伯恩斯坦：资产管理中的生成式AI：香港生成式AI研讨会要点

原标题：Gen AI in Asset Management: Key takeaway from our Gen AI Symposium in HK

摘要

伯恩斯坦于2026年2月3日在香港举办了首届资产管理生成式AI研讨会，约50位投资者、AI创新者和行业从业者参与。报告总结了研讨会关键要点，包括现场投票结果、资产经理小组讨论、AI工具演示及投资者圆桌讨论。投票显示，52%的参与者所在公司拥有由技术团队主导的结构化AI项目，52%表示部分用例已投入生产，72%的投资者每天使用AI工具1-5小时。混合方法（60%）是构建与购买AI解决方案的主流选择。Copilot（32%）和ChatGPT（27%）是最广泛使用的水平AI工具。资产经理小组强调了AI在生产力提升和Alpha生成方面的用例，并讨论了分析师角色的演变及行业未来。

主要观点

• 结构化AI项目：52%的参与者所在公司有由技术团队主导的结构化AI项目，36%由投资团队主导。
• AI成熟度：52%的参与者表示部分用例已投入生产，仅4%表示企业级AI采用尚未开始。
• AI每日使用时长：36%的参与者每天使用AI工具1-2小时，36%使用3-5小时，仅4%不每天使用。
• 构建与购买：混合方法（60%）最受欢迎，第三方解决方案优于纯内部开发。
• AI工具数量：48%的参与者工作中有3-5个AI工具，12%有超过5个。
• 水平AI工具：Copilot（32%）和ChatGPT（27%）领先，Perplexity（17%）、Claude（12%）和Gemini（12%）紧随其后。
• 生产力用例：包括快速信息提取与总结、深度研究代理创建公司简介、快速回测、从拉式监控转向推式警报（如BlackRock的“虚拟分析师”持续摄入数据并推送洞察）、以相同资源扩大覆盖范围。
• Alpha生成用例：内部与市场观点对比、创建新“原始数据”（如分析电商折扣模式、解析YouTube视频）、人类判断仍是Alpha关键。
• 变革性用例：BlackRock重新设计工作流程，从手动下载研报转为自动摄入并AI自动阅读、标记、组织和总结。
• 投资组合构建：AI作为风险与限额监控助手，如向PM标记跟踪误差。
• 分析师角色演变：信息收集压缩，差异化需来自更敏锐的洞察、创造力和人际技能；分析师可覆盖更多股票并探索相邻行业。
• 行业未来：零售投资者获得更多分析能力；量化与基本面投资者界限模糊；卖方研究可能最终产生自己的AI与买方聊天机器人交互。
• 垂直AI工具护城河：LinqAlpha认为来自专注+专业知识，Model ML认为来自规模与整合。
• 对数据供应商的影响：被视为关键补充而非直接竞争对手，但大型数据供应商面临压力。
• 下一波创新：LinqAlpha看好“怀疑设计”和真正自主代理，Model ML看好代理技术与专业化部署的结合。
• 圆桌要点：并行运行试点，合规逐步适应；最佳提示资源是AI本身。

论述逻辑

研讨会通过现场投票量化AI采用现状，再通过资产经理小组讨论展示具体用例（生产力与Alpha生成），接着由AI工具公司演示产品并讨论护城河与行业影响，最后通过投资者圆桌提炼实践洞察。报告从现状→用例→影响→实践，层层递进，呈现AI在资产管理中的全貌。

关键展望

报告未明确给出未来验证点或时间窗口，但指出未来5年关键趋势、2026年展望及行业采用方向。下一波创新可能来自真正自主代理和专业化部署。

推荐标的

报告未明确给出推荐标的。

关键图表

报告未提供可裁切的关键图表。