AI赋能资产配置(十九)：机构AI+投资的实战创新之路

　　核心结论：①信息基础重塑： LLM 正将海量非结构化文本转化为可量化的Alpha 因子，根本上拓展了传统投研的信息边界。②技术路径已验证：从LLM的信号提取、DRL 的动态决策到GNN 的风险建模，AI 赋能资产配置的全链条技术栈已具备现实基础。③未来迈向智能演进：AI 正从辅助工具转向决策中枢，推动资产配置从静态优化迈向动态智能演进，重塑买方的投研与执行逻辑。

    　　AI 技术正从信息基础、决策机制到系统架构三个层面，深度重构资产配置的理论与实践。大语言模型（LLMs）通过深度理解财报、政策等非结构化文本，拓展了传统依赖结构化数据的信息边界；深度强化学习（DRL）则推动决策框架从静态优化转向动态自适应；而图神经网络（GNNs）通过揭示金融网络中的风险传导路径，深化了对系统性风险的认知。

    　　落地应用不依赖单一模型性能，而依赖模块化协作机制。贝莱德AlphaAgents的实践揭示了AI 投研系统的核心形态：通过模型分工，LLM 负责认知与推理（如多智能体辩论），外部API 与RAG 提供实时信息支撑，数值优化器完成最终的资产配权计算。这种架构不仅有效缓解了LLM 的“幻觉”问题，提升了决策稳健性与可解释性，更形成了从信号生成到组合执行的、可复制的技术栈，为构建真正实用的投资Agent 奠定了坚实基础。

    　　头部机构的竞争已升维至“AI 原生”战略，其核心是构建专有、可信且能驾驭复杂系统的AI 核心技术栈。摩根大通的案例表明，其战略远非简单应用外部模型，而是围绕“可信AI 与基础模型”、“模拟与自动化决策”、“物理与另类数据”三大支柱，进行全链条的专有技术布局。其通过将合规性转化为信任护城河、将市场模拟能力转化为战略风洞、将另类数据转化为信息优势，建立起对手难以短期逾越的复合壁垒。

    　　对国内资管机构而言，破局之道在于战略重构与组织变革，走差异化、聚焦式的技术落地路径。国内资管机构应进行顶层设计并寻求差异化破局，而非盲目跟随。关键在于构建务实高效的“人机协同”体系。面对技术与资源差距，国内机构不宜盲目追求“大而全”。技术落地上，优先利用LLM 挖掘A股市场独特的政策与文本Alpha，并构建以“人类专家为核心、AI 为智能副手”的协同流程；在组织与文化上，必须打破部门壁垒，锻造融通投资与科技的复合型团队，并将风险管控内嵌于AI 治理全周期，从而将AI 从概念转化为坚实的核心竞争力。

    　　风险提示：警惕大语言模型内在缺陷与“幻觉”风险；警惕AI 模型的“黑箱”特性，AI 投资存在潜在的合规与法律风险；文中所提及公司仅做客观事件汇总，不涉及主观投资建议。 机构：国信证券股份有限公司 研究员：王开 日期：2025-10-29

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