亮相2026中国国际金融展 嘉实基金解构数字金融智能化跃迁

2026-06-17 · 京海配资

亮相2026中国国际金融展 嘉实基金解构数字金融智能化跃迁 作为目前唯一的全国性金融展会，2026中国国际金融展6月16日在上海开幕，与2026陆家嘴论坛同期举行。 本届展会由中国人民 银行 指导、中国金融电子化集团有限公司主办‌，以“金融强国筑根基 数智创新向未来”为主题，紧扣“建设金融强国”国家战略，锚定数字金融、科技创新核心方向，突出全球 金融科技 协

亮相2026中国国际金融展 嘉实基金解构数字金融智能化跃迁

作为目前唯一的全国性金融展会，2026中国国际金融展6月16日在上海开幕，与2026陆家嘴论坛同期举行。 本届展会由中国人民 银行 指导、中国金融电子化集团有限公司主办‌，以“金融强国筑根基 数智创新向未来”为主题，紧扣“建设金融强国”国家战略，锚定数字金融、科技创新核心方向，突出全球 金融科技 协同发展的时代要求。

此次展会在内容和形式上颇多创新，同期举办数字金融发展论坛等系列活动，吸引了约400家国内外金融机构参展。其中， 嘉实基金亮相特色金融展区，展示了旗下指数解决方案机构赋能平台指数嘉、机构客户云服务平台资管嘉、指数投资全流程资讯服务小程序超级嘉贝以及直销平台理财嘉。

在开幕当天的数字金融发展论坛上，多位金融机构管理人员齐聚一堂，聚焦数字金融前沿趋势，围绕业务创新与实践深度融合，为金融机构数智化转型提供前瞻思路与解决方案，助力构建开放、安全、可持续的数字金融生态。 嘉实基金首席信息官刘伟出席论坛，并发表“数字金融的智能化跃迁”专题演讲。 他表示， 资产管理的核心是对信息的理解、对风险的识别、对价值的判断以及对持有人长期利益的守护， 人工智能 的飞速发展对资产管理行业的影响极其深刻。 围绕数字金融智能化趋势，刘伟提出了三大独到见解。

刘伟在演讲伊始提出， AI重写的不是单点工具，而是投资管理的生产函数。它让认知劳动从个人经验驱动，走向成果更标准、过程可委托、边界可约束的智能化作业体系。

刘伟解释道，所谓生产函数，就是一个组织如何把人、数据、模型、工具、流程和制度约束组合起来，稳定地进行认知产出。过去，认知产出靠人力经验、流程驱动，过程难复核。现在，人类负责判断、设边界、负责任；模型、Agent、Skill承担生成、执行与沉淀。这个转变通过成果模型化、过程委托化、约束内生化来实现。而认知劳动被生产化后，重复性产出变得更便宜，问题定义、验证机制和组织学习变贵，这就是认知劳动生产化后的重新定价。

观点二：公募AI建设的关键是明确能力边界、任务边界和责任边界

近年来， 嘉实基金围绕“数字金融”不断加快数智化转型，在公司内部深度整合 算力 、 算法 以及数据，搭建起统一的AI能力平台，赋能各项业务。

“在AI重构投资管理生产函数的深刻变化面前，公募基金不是普通的让 AI应用 于场景。”刘伟强调，公募基金管理的是客户资产，服务的是广大基金份额持有人，运行在强监管、公开透明和高度信任的行业环境中。因此， AI想进入公募基金，首先不是能力释放，而是责任边界确认。

刘伟表示，我们不能只问“AI能做什么”，更要问 “AI在什么边界内能做什么，谁来批准，谁来复核，谁来接管，谁来负责” 。AI可以帮助检索资料、整理底稿、跟踪变量、提示风险、生成复盘材料，但最终的投资判断、风险决策、组合管理和客户责任，必须始终由人确认、由制度约束、由系统留痕。

“能力可以委托，责任不能外包。边界不是限制AI，而是AI进入公募生产体系的门票。”刘伟表示，公募AI落地必须回答三道管理题。

第一，认知怎么形成。 AI生成的不是结论，而是候选假设、证据链、变量清单和复盘材料，最终判断必须由人完成。

第二，执行怎么委托。 可以委托的是执行性认知任务，不能委托的是投资责任、风险责任和受托责任。任务可以交给Agent，但目标、反馈、验收、接管、公平和稳定必须有清晰机制。

第三，系统怎么接入。 AI系统必须做到“可投产”。约束不是系统之外的附加条件，约束就是系统。

因此，刘伟提出， 公募基金的AI建设重点在于建设有责任边界的认知生产线，把专业判断、证据标准、责任机制和组织经验沉淀下来。

观点三：公募需构建贯穿业务流程的AI生产体系

对于公募AI生产系统应该长什么样，刘伟分享了自己的见解。他提出， 面向未来公募基金需要建设的是一套贯穿业务流程的智能化生产体系，把研究问题、风险事件、组合调整意图、客户诉求和事后复盘等关键工作统一记录、统一流转、统一留痕。

对于建设路径，刘伟建议，可以先定大架构，再用小闭环验证。 通过一条条最小认知生产线，把数据、任务、验证、责任、审计和复盘跑通，再逐步扩散至核心价值链环节。在这个过程中，原有核心系统继续承担正式流程和业务动作；AI层进行辅助推理、证据组织、任务编排、验证复盘和知识沉淀；人负责确认、接管和最终责任。这样，AI才能在责任边界之内运行生产能力。

“对公募基金来说，智能化的最终目标，不是让机器替人负责，而是让人的专业判断站在更高质量的信息、更完整的证据、更稳健的流程和更清晰的责任之上。”刘伟强调， 技术越强大，责任越不能模糊；系统越智能，边界越要清晰；能力越可委托，人的最终责任越要明确。

最后，刘伟呼吁， 数字金融的智能化跃迁，最终衡量的不是模型有多强，而是金融机构能否因此变得更专业、更稳健、更可信。 面向未来，需要建设有责任边界的AI认知生产体系，让人工智能更好服务于资产管理高质量发展，更好服务于资本市场建设，更好服务于广大持有人的长期利益。

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