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在全球通用人工智能（AGI）创新浪潮中，中国已凭借技术突破与生态构建展现出硬核竞争力。

2025年初，国产大模型

DeepSeek

登顶美国苹果商店下载榜首，打破国际市场竞争格局。

而随着《人工智能大模型》系列国家标准于2025年12月正式实施，中国AGI发展已从“野蛮生长”迈入“规范有序”的下半场，技术重心全面转向千行百业的深度落地，不再局限于概念验证，而是成为驱动效率革命与模式创新的核心引擎。

金融行业对于新兴技术一直保持着积极拥抱的态度，技术驱动的金融创新也在不断推动着金融各细分行业的变革。

AGI与区块链、物联网、隐私计算、大数据等技术的深度融合与多点共振，正以前所未有的力量驱动资管行业全面革新。

中金财富、东方财富、招商银行、汇添富基金等知名金融机构已率先抢滩大模型应用场景。

我们经授权摘录《2025年中国资产管理行业发展报告》第3章“AGI进入下半场，技术突破与融合驱动资管行业底层创新”部分内容，与投资者共同探讨AI时代资管行业的最新布局和生态。

AGI进入下半场的核心标志之一，是AI不再局限于单一任务的执行，而是向具备任务分解、工具调用、环境感知与记忆反思的智能体方向发展。

大语言模型受限于基于用户输入提供问答响应的模式，缺乏自主执行操作任务的能力，同时也难以实现与外部环境的实时交互。

智能体框架的核心目标，在于构建大模型与多样化工具的集成体系。

在实际应用中，该框架通过预设的工作流逻辑，解析大模型的输出指令并触发工具调用，进而完成更复杂的执行任务。

自

2023年3月AutoGPT发布以来，学界与工业界涌现出大量开源智能体框架，借助这些工具，开发者可将大语言模型扩展为具备具体任务执行能力的智能体，有效简化自动化业务流程。

2025年3月，全球首个通用智能体

Manus发布，该智能体具备独立逻辑推理与系统任务规划能力，可通过编码执行、网页浏览、数据分析等工具，完成复杂任务的全流程解决方案交付，拓展了通用智能体的能力边界，为各行业智能化变革提供了全新的技术范式（见表3-5）。

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随着智能体的兴起，自动化的范畴从简单的重复性任务扩展到需要理解、规划和决策的复杂任务；同时，智能体协议也相继出现，通过标准化交互机制，可以进一步突破智能体与外部系统的协作瓶颈，为AGI的产业落地开辟出新路径（见图3-2）。

其中，影响广泛的主要有AI初创公司Anthropic提出的模型上下文协议（MCP）与Google提出的智能体间通信协议（A2A）。

智能体协议定义了系统间通信的规则，包括数据格式约定、数据交换流程约定和角色约定。

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如表3-6所示，MCP协议通过统一的接口规范，将大模型与外部工具的集成复杂度从模型数乘以工具数的指数级适配难题，简化为只需对接协议层的线性扩展模式。

开发者无须为每个工具单独编写适配接口，即可通过标准化客户端无缝连接如万得资讯、彭博（Bloomberg）等遵循

MCP协议的数据源服务器，显著提升了大模型数据获取的灵活性与效率。

A2A协议则聚焦于智能体间的动态协作，定义了一套标准化的通信机制，使不同功能的智能体能够通过任务状态交互实现协同作业。

这种拟人化的交互模式让智能体能主动发起协作请求，例如，“早报智能体”可向万得资讯智能体动态请求特定数据，并通过协议约定自动完成数据筛选与格式适配，最终生成符合投资者偏好的定制化报告。

而传统的工具调用模式需要为每个数据源（如股票数据、债券数据）编写专属接口，开发成本高且维护工作繁琐。

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多模态融合

听、说、读、写智能化同步推进

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真实世界的信息是多模态的，人类的认知也依赖于对视觉、听觉、文本等多种信息的综合理解。

多模态技术通过整合文本、图像、音频、视频等多元数据，模拟人类多维度的认知机制，实现听、说、读、写能力的协同进化。

相较于单模态模型，其核心优势体现在三方面：一是数据互补性，如金融场景中结合客户信用报告文本（文本模态）、面审视频（视频模态）、客服对话录音（音频模态）可构建立体风险画像；二是任务泛化性，通过跨模态关联分析（如文字指令与图像生成的联动），提升复杂任务处理能力；三是交互自然性，支持语音指令、图像上传等多元输入方式，降低用户操作门槛。

