嘉实基金杨竞霜：数智化转型是一场史诗级的马拉松

“数智化转型是一场史诗级的马拉松，道阻且长。”

8月12日，在出席由南方财经全媒体集团指导、《21世纪经济报道》主办的“2023 资产管理年会”大类资产主题论坛“·科技助力资管转型”圆桌讨论时，嘉实基金首席信息官杨竞霜表示。

杨竞霜提到，十年前嘉实基金就成立了数字实验室，在投研交易、市场营销、运营管理等方面，从数据采集、分析、业务应用继而探索企业全流程的数智化转型。“对于有规模的金融机构而言，业务复杂，系统繁杂，海量的数据和用户，想在短期内实现数字化转型，尤其是想一两年就完成数字化转型，恐怕会欲速则不达。”他表示，数智化转型不仅是长期的工作，也是需要巨大投入的工作，是一把手工程，要根据各企业的阶段性战略因需制宜，简单来说可以从这两个角度来进行衡量和评价，分别是“看得清”和“抓得住”。

具体来说，在“看得清”角度下，有的数据是用传感器的方式进行客观采集，有的数据是通过人工的方式进行主观填报，数字化转型过程要看是否能够客观而准确的反映企业现状和业务情况；关注是否“抓得住”，主要是由于管理者驾驶舱和仪表盘是有差别的，不仅能汇集可视化数据，还能通过调整关键指标落地管理需求，但目前能做到这点的企业还尚少。

在探索数智化转型发展的过程中，近年来大模型无疑是最热门的话题，在资管领域大模型有哪些应用场景？

杨竞霜引用了英国统计学家乔治·博斯的一句话“所有的模型都是错的，但有一些是有用的”，他指出，目前市面上的大语言模型表现出来的能力是一位“全科本科生”，即其专业度在本科毕业生水平，与此同时，它通晓数理化政史地等各门学科。因此，杨竞霜认为不能把大模型作为资深专家来使用，而应当将其作为价廉物美的助理使用。

基于以上判断，杨竞霜认为在目前基金业务全链条，从研究、投资、交易、市场、客服、运营，包括科技研发本身，大模型都有用武之地，对于专业性要求不高但需要广度的方面，大模型的应用效果会更好。

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