2026年1月28日，清華五道口香港論壇成功召開，本屆論壇以“融匯絲路新動能，共創香江新未來”為主題。 當日下午，主題論壇四「智馭未來：人工智慧驅動資產管理新範式」成功舉辦。
香港資深大律師，中國證監會原首席顧問，香港證監會原主席梁定邦，香港理工大學人工智慧高等研究院院長，加拿大工程院（CAE）及加拿大皇家學院（RSC）院士楊強，清華五道口金融EMBA香港同學會秘書長、高盈科技董事長吳超分別作主旨演講。
清華大學五道口金融學院特聘教授，凱豐投資（香港）創始人、CEO兼聯席CIO高濱，清華五道口金融EMBA香港同學會秘書長，高盈科技董事長吳超，中銀香港首席經濟學家鍾紅，香港智匯集團創始人及首席經濟學家夏春出席並參與圓桌對話討論。 清華大學五道口金融學院院長助理張偉主持論壇。
圖為活動現場
主旨發言
梁定邦：人工智慧正重塑資管行業，但未來仍面臨關鍵挑戰
梁定邦指出，不同規模與戰略的資產管理機構在人工智慧的應用上側重各有不同：大型資產管理公司依託專有AI平臺與海量數據，主導風險分析與合規管理; 中小基金則藉助第三方AI工具，結合其深厚的行業經驗與洞察以捕捉投資機會; 大型養老基金藉助AI提升運營效率，並引導氣候相關投資決策; 主權財富基金將其用於資本配置，以實現投資組合的優化; 家族辦公室則採取混合模式，運用AI提升效率並強化合規管理。 整體而言，人工智慧正在深刻重塑資產管理行業，但未來發展仍面臨重要挑戰。 除數據隱私與合規監管之外，人才與基礎設施的差距、自動化與人類判斷之間的平衡等問題也需妥善應對。
圖為梁定邦
楊強：人工智慧正朝著多模態融合與智慧體化方向發展
楊強表示，人工智慧（AI）正朝著多模態融合與智慧體化方向發展，但其持續演進仍面臨潛在危機，例如，AI會陷入應試教育陷阱當中，再例如，大模型如何利用私域數據，持續訓練和推理也是當前人工智慧發展面臨的問題。 為破解系列難題，有必要推動單個AI大模型朝著多個專家小模型轉變，通過分散式、非中心化，實現多專家模型的發展，分別解決醫療、教育、金融、電商等領域的問題。 在此過程中，要充分利用好垂域數據，在保護隱私與確保安全前提下，讓AI和人類一樣具有同理心，同時，讓AI在應用與實踐過程中持續學習，實現“一邊應用、一邊學習”。
圖為楊強
吳超：軟、硬體一體化技術壁壘定義資產管理未來發展方向
吳超指出，量化交易與人工智慧技術始終呈深度共生關係，二者相輔相成、反覆運算發展，而非彼此割裂。 量化投資策略所需的計算速度、數據分析與處理、數據的安全保障等方面，都對基礎設施平臺提出了更高的要求，而人工智慧的核心三要素（數據、演算法、算力）能很好地解決上述問題。 當前量化投資已從人工設定規則的線性模型階段，轉向採用端到端人工智慧模型結合強化學習的新範式。 在數據爆炸的背景下，人工智慧與專用晶元的深度融合已成為量化機構的核心競爭力，這種軟、硬體一體化的技術壁壘定義了未來資產管理的發展方向。
圖為吳超
圓桌對話
張偉：人工智慧推動資管行業向「數據決策」躍遷，未來是否重構底層邏輯有待探討
張偉在主持時提到，資產管理行業經過了一個多世紀的範式變遷，從被動資金管理到主動管理，從機構驅動到個人投資者廣泛參與，從產品導向變為客戶導向，如今已成為現代金融體系的重要支柱。 而技術條件的重大轉折是每次范式變遷的關鍵驅動因素。 2025年國務院發佈深入實施「人工智慧+」行動的意見，目前AI在資管行業的應用，已從輔助工具變成了戰略基礎設施，推動整個行業從經驗決策向數據決策躍遷。 放眼未來，短期內人工智慧的應用還難以取代人類，需要人機協同，但長遠來看，是否會徹底替代人類思考、出現底層邏輯重構值得進一步探討。