例如，泰康在线通过整合医疗记录（文本）、行为数据（数值）和物联网信息（图像），将保险定价从静态概率计算升级为实时风险评估，体现出了多模态数据融合的核心价值（见表3-7）。

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资管机构积极应用大模型

从局部试水迈向全场景渗透

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大模型作为AGI技术的代表，其在资管行业的应用正在从点状探索向链条集成乃至生态构建演进。

在投研、风控、客服与交易等关键环节，大模型技术均已帮助资管机构显著提升了效率、增强了灵活性并扩展了服务边界。

尤其是在当前金融市场日益复杂、不确定性加剧的背景下，大模型带来的实时响应、个性适配与策略闭环能力，已成为资管机构竞争的核心变量。

智能助手辅助投研与风险管理

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随着大模型技术的快速发展，资管机构在投研和风险管理环节正逐步迈入智能化、自动化的新阶段。

过去，投研人员依赖人工收集研报、公告和市场资讯，费时费力且容易遗漏关键信息；现在，大模型通过强大的自然语言处理与信息抽取能力，极大地提升了数据整理与观点识别的效率。

例如，东方财富构建了覆盖上万亿级数据的金融数据资产池，涵盖宏观经济、行业动态、公司公告等多元内容。

在此基础上，基于检索增强生成（RAG）和思维链推理（CoT）机制的智能投研助手应运而生，可以实现对复杂金融文献的结构化摘要和深度解析。

招商银行等机构通过部署此类工具，已能在海量研报中快速提取核心观点，辅助投资经理定位投资亮点，提高投资决策的准确性和响应速度。

报告撰写也在借助

GenAI逐渐完成从“人工拼接”向“一站式生成”的转变。

东方财富推出的“妙想投研助理”通过聚合新闻、公告和行情数据，能够自动生成个股跟踪报告、行业点评及财务预测等内容，相比传统方法，响应速度提升80%以上。

这种自动化能力不仅显著提升了覆盖面，也优化了投研人员的时间分配，使其从重复性任务中解放出来，专注于策略制定与前瞻性研究。

恒生聚源的

Alice等工具同样具备类似能力，通过自然语言提问即可实现多维度数据调取与分析，极大增强了投研平台的交互性与智能性。

在风险管理方面，大模型展现出在构建实时、动态风控体系方面的巨大潜力。

过去，风险管理往往依赖于静态规则库和人工复核；如今，强化学习与大语言模型结合，使得风险模型不仅能动态调整参数，还能在高维数据中挖掘潜在风险信号。

例如，光大理财发现

DS蒸馏模型在合同信息比对、决议信息校验等方面展现出了强大的智能检索、校验能力，极大地提升了审核人员的信息识别和数据比对效率，助力风险管理智能化。

东方财富提出的“多信源反思”模型，结合新闻文本、市场数据与社交媒体内容，可以多角度评估某一资产或事件可能引发的风险敞口，有效增强了资管机构的前瞻性预判能力。

这类系统在风险识别、分类、定量化评估等方面具备较强的泛化能力，尤其在面对突发事件、政策调整或极端行情时能快速做出响应。

此外，蚂蚁集团在理赔审核中利用大模型推动“秒赔”服务的普及，其背后的技术基础同样适用于资管风控，在提升审核效率的同时，增强了流程的稳定性与透明度（见图3-3）。

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数字分身带来千人千面客户体验

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在资管行业，客户体验是建立信任、提升忠诚度和实现业务增长的关键。

传统模式下，提供高度个性化的服务受限于人力成本和规模。

随着大模型和多模态技术的日渐成熟，数字分身为资管机构实现千人千面的客户体验提供了全新的解决方案，资管机构在客户服务领域正逐步从标准化推送走向个性化陪伴。

通过模拟真人语气、行为与情感反馈，数字分身已经能够提供媲美甚至优于真人的互动体验。

目前，招银理财的“AI小招”、浦银理财的“智浦小鹿”以及中金财富的“Jinn”都在尝试构建拥有独特形象、语义理解能力与金融专业知识的虚拟助理。

这些数字分身不仅能理解用户的风险偏好、投资目标与历史行为数据，还能实时调整推荐策略。

例如，“Jinn”集成了智能问答、产品解读与金融投资教育等多重功能，其背后的支撑体系是实时数据接入、知识迭代和个性画像更新三者的协同运作，确保每一次交互都能提供高相关性、人性化的服务。

在交互方式方面，数字分身正从文字和语音输出扩展到多模态交互，支持视频、动作、表情等复杂的表现形式。

前海通证券推出的“小海”数字人已能提供虚拟路演、市场行情解读等业务拓展服务，客户通过与“小海”互动，不仅可以获取信息，还能参与模拟交易、观看数据可视化解说，这极大地提升了客户黏性与品牌影响力。

