在科技浪潮席卷金融领域的当下，资产管理行业正经历着前所未有的变革。AI技术以惊人的速度重塑着行业底层逻辑，国内多家资管机构纷纷布局AI应用，试图在投研领域开辟新天地。其中，泰康资产凭借自主研发的深度研究智能体，成为这一领域的先行者。
泰康资产首席执行官段国圣在接受专访时透露，公司打造的自有深度研究智能体（TKDR）已初步实现投研赋能。该智能体整合了海量高质量的内外部投研数据，并结合泰康多年积累的投研分析方法论，着重强化幻觉控制，旨在打造具备自我进化能力的“研究助理”。
与传统投研模式相比，TKDR在典型投研分析场景中展现出显著优势。当用户需要分析某标的公司的投资价值时，传统模式往往面临研究目标发散、信息源分散、处理效率低等问题，导致研究效率低下、输出质量难以保障。而TKDR通过自动化流程，能够快速完成研究规划、资料搜集、信息处理、报告撰写等工作，大幅提高投研效率。
AI技术的特性与资产管理行业的需求高度契合。段国圣指出，资产管理行业是数据与知识密集型行业，业务专业度高、复杂度大。AI具备更全面的知识储备和强大的自主性、适应性，能够持续迭代进化，帮助投研人员提高工作效率、扩展能力圈。在部分领域，AI甚至有可能引领投资，真正做到赋能业务、提升投资能力。
目前，全球顶级资管公司如贝莱德、JP摩根等已在多个领域探索并落地AI应用。国内机构也在积极跟进，泰康资产便是其中的佼佼者。公司在权益投资、固收投资和宏观研究等方面前瞻开展AI探索，沉淀了大量投研数据资产，并初步落地了匹配公司权益投研体系的深度研究智能体。
泰康资产的深度研究智能体具有独特优势。它面向主动投研，运行逻辑高度符合主动投研范式，匹配主动投研人员的思维方式和研究方法。同时，它积累了大量内外部数据、研究框架与模型，打造了高时效、高质量的数字研究资源体系。智能体还着重强化幻觉控制，通过多种技术方法确保输出结果的准确性和可靠性。
在段国圣看来，智能体体系构建是AI建设的关键。泰康资产通过持续打磨投研体系，强化互动和反馈，支持智能投研体系的持续迭代升级。未来，公司计划通过智能体体系构建和投研能力建设的双轮驱动，逐步建设人机协同、人机共生的投研新范式。
中短期内，这一新范式将拓展人类研究员的工作效率、管理半径与能力圈；长期来看，它有望在策略研发、复杂情景分析等领域引领投资，提升整体投研能力。段国圣表示，打造保险资产管理领域领先的AI应用，可以全面赋能投研决策、财富管理、风控合规、运营经营等场景，重塑资产管理价值链。
为了有效推进AI建设，段国圣认为资管机构还应当建立健全配套机制。这包括优化治理体系、打造适应AI转型的人才团队、组织保障和考核激励体系等。他建议业务团队主导智能体的研发应用与迭代升级，科技团队深化与业务部门的互动合作，共同做好AI中台与底座的建设。
在组织保障上，资管机构必须转变传统的“科技主导、业务配合”的建设模式，建设“业技共研、共创、共建”的协同机制。这要求以业务价值为导向，打破部门壁垒，建立由业务专家、技术人员、数据分析师等组成的敏捷团队，实现全流程管理。同时，必须高度重视数据资产管理，保障AI应用的安全性与合规性。
