金融监管总局近日披露的最新数据显示，二季度末 ，人身险公司、财产险公司股票和证券投资基金余额合计约6.39万亿元，占同期两类公司保险资金运用余额的16.2%
，创下近四年来新高。

　　受访人士对记者表示，AI正在同时改写保险资金“投什么”与“怎么投 ” 。一方面 ，AI深刻影响经济和产业
，作用于投资对象，成为需长期跟踪的重要变量；另一方面 ，AI重构投研生产方式
，人机协同将成未来险资投资新常态。

　　重估投资标的价值逻辑

　　Wind数据显示，二季度 ，保险资金整体呈现净增持态势
，持仓数量净增加约1.83亿股，重点围绕AI算力 、芯片半导体等新质生产力赛道布局
。

　　某中部保险资管负责人对记者表示 ，在大模型参数量持续膨胀的背景下
，AI算力、芯片半导体等共同构成千行百业实现AI转型不可或缺的“数字基建”，具有极强的刚性价值。随着AI改造各行各业 ，各行业投资标的的投资价值逻辑被重估 。

　　以制造业为例，太平洋证券撰文指出
，家电企业依托制造底蕴布局算力硬件，有望迎来从传统制造向硬核科技跃迁的机遇
。信达证券则在研报表示 ，电网
、煤炭、油气借智能化升级催生新机遇
，AI推动油气增储上产 、煤炭运维智能化，重塑运营模式。

　　标的投资价值逻辑被重构 。中欧世界 工商学院教授谭寅亮对上证报记者表示 ，AI正在推动新一轮产业基础设施建设
，将深刻重塑电力
、制造、材料 、通信与半导体产业
。对于中国资本市场而言，未来真正值得长期重视的 ，可能不是短期的AI概念炒作
，而是围绕AI基础设施形成的硬科技系统性重估。

　　上述中部保险资管负责人表示，AI改造传统行业后 ，保险资金的价值评估框架正在经历三重转变：从历史财务数据转向未来智能化潜力
，从有形资产规模转向数据与算力资产，从短期股息回报转向长期战略价值 。

　　改变投研方式

　　在投资实操上 ，AI对投研“生产方式
”的改变更为具体
。

　　泰康资产CEO段国圣对记者介绍，大模型已承担信息检索
、材料梳理、数据对比与持续跟踪
，投研正从主要依靠人力转向人机“双驱动”。不过，AI不会削弱研究价值 ，反而对专有数据 、深度判断与组织能力要求更高 。

　　让AI服务投研
，关键在“连接 ”而非“堆数据
”
。

　　段国圣表示，大模型掌握的是广泛公共知识 ，并不了解一家机构长期形成的研究框架
、关键假设与实践反馈；须把行情、财务等基础数据
，研报 、纪要等研究材料，以及历史判断
、验证结果与复盘结论 ，按公司研究逻辑连接起来
，AI才能准确检索观点、呈现证据，专业人员也才能追溯与检验。在此基础上 ，应建设面向投研的专业智能平台
，把模型 、数据、知识
、流程贯通调用，让AI进入投研流程 ，把个人有效方法沉淀为机构可复用的资产 。

　　人机协同将成投资新常态

　　展望未来，人机协同将成险资投资新常态。

　　一位银行系保险公司投资负责人对记者表示
，对于AI辅助产生的投研结果，人还需动态调整 ，达成人机协作
。越容易通过数据、规则和外部工具检验的
，交给机器；越涉及因果解释 、价值判断
、重大风险与责任承担的，由人负责。

　　“AI适合承担信息量大、重复度高 、规则明确且可检验的证据工作；人负责定义问题
、提出假设、设定边界 ，因果识别 、关键拐点
、风险取舍与投资决策要由人员主导担责 。”他说
，决策后还要完整记载研究依据、假设调整与人工修正，并不断复盘
。这将是未来投资领域人机协作的新图景。

　　多位保险资管人士都认为 ，AI不能取代机构主动管理 。杨平说
，近来 看不到AI完全替代的可能：投资的核心在于与被投企业深入面谈交流，以及对趋势的判断 ，这里包含人的经验与认知
。段国圣也认为
，资管机构真正难以复制的不是一套模型或某一次判断，而是长期跟踪企业 、产业与市场 ，在变化中检验认识
、纠正偏差，转化为共同研究框架与团队经验。经周期检验、能动态修正的专业判断与团队能力
，仍决定主动管理的上限 。

（文章来源：上海证券报·中国证券网）