资产管理行业技术展望分析：大语言模型在资产管理领域拥有广阔的应用前景

科技赋能、数字化转型已成为全球金融业发展的重要焦点和趋势。大语言模型作为人工智能领域的一项重大突破，正以前所未有的速度和广度深刻影响着各行各业。

具体到资产管理领域，随着金融科技的快速发展，传统资产管理正面临着巨大的变革和挑战。而大语言模型作为一种强大的人工智能技术手段，具备优秀的自然语言处理能力和学习能力，在资产管理领域拥有广阔的应用前景。

首先，大语言模型可以提供更加个性化、定制化的资产管理服务。通过学习用户的投资偏好、风险承受能力等信息，大语言模型可以根据不同的需求和特点，为客户提供精准的投资建议和理财规划。

其次，大语言模型可以加强资产管理的智能决策能力。通过分析海量的金融数据和市场信息，大语言模型可以提供更加准确、全面的市场预测和风险评估，帮助资产管理机构做出更明智的投资决策。

最后，大语言模型还可以优化资产管理的运营效率。传统的资产管理服务通常需要大量的人力资源和时间成本，而大语言模型可以自动化处理大部分的客户咨询和问题解答，从而减少人工介入的需求，提高工作效率和服务质量。通过颠覆传统的工作方式，大语言模型可以为资产管理机构带来更高的效益和竞争力。

根据中研普华产业研究院发布的《2023-2028年中国资产管理行业市场前瞻与未来投资战略分析报告》显示：

资产管理可以定义为机构投资者所收集的资产被投资于资本市场的实际过程。虽然概念上这两方面经常纠缠在一起，但事实上从法律观点来看，资产管理者可以是、也可以不是机构投资者的一部分。实际上，资产管理可以是机构自己的内部事务，也可以是外部的。

2012年至2021年十年间，我国资产管理规模从2.9万亿美元增长到18.1万亿美元，增长了5倍。我国资管规模在全球的占比，在十年间从4.6%增长到16.1%。从资产管理的业务结构方面看，我国的权益投资、绿色投资强劲增长。权益类公募和私募证券基金、私募股权创投基金规模分别达到11.96万亿元和14.2万亿元，近五年分别增长1.8倍和1.1倍。

资管行业一端连接着居民的财富管理需求，另一端则连接着实体经济和产业的投融资需求，因此，资管产品包括理财产品，一定程度上是有效连接财富管理需求与产业投融资需求的循环管道。

资产管理行业技术展望分析

1、投资技术正从信息技术迈向智能技术

10月21日，上海资产管理协会秘书长韩康在第四届1024资管科技开发者大会上表示，投资技术的IT正在从信息技术的IT迈向智能技术的IT。

未来以大数据人工智能发展为代表的资管科技价值究竟在哪里?韩康认为应该关注以下三个方面：

一是资管科技的发展观念。首先，积极拥抱数智科技，重在持续努力与积累;引导行业不盲目排斥、不观望等待、不操之过急。其次，严格规范发展和风险防范控制，高度重视业务系统的合规建设、技术系统的风控建设和智能系统的伦理建设。最后，发挥持牌资管机构数字化转型与金融科技发展优势，与数智科技创业企业的技术创新与快速产品推出优势相结合。

二是资管科技落地的方向与场景。现阶段有智能投研、智能投顾、智能风控三大方向，以及反财务舞弊、产业行业分析、机构风险预警、投资顾问、金融资管类法规法库五大场景。

三是资管科技的新载体资产管理与人工智能联合创新实验室(下称“AIAM Lab”)。该实验室是今年7月5日协会成立一周年时建立的非实体机构，联合智能投研技术联盟(下称“ITL”)及其他相关机构共同承载未来资管创新发展的使命。目前实验室主要任务包括多资产配置组合投资模拟、合规及风险管理数智化工具集成、资管领域垂直行业大模型应用等方面。

2、数据资产管理成为企业的核心竞争力

10月14日，数据资产管理论坛(2023)于“全球资产管理中心 上海国际活动周2023”期间举办。上海资产管理协会会长李文表示，数字经济时代，数据已成为重要的生产要素，而数据资产管理成为企业和组织的核心竞争力之一。这要求必须充分认识到数据的价值，并将其视为一种价值资产进行管理，不仅是为了保障数据安全，更是为了实现数据的最大化和最优化利用，从而推动企业和社会的创新发展。

“面对数据资产管理发展的新机遇和新挑战，我们认为，有效的数据资产管理不仅需要国家法律法规保障和监督管理，也需要建立健全的制度体系、技术手段和管理方法，更需要行业和各个领域共同的努力和共同的实践。同时，在推动数据资产管理发展的过程中，我们也要强调公共利益和共同目标，因为只有实现数据的共享与开放，才能真正发挥数据的价值。”李文认为，需要积极倡导开放、合作、创新的数据资产管理理念，共同推动形成健康、有序、可持续的数据要素市场。

更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的《2023-2028年中国资产管理行业市场前瞻与未来投资战略分析报告》。