术在实际业务中的应用效果和价值。

第五，数智技术在快速发展，金融资管业务在不断开拓， 技术与业务融合发展空间很大，永无止境， 需要资管行业不断进取，牢牢把握新技术前沿应用。相信大模型技术将在资产管理与财富管理领域发挥越来越重要的作用。希望《实践指南》能够为资产管理和财富管理行业的决策者、管理者、技术人员提供参考和启发，有助于资产管理和财富管理行业机构有效利用大模型技术，支持提升投研工作效率，增强风控管理能力，不断提升客户服务体验，同时确保合规性和安全性要求。

       大会压轴环节是两个行业主题圆桌环节，主题一“新一代投资管理平台规划与建设路径”由招银理财首席信息官苟宏主持。富国基金管理公司首席信息官李强、华夏基金研发总监投研科技负责人齐琼、泰康资产投资科技产品部负责人潘再兴、汇添富基金信息技术部总经理周建军、银华基金投研研发中心总经理林晓辉参加对话。

       圆桌主题二“AI与资管EDA架构深入应用研讨”由南方基金数智科技部总经理杨东波主持。太保资产信息技术部总经理喻滨、永赢基金信息技术部总经理赵兴元、嘉实基金固收平台科技总监舒剑桥、华锐技术投资管理产品部总经理孙晔、财跃星辰副总裁万军参加对话。

来源：金融科技研究