同泰基金更是进一步推出“基金经理阿凡达”，通过三维建模和语音还原技术，打造出与真实基金经理几乎一致的数字形象，实现从投研到客服的一体化数字体验。

客户不仅可以“面对面”了解产品逻辑，还能参与虚拟问答与定期直播，显著增强了投资者的信任感与参与感。

在应用场景方面，工商银行打造的“虚拟营业厅”构建出可沉浸式参与的金融元宇宙。

客户可以在沉浸式“平行金融中心”中自由漫游、就产品进行咨询，并与虚拟数字人进行实时交互，实现线上“柜台式”金融服务。

机构方面也同步开展3D数字人形象建设，拟通过虚拟导办、咨询与金融服务等全流程场景构建，为客户提供智能化、交互式服务体验。

这种沉浸式服务正在拓展传统的“柜台咨询—产品推荐—交易执行”流程，将服务触达方式从现实世界推向数字空间，实现灵活而持久的连接。

借助元宇宙平台实时收集客户的行为轨迹和交互偏好，机构能不断优化客户标签与画像，实现动态个性化服务供给。

这不仅使其具备了高频触达的能力，也赋予了其由服务带来的更大的客户黏性与实现精细化管理的可能。

此外，数字分身还被广泛用于提高客户转化率与留存率上。

浦银理财通过大模型构建话术引擎，融合情感识别技术优化客户沟通路径，有效地提升了首问响应效率和营销成单率。

广发证券的“金钥匙智能犇犇助手”作为智能投资顾问助手，不仅能提供一键生成的个股分析简报，还具备自学习能力，持续优化答复与客户问题的匹配度以及答复精度。

策略发现与交易执行一体化

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大模型的应用正在重塑资管领域的策略发现、构建、回测、优化流程，并与高效的交易执行系统深度融合。

在策略发现环节，资管机构借助大模型在因子挖掘、事件驱动识别与组合优化等方面的强大能力，能够高效构建、筛选并动态迭代投资策略池。

例如，万家基金通过

Modular

DeepSeek大模型完成私有化部署，通过大模型整合非结构化数据（如研报、政策文件）和结构化数据（行情、财务指标），动态优化投资组合权重；华泰证券构建的

AI研报平台通过嵌入财报数据库与历史研究范式，实现了研报模板自动化、观点生成结构化、风险提示智能化，大幅缩短了策略从构思到落地的周期。

在交易执行环节，大模型同样在重塑传统路径选择机制。

招商银行构建的固收类算法交易系统利用大模型对银行间市场报价行为进行建模，预测短期报价走势，从而提升了报价匹配与成交效率。

中信建投证券利用DeepSeek-R1模型分析历史交易数据、市场微观结构及交易对手行为，动态调整交易参数（如订单类型、执行时间窗口），降低了延迟时间（将高频交易延迟从5毫秒降至3毫秒）并提高了收益率。

同时，它还监控了800多项风险指标，覆盖股票、债券、衍生品等多个市场。

这些系统背后依赖的都是大模型在时间序列预测、行为金融分析与微观结构识别方面的强大能力（见表3-8）。

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此外，策略发现与交易执行逐渐形成了能够持续优化的闭环机制。

例如，交易信号执行后，系统将其收益表现、回撤指标与市场反馈纳入模型，而后再对流程进行训练，确保策略持续演进到与场景适配的程度。

这种高度自动化和智能化的流程，不仅能降低策略的开发和部署成本，还能大幅提升投资的效率，使机构能更快地捕捉到市场机会和管理风险。

未来，随着大模型与高频数据流处理能力的进一步结合，秒级调仓、微调因子权重等将不再是难题。

技术多点共振

金融基础设施持续升级

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AGI的快速发展并非孤立事件，而是与区块链、物联网、隐私计算、大数据等一系列新兴技术共同演进和深度融合的必然结果。

在它们的助力下，资管行业构筑起了面向未来的新型基础设施，推动行业迈向更加高效、开放与智能的发展新阶段。

例如，区块链、智能合约和物联网在资产数字化过程中能够保障确权的清晰和交易的自动化，隐私计算使交易变得更加安全，而

AI则提升了风险评估的精准性。

区块链助力资产确权和数据可信

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资产确权，即明确资产的权利归属，是推动资产流通与证券化的基础环节。

