当下，主动资产管理已从AI应用的效率提升阶段，迈向更具结构性变革的新阶段。此前，行业主要借助大语言模型提升效率，辅助分析师处理公开信息。如今，行业格局巨变，正步入AI2.0时代，将自有数据、内部研究与组合管理系统直接接入AI模型，构建多智能体系统，深度嵌入核心投资流程。这一转变不仅改变了分析结果的独特性与针对性，还能让分析师更系统地跟踪投资逻辑，实现更全面及时的风险认知与管理。本期，我们将深度探讨AI重塑主动资产管理的逻辑，助力投资者把握AI应用结构性变革下的投资机遇。
主动资产管理行业正步入AI应用的第二阶段。在第一阶段，行业主要聚焦于提升效率，借助大语言模型（LLM）进行信息摘要、加速研究进程以及辅助分析师的日常工作。而下一阶段更具结构性变革，核心是把自有数据、内部研究、组合管理系统直接与AI模型打通，有望重塑投资观点的形成方式与风险认知模式。
施罗德投资集团的公开市场业务线已经开始运用AI强化投资优势，AI工具切实提升了效率：加快了公司初筛的速度，促进了知识在团队内普及，还让分析师得以从繁琐事务中解脱，投身于更具价值的工作。
在AI1.0阶段，大语言模型被当作高级研究助理，负责处理和总结公开信息。然而，行业格局已发生显著变化。当前，我们正迈入AI2.0时代：不仅可以更快地查询信息，而且还把AI深度嵌入核心投资流程。这一转变具有结构性差异——施罗德投资集团正将自有数据、分析师研究以及组合管理系统直接接入大语言模型，构建多智能体系统。该系统不只回答问题，还能主动跟踪投资逻辑、识别风险敞口、辅助分析师做出更好的决策。
多智能体：把数据与投研成果直连大语言模型
AI1.0阶段的工具多为单一智能体，主要处理公开信息。分析师可以让AI总结公司业绩交流会、分析行业竞争格局，所得到的结果虽然有用，但也较为常规。任何使用同样工具的资管机构，都能得出相近的分析结果。
而把自有数据与投研成果接入模型，会从根本上改变这一状况。把内部数据库、财务模型、研究笔记、专属数据集接入大语言模型，就能打造独属于公司内部的AI环境。分析师提问时，模型不只调用公开信息，还会结合公司投资团队积累的研究成果、内部宏观预测、分析师专属模型以及组合持仓数据。不同智能体各司其职，分别负责数据提取、制图、自然语言处理、逻辑跟踪等工作。输出的质量和针对性完全不在一个层级。
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