AI赋能资产配置(十九)：机构AI%2b投资的实战创新之路

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容AI 赋能资产配置（十九）机构 AI+投资的实战创新之路核心观点策略研究·策略专题证券分析师：王开021-60933132wangkai8@guosen.com.cnS0980521030001基础数据中小板/月涨跌幅(%)8253.14/0.92创业板/月涨跌幅(%)3229.58/2.48AH 股价差指数119.43A 股总/流通市值 (万亿元)96.97/89.08市场走势资料来源：Wind、国信证券经济研究所整理相关研究报告《估值周观察(10 月第 3 期) - 全球普涨，A 股成长反弹》 ——2025-10-26《策略观点-积跬步，行稳致远》 ——2025-10-21《估值周观察(10 月第 2 期)-价值抗跌，成长承压》 ——2025-10-20《ESG 热点周聚焦（10 月第 2 期）- 工信部启动 2025 年度绿色工厂推荐工作》 ——2025-10-12《估值周观察(10 月第 1 期) - 市场高低切，周期品领涨》 ——2025-10-12核心结论：①信息基础重塑： LLM 正将海量非结构化文本转化为可量化的Alpha 因子，根本上拓展了传统投研的信息边界。②技术路径已验证：从 LLM的信号提取、DRL 的动态决策到 GNN 的风险建模，AI 赋能资产配置的全链条技术栈已具备现实基础。③未来迈向智能演进：AI 正从辅助工具转向决策中枢，推动资产配置从静态优化迈向动态智能演进，重塑买方的投研与执行逻辑。AI 技术正从信息基础、决策机制到系统架构三个层面，深度重构资产配置的理论与实践。大语言模型（LLMs）通过深度理解财报、政策等非结构化文本，拓展了传统依赖结构化数据的信息边界；深度强化学习（DRL）则推动决策框架从静态优化转向动态自适应；而图神经网络（GNNs）通过揭示金融网络中的风险传导路径，深化了对系统性风险的认知。落地应用不依赖单一模型性能，而依赖模块化协作机制。贝莱德 AlphaAgents的实践揭示了 AI 投研系统的核心形态：通过模型分工，LLM 负责认知与推理（如多智能体辩论），外部 API 与 RAG 提供实时信息支撑，数值优化器完成最终的资产配权计算。这种架构不仅有效缓解了 LLM 的“幻觉”问题，提升了决策稳健性与可解释性，更形成了从信号生成到组合执行的、可复制的技术栈，为构建真正实用的投资 Agent 奠定了坚实基础。头部机构的竞争已升维至“AI 原生”战略，其核心是构建专有、可信且能驾驭复杂系统的 AI 核心技术栈。摩根大通的案例表明，其战略远非简单应用外部模型，而是围绕“可信 AI 与基础模型”、“模拟与自动化决策”、“物理与另类数据”三大支柱，进行全链条的专有技术布局。其通过将合规性转化为信任护城河、将市场模拟能力转化为战略风洞、将另类数据转化为信息优势，建立起对手难以短期逾越的复合壁垒。对国内资管机构而言，破局之道在于战略重构与组织变革，走差异化、聚焦式的技术落地路径。国内资管机构应进行顶层设计并寻求差异化破局，而非盲目跟随。关键在于构建务实高效的“人机协同”体系。面对技术与资源差距，国内机构不宜盲目追求“大而全”。技术落地上，优先利用 LLM 挖掘 A股市场独特的政策与文本 Alpha，并构建以“人类专家为核心、AI 为智能副手”的协同流程；在组织与文化上，必须打破部门壁垒，锻造融通投资与科技的复合型团队，并将风险管控内嵌于 AI 治理全周期，从而将 AI 从概念转化为坚实的核心竞争力。风险提示：警惕大语言模型内在缺陷与“幻觉”风险；警惕 AI 模型的“黑箱”特性，AI 投资存在潜在的合规与法律风险；文中所提及公司仅做客观事件汇总，不涉及主观投资建议。请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容证券研究报告2内容目录一．范式重塑：AI 如何变革传统配置模型 ..........................................41.1 资产配置中的大语言模型（LLMs） .................................................... 4（1）从文本到交易信号：金融情绪分析的演进机制 ......................................... 4（2）应用场景与实践价值 ............................................................... 4（3）发展瓶颈与核心挑战 ............................................................... 41.2 资产配置中的深度强化学习（DRL） ................................................... 5（1）理论演进：从静态优化到自适应智能体 ............................................... 5（2）核心架构与技术实现 ............................................................... 5（3）发展瓶颈与核心挑战 ............................................................... 61.3 资产配置中的图神经网络（GNNs） .................................................... 6（1） 将金融系统概念化为网络 .......................................................... 6（2） 图神经网络实践：风险传播建模 .................................................... 6（3） 对宏观审慎政策和投资组合对冲的启示 .............................................. 7二.机构实践：头部资管公司 AI 赋能资产配置 ...................................... 72.1 贝莱德（BlackRock）：AlphaAgents——基于多智能体系统的股票组合构建实践 ............ 7（1） 战略意图：超越“数据处理”，迈向“决策智慧” .................................... 8（2） 核心机制剖析：从协作到辩论的双层决策流程 ........................................ 8（3） 实证结果：从回测绩效看 AlphaAgents 的决策能力 .................................... 9（4） 未来价值与战略定位 .............................................................. 92.2 摩根大通（J.P.Morgan):“AI 原生”变革先锋 ...............