在传统金融体系中，资产所有权和交易记录分散在不同的中心化数据库中，银行、证券登记结算公司等中心化机构充当权威第三方，负责产权信息的记录与验证。

以房产确权为例，用户需在属地房产管理部门进行登记，其过程涉及大量纸质材料的提交与审核，流程繁杂、周期冗长，而一旦机构发生数据错误、系统故障或人为操作失误，极易导致确权信息出现偏差，进而影响到资产交易进程。

区块链技术通过其分布式、不可篡改的账本特性，为资产确权和数据可信提供了革命性的解决方案。

区块链由多个节点共同维护，依托加密算法和共识机制实现数据可信记录与自动验证。

资产确权信息一旦上链，即被打包为数据区块并通过网络节点验证写入链中，此后便不可篡改。

由于每个区块均包含前一区块的哈希值，这就使其成了前后关联的链式结构中的一部分，任何单点的篡改都需同步修改全链，这几乎不可能实现，从而确保了数据的完整性、透明度与可信度。

物联网与智能合约

降低了道德和违约风险

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资管业务中涉及的很多资产，特别是实物资产或与实物资产相关的权益类资产，其状态和表现会直接影响其价值和相关合约的履约风险。

传统的人工监测手段往往是低效的，且容易产生信息不对称的情况，从而滋生道德风险和发生违约行为。

物联网技术与智能合约的结合为解决这一问题提供了强大的工具。

物联网技术具备实时数据自动采集与传输能力，可有效降低因人为干预而产生的影响，从根源上缓解了道德风险；智能合约则能够在预设条件被触发时自动执行合同条款，无须第三方介入，有效降低了违约风险。

在实践中，物联网承担着关键资产的真实性验证功能，为底层实体资产的稳定性与安全性提供了技术背书，进而解决了传统加密资产价值来源不清晰的问题。

以朗新充电桩为例，蚂蚁数科通过部署物联网设备连接充电桩等物理资产，将关键运营数据加密上传至蚂蚁链，确保了数据的不可篡改与资产估值的可信度。

同时，它还依托智能合约构建起自动化收益分账机制（如按充电桩收入动态执行分配规则），有效地保障了项目的稳健运行。

2025年3月，中国信息通信研究院与蚂蚁数科联合牵头，正式立项编制了首个《可信区块链实体资产可信上链技术规范》。

该规范明确要求，RWA所映射资产的产量数据须直接采集自认证物联网设备，确保数据来源真实可靠；同时，运营数据须能与物联网设备采集数据进行双向验证，实现数据的交叉印证。

隐私计算确保数据安全

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资管业务高度依赖数据，包括客户的敏感财务信息、投资组合详情、交易行为以及市场和宏观经济数据等。

在利用大数据和

AI进行深度分析和跨机构协作时，数据的隐私保护和安全合规是必须跨越的障碍。

隐私计算是在保护数据本身不对外泄露的前提下，多个参与方通过协同对自有数据进行处理、联合建模运算、分析输出结果、挖掘数据价值的一类信息技术。

从技术路径来看，隐私计算技术种类多样，包括安全多方计算、联邦学习、同态加密、零知识证明、可信执行环境等。

通过隐私计算，资管机构在遵守日益严格的数据隐私法规的同时，能充分利用内外部数据资源，提升运营效率，优化投资决策，改善客户体验。

大数据与AI辅助长尾风险识别

AI技术为识别和管理隐蔽的长尾风险提供了新的视角和工具。

传统资管风控体系往往侧重于识别和管理已知的、历史数据充分的大类风险，如市场风险、信用风险、操作风险等。

然而，现实世界充满了不确定性，低频率但高影响的长尾风险对资管组合的潜在冲击巨大，且难以用传统统计模型或历史数据完全捕捉，如突发地缘政治事件、极端气候变化、新型技术颠覆、小概率欺诈行为等。

通过整合和分析多源异构的大数据，并运用先进的

AI技术进行模式识别、弱信号捕捉和复杂情景模拟，资管机构能突破传统风控的局限，不仅能覆盖长尾客户，提升投后、贷后管理效率，还能有效解决数据孤岛问题，助力另类产品的推广与创新。

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（嘉宾观点仅代表作者个人观点，不代表本刊立场。

）

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。

那些率先拥抱

的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套

大模型突围资料包：

• ✅AI大模型学习路线图
• ✅Agent行业报告
• ✅100集大模型视频教程
• ✅大模型书籍PDF
• ✅DeepSeek教程
• ✅AI产品经理入门资料

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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。

从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

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/>智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。

麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

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AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

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③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

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④各大厂大模型面试题目详解

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⑤

这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE

Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。

目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。

这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。

学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

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如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！

应届毕业生‌：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

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‌突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

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