圖為張偉
高濱：投資屬於信息不對稱、規則可變的人類活動，AI不可能超越
高濱認為，AI永遠無法完全取代人類，畢竟這個世界是為人而存在的——人到最後至少還能拔掉電源。 不可否認，AI在投資與資產管理等領域確實能提供極為重要的助力，但其本質仍是基於歷史數據的歸納邏輯。 若將人類活動大致分為四類：一是資訊對稱、規則固定的活動; 二是信息不對稱、規則固定的活動; 三是資訊對稱、規則可變的活動; 四是信息不對稱、規則可變的活動。 投資屬於其中最複雜的第四類，一旦某種盈利規律被AI發現，便會因市場適應而迅速失效。 同時，AI無法獲取人類未公開或未記錄的資訊。 因此，在這類活動中，AI永遠不可能超越人類。
圖為高濱
吳超：AI在量化投資應用會向「兩極」延伸
吳超指出，AI不會完全取代人，而是形成人機協同模式。 AI作為工具可替代部分執行環節，但人仍須掌握交易邏輯與金融本質，對AI輸出進行校驗與把控。 在應用成效上，AI通過端到端模型處理海量非線性數據，在捕捉微秒級價格波動的高頻交易領域表現優異，實現穩定盈利。 關於量化投資的未來發展方向，吳超預測會向「兩極」延伸：一是追求極致速度，在微秒級基礎上進一步壓縮延遲; 二是拓展時間維度，將成功應用於高頻的AI能力延伸至分鐘、周、月級的中長期預測，從而突破當前僅適用於微觀波動的局限，顯著擴大應用空間。
圖為吳超
鍾紅：未來資管行業發展核心邏輯在於人機協同
鍾紅指出，在人工智慧（AI）日益滲透資管行業的背景下，人機協同是未來發展方向。 AI在精準捕捉數理規律、高效處理海量數據及規避非理性偏差方面具有獨特優勢，但存在數據投喂和規則設定的底層局限; 而人類則在洞察、應變及價值判斷上不可替代。 未來資管行業發展的核心邏輯應該是藉助AI算力的高效性，激發人類感知判斷的創造性，提升投入產出質效的協同性。 在全球資產管理中心格局演變的背景下，香港銀行業可以在以下三個方面發揮重要作用：一是可以成為增量資管業務的有力推動者; 二是可以扮演「一站式」資管服務的高效提供者; 三是可以成為創新業務先行先試的積極踐行者，通過AI技術與銀行業務深度融合，推動資管行業在AI時代實現高質量發展。
圖為鍾紅
夏春：投資領域的人機協同需兼顧責任與效率
夏春指出，在短期可預見的未來，投資領域仍將以人機協同為主要模式。 一方面，能夠帶來超額收益的有效因數會因學者人類研究的發現而逐漸同質化，最終導致交易擁擠與收益衰減; 另一方面，金融活動具有明確的問責屬性，出現問題時必須由人類承擔責任。 即便未來AI發展到幾乎無需人工干預的程度，仍需要人類主體應對監管要求與責任認定。 無論如何，AI已深度融入資產管理的各個環節。 它能夠系統整合過去數十年積累的知識與經驗，也能在極短時間內生成覆蓋全網相關信息的分析報告，為客戶創造顯著增值。
圖為夏春
本次論壇由清華大學五道口金融學院主辦、香港金融管理局-金融學院支援、高盈科技為戰略合作機構。
（免責聲明：本文為本網站出於傳播商業資訊之目的進行轉載發佈，不代表本網站的觀點及立場。 本文所涉文、圖、音視頻等資料之一切權力和法律責任歸材料提供方所有和承擔。 本網站對此諮詢文字、圖片等所有信息的真實性不作任何保證或承諾，亦不構成任何購買、投資等建議，據此操作者風險自擔。 ）
本文為轉載內容，授權事宜請聯繫原著作權人。