专题：财经年会2025：预测与战略

12月13日，“《财经》年会2025：预测与战略暨2024全球财富管理论坛”在北京通州区举行。京东集团首席经济学家沈建光在发言中谈到，从全球来看，财富管理很明显的趋势是人工智能的应用，以及数字化的发展十分迅速。

京东集团首席经济学家 沈建光

对于AI在财富管理中的应用，沈建光表示，用AI做投资从而得到更好的收益回报很重要。

在客户服务层面，沈建光称，大模型会得到很多反馈从而得到训练，随着反馈越来越多，服务也会越做越精准。

他谈到，财富管理是分层的，有私人银行、有百万客户，有的平台做普惠也有很大优势，通过人工智能决策能更准确的服务到客户，目前AI已经成为财富管理中非常重要的工具。

以下为发言实录：

袁雪：首先请沈总从宏观角度讲一下现阶段的财富管理有哪些新趋势，这些新趋势对于技术又提出了哪些新要求？   

沈建光：谢谢主持人，全球性方面，财富管理很明显趋势是人工智能的应用、数字化发展很快，特别是在中国香港，中国香港作为一个全球的金融中心，也致力于打造两个新的财富管理新领域。

一个是家办，跟新加坡在竞争，谁是亚洲的第一金融中心家办中心。第二个是Web3.0。全球有个很重要的趋势，财富管理当中，去中心化的金融。金融服务的很多产品可以通证化，举个例子，我感觉新领域的发展是去中介化的过程，比如通证化的证券发行之后直接对接投资人、老百姓了，中间可以跳过银行或者中介机构。现在全球的发展，特别是特朗普当选为总统之后，美国对这块有不同的声音，但是现在看起来美国完全在拥抱去中心化的金融服务，新的通证化的模式，包括对数字资产、数字货币。中国这条路走的是央行数字货币。

另外一块市场化的发展更快，各种各样的稳定币的发展，经管局推出三块牌照，我们在中国香港是其中之一，资产管理背后的底层逻辑就是数字化浪潮把金融服务业从过去的中心化开始去中心化，这个发展在国际上是一个新的潮流。而中国香港作为全球金融中心的地位，它一定要在这两个方面有突破，这就跟理财业务密切相关，内地情况不同。刚才李行长讲到养老包括第三支柱，这块的发展跟国际上还是有些不同。我加入京东第一件事情就是准备发展人工智能经济学家系统，2018年的时候想通过大数据、人工智能对经济形势判断做个预测，很多东西用人工智能的方式来做，希望大数据、人工智能的方法做理财、资产管理，给客户增加更好的服务体验。

当然这些都是尝试，大模型文本，Open AI出来之后，当时确实困难重重，很多东西需要人的参与。Open AI之后接下来会有新的突破，对京东来说线上化，中国经济在全球竞争中最好的发展领域就是数字化。新能源汽车能打败德国，新能源本身是汽车在运行过程中整个数字化所有智能化过程中也是数字经济的一部分，在金融、理财领域，京东包括京东金融本身就是数字化，白条贷款全都是人工智能的，全部是大数据、机器学习的结果。如果说人工智能应用在金融科技领域、平台企业当中早就在应用，从消费信贷扩展到理财全方位的服务，全部用数字化的体验，当然我们在紧密地跟传统的金融机构合作，包括征信、发行产品都是跟传统金融机构密切合作。整个数字化的浪潮确实会很大程度改变我们整个理财的模式和结构。

袁雪：非常感谢沈总，您作为开场是非常合适的，一方面给我们讲了一下一些新的态势，尤其是去中心化，它对于整个行业已经不仅是边际改善，它可能是革命性的趋势，我们需要来注意它。沈总也结合自己在京东的经验讲了国内的机构主要在服务客户方面怎样运用新的技术提升服务体验，尤其也提到AI，待会是我们深入讨论的问题。

袁雪：虽然我们的主题叫数字化财富管理，但各位不约而同都谈到了AI，而且承认AI是会改变整个行业模式的重要工具。昨天的《财经》年会上王坚院士讲了很重要的观点，为什么我们觉得AI在一些场景落地方面会存在不足或者无法落地的问题，他的一个观点可能是因为我们并没有理解在这个行业里真正关键的问题是什么，我们无法解决的问题是什么。我们只有说清楚我们无法解决的问题、痛点是什么，才能让AI帮我们解决。接下来这轮请各位分享一下，你们觉得这个行业本来我们做不到什么，AI可以怎么帮我们做到？    

沈建光：我的思考是怎么用AI做投资得到更好的收益回报。最近国际上国内有量化投资，其实就是人工智能系统，有了大数据之后通过分析数据进行捕捉投资机会，而且无论全球还是中国，量化策略还是很赚钱的，特别在目前资本回报不是很理想。但是国际上当时的投资就比较简单，十年国债5%的收益，现在4点几，放在那里每年的利息就拿到4点几，投股票不断的上涨，英特尔涨了300%多400%多。在这个背景下，美国很成功的量化交易策略还是打败了很多，这个很有意思，其实背后就是人工智能，它在投资决策方面做得很成功了。

客户服务，我们京东有一个言犀大模型，是中国最庞大的模型之一，客户服务，它需要的就是不断训练，30%是大模型，70%是垂直领域，我们在客户服务当中会得到很多反馈进行训练，越做越精。在服务方面，我们的标准打出去，刚才李总讲要让人家不感觉是人工智能，后来发展出直播数字人，完全可以用在金融服务上。一块用人工智能，越是困难的情况下，主动投资越来越难的情况下，一块是大模型量化交易，另外一块是怎么样更好的服务客户，财富管理都是分层的，有私人银行，有些五百万三百万，有一百万，平台做普惠很有优势，有场景，通过人工智能决策。把量化交易作为一种工具，美国也有量化交易，不影响它的发展，这还是经济的基本面、金融市场的结构。作为一个工具来看，这个会越来越成为重要的工具。   

袁雪：非常感谢沈总，您和建营总有不约而同的痛点就是服务客户，尤其是服务尾部客户，对于降成本，更能精准的服务到他们，这是很重要的解决。另外您也提到了在投资方面，还涉及到产品设计方面。

袁雪：各位的讨论都形成了一个共识，AI对于金融机构服务客户，尤其是服务以前触达不到的客户，以及以更低成本、更好的方式来服务方面是大有可为的。最后问一下关于人才建设的问题。之前在数字化建设上就会有这个问题，懂数字化的人并不懂业务，懂业务的人不懂IT，使得业务效果不尽如人意。在AI时代，对于技术的要求和对产业的理解会更高，各位在人才培养方面又有哪些可以跟我们分享的？

沈建光：刚才讲AI在金融的应用，一块是做客户服务，一块是做投顾。客户服务的话，很难非常高端的人工智能科学家做客服，可能到客服那边体验一下，了解一下日常的工作，很难进行融合，一个高工资，一个低工资。

我是感觉更多在投资方面，在欧美最头部的一些对冲基金，毕业生招进来年薪是二十几万、三十几万，它找的是最顶尖学校的数学毕业或者计算机毕业的，在团队里充分发挥他的技术能力，另一方面，也让他同时熟悉投资，这还是值得我们借鉴的，就是怎么把高技术人才在投资领域融合，但是在服务方面要融合是很难的。

（本文根据现场速记整理）