2023年8月12日，由南方财经全媒体集团指导、《21世纪经济报道》主办、浦发银行和浦银理财联合主办、上海市虹口区人民政府特别支持、上海资产管理协会特别协办、21世纪资管研究院和粤港澳大湾区（广东）财经数据中心承办的“2023资产管理年会”在上海虹口隆重举办。
　　下午大类资产主题论坛的圆桌对话以“科技助力资管转型”为主题，本次圆桌讨论由浦发银行信息科技部总经理陈海宁主持，嘉实基金首席信息官杨竞霜、华泰证券数字化运营部总经理王玲、太保资产副总经理殷春平、蚂蚁财富开放平台总监陈猛、浦银理财副总经理张文桥参与讨论。
　　数智化转型势在必行
　　“数智化转型是一场史诗级的马拉松，道阻且长。”杨竞霜在会上表示。
　　杨竞霜提到，“对于有规模的金融机构而言，业务复杂，系统繁杂，海量的数据和用户，想在短期内实现数字化转型，尤其是想一两年就完成数字化转型，恐怕会欲速则不达。”他表示，数智化转型不仅是长期的工作，也是需要巨大投入的工作，是一把手工程，要根据各企业的阶段性战略因需制宜，简单来说可以从这两个角度来进行衡量和评价，分别是“看得清”和“抓得住”。
　　具体来说，在“看得清”角度下，有的数据是用传感器的方式进行客观采集，有的数据是通过人工的方式进行主观填报，数字化转型过程要看是否能够客观而准确地反映企业现状和业务情况；关注是否“抓得住”，主要是由于管理者驾驶舱和仪表盘是有差别的，不仅能汇集可视化数据，还能通过调整关键指标落地管理需求，但目前能做到这点的企业还尚少。
　　王玲也表示，数字化转型是“慢活”，需要长期不断的投入，华泰证券已坚持十几年的数字化转型投入，通过平台化策略积累数据。“数据应当成为企业内部交流、沟通的语言，无论是研究员还是投资人员都必须说同一种语言才能够进行高效合作，才可以消除不信任。”王玲表示，数据可以帮助机构消除隔阂，用一样的数据做模型、用统一的数据建立投资策略推荐标的，这样会使得业务更清晰、更透明。
　　从保险资管机构的角度，殷春平则提出，在资管机构数智化转型背景下数据赋能呈现出5个方面变化，前4个变化分别是数据资产化趋势、数据驱动方向、大数据挖掘创造价值、高度关注大模型热潮。最后，殷春平认为，资管机构数智化转型，不仅仅是信息技术条线的事情，而是从公司转型战略的高度谋篇布局，制定科学数智化转型规划及严谨实施方案，并集全公司之力去推进落实，久久为功。
　　作为一家新兴成立的资管机构，张文桥表示，浦银理财在筹备初期就关注数智化建设，未来将夯实数字化、推动智能化、拥抱数智化。下一步，浦银理财将在产品设计与客户服务、合规与风险管理、投研、数据治理等四个层面加大开发研究力度。
　　从蚂蚁财富的实践来看，陈猛也指出，资管数智化转型的好处体现在两个方面。第一是降本增效。陈猛指出，其推动资管机构运营侧的数智化转型不仅优化了运营效果，还使得机构该项业务的综合成本下降了接近50%。
　　第二是优化用户服务。据陈猛介绍，经过2022年全年的统计，其发现经常观看理财直播和在社区发言的用户，理财风险收益比比其他用户提高11.6%。
　　第二是优化用户服务。据陈猛介绍，经过2022年全年的统计，其发现经常观看理财直播和在社区发言的用户，理财风险收益比比其他用户提高11.6%。
　　客观看待大模型技术落地应用
　　在探索数智化转型发展的过程中，近年来大模型无疑是最热门的话题，在资管领域大模型有哪些应用场景？
　　杨竞霜引用了英国统计学家乔治·博斯的一句话“所有的模型都是错的，但有一些是有用的”，他指出，目前市面上的大语言模型表现出来的能力是一位“全科本科生”，即其专业度在本科毕业生水平，与此同时，它通晓数理化政史地等各门学科。因此，杨竞霜认为不能把大模型作为资深专家来使用，而应当将其作为价廉物美的助理使用。
　　基于以上判断，杨竞霜认为在目前基金业务全链条，从研究、投资、交易、市场、客服、运营，包括科技研发本身，大模型都有用武之地，对于专业性要求不高但需要广度的方面，大模型的应用效果会更好。
　　对此，王玲认为，大模型为科技人员带来了未来更多的可能性，其最大的作用在于降本增效。作为大语言模型，大模型非常擅长语言文字的处理，但在过去，海量数据的搜集、加工、生产消耗了巨大的成本。“以前我们做语音识别、财报非标准化数据提取，都需要建立大量的小模型，花费大量时效，这带来了高昂的人工成本，而大模型技术的出现将效率提升了上百倍。”王玲指出，在客户服务领域，特别是专业领域的人机交互，大模型技术的应用可以大幅降低人力成本。
　　但从另一方面，王玲指出大模型也有两点弱项。“目前的大模型一不精准，二不实时，如果将大模型应用到资管行业，还有很长一段路要走。”王玲表示，这需要机构投入大量工程化能力建设，来融合原有的基础设施，形成真正的业务闭环。
　　殷春平表示，拥抱大模型并不意味着抛弃目前的AI、大数据、区块链、云计算等技术，而是对这些前沿技术应用的传承与升级。“一直以来资管行业都有许多AI、大数据应用场景。”
　　殷春平认为，大模型是一个革命性的技术，对其在资管领域的应用需要早规划、早研究、早投入，在数据、算力、算法、应用场景、人才储备等各方面提前做好布局、储备。但鉴于大模型尚处于探索阶段，尚存在很多不确定性和风险，因此需要结合各公司自身特点客观看待，对于当前应用不要抱有过高期望。
　　张文桥认为目前AI还不能替代从业人员，其作用主要是赋能。由于资管行业对精确性与合规性的要求，当下阶段大模型对外服务是有局限性的，更适合在机构内部使用。
　　另一个大模型应用的痛点在于投入产出比。张文桥指出，特别是对于理财子公司而言，成本投入是一大核心问题，在安全的前提下进行大模型训练部署，尽管未来可能实现降本增效，但当下依然需要考虑投入的性价比。
（文章来源：21世纪经济报道）