近日,由阿里云主办、盈米基金协办的“AI势能 Tech Day·财富管理专场”闭门研讨会在广州举行。30家国内顶尖金融机构的大模型专家、技术负责人参加了会议,共同探讨大模型技术在证券、基金、银行等财富管理领域的金融+AI创新应用与实践,融合“技术突破+业务升级”双重视角,为未来构建开放共享的财富管理新生态探寻对策思路。
盈米基金联合创始人、副总裁兼技术负责人刘永,副总裁、且慢业务负责人林杰才,高级技术总监梁仲智、吴珂皓以及且慢产品负责人辜腾玉等出席本次会议。
会上,盈米基金高级技术总监梁仲智发表主题演讲《盈米AI开放生态平台——盈米的AI协同转型探索》,深度剖析了企业在AI革命浪潮下的协同转型路径。
他系统性地阐述了从AI辅助业务到AI协同业务,再到AI主导业务的演进路径,并分享了盈米基金开放生态平台及盈米MCP Server的构建思路与实践成果。
“AI协同转型并非只是简单的技术引入,而是一场涉及企业能力认知、组织架构乃至生产关系的深刻变革。其核心在于面向AI进行企业能力‘再资产化’,构建开放的协同生态。”梁仲智表示。
(图|盈米基金高级技术总监梁仲智发表主题演讲《盈米AI开放生态平台——盈米的AI协同转型探索》)
01 AI协同转型,一场智力领域的"工业革命"
在AI技术深度赋能金融业的当下,财富管理行业正经历前所未有的智能化变革。梁仲智将这轮AI变革浪潮比喻为继工业革命之后的"智力革命"。如果说工业革命用机器替代了体力劳动,实现了大规模自动化生产,那么AI革命则将在智力层面实现类似的跨越。
他进一步阐述,在2024 年之前,AI 更多被我们视为高级搜索工具,与业务的融合度并不高。而从今年(2025年)开始,企业应该要开始推动 AI 的协同转型,即将所有业务的设计、运作全流程都与 AI 协同生产,实现从搜索工具到智力引擎的跨越。
基于 Scaling Law 这一人工智能领域的核心理论,梁仲智预测,未来AI或将主导大部分的业务,而人类则更多扮演一个监督者的角色,这也就意味着之后团队的“智力”生产力将不再受限于人力资源。企业可以将业务的最佳 SOP 进行 Agent化,仅需投入相应算力资本,就能获得稳定高质量的智力生产力,且这种增长是非线性的。
以合规审核为例,传统模式下人力投入随审核量线性增加,而通过 AI 固化 SOP 后,审核能力不再受限于人力,只需投入算力即可实现规模化处理。“我们的目标是从‘车间工人’转变为‘车间主管’,学会驾驭这个新质生产力。”梁仲智表示。
02 AI 协同转型的核心:面向AI的企业能力“再资产化”
要想实现 AI 协同业务,最关键的是在于让 AI 能够获取企业的数据和调用核心业务接口。为此,梁仲智提出了一个概念——面向 AI 的企业能力“再资产化”。
(图|盈米AI开放平台系统)
对于什么是能力的“再资产化”?他进一步解释道,当前在企业内部其实存在大量分散、未协同的数据和接口,且形式各异、错综复杂。AI 协同转型的首要任务便是将这些孤立的数据和能力进行集中管理,并通过 AI 技术来实现快速、低成本的资产治理。
梁仲智介绍,许多企业现有的数据和接口最初是为机器而非 AI 设计的,若不经处理AI是难以理解其具体含义。因此,所有接口都需要进行集中处理使其对 AI 友好。
以盈米基金为例,将适合 AI 调用的接口规范通过 prompt 交给 AI,让 AI 自动完成接口的改造,全程无需人工操作。这种AI协作的方式极大地提升了效率,使得公司一半的接口在两天内便完成了接入。
在完成公司的资产治理和接口改造后,盈米将数据、算法、工具、内容、投研、投顾服务等核心能力,通过 MCP 协议和 OpenAPI 协议向AI开放。如此一来,在盈米内部各业务团队可便捷地使用这些能力,去赋能特定的业务场景,最终实现与AI的深度协同发展。
作为一家基金投顾公司,同时也是一家金融科技公司,盈米基金不仅是金融AI的先行者,更是布道者。在完成企业能力“再资产化”后,盈米在2025年3月推出了AI开放平台,将自身沉淀多年的金融能力、数据和工具对外开放共享,旨在让更多人能够轻松构建和使用专业级金融AI应用,享受AI协同与自动化的智能财富管理服务。
03 AI协同,为什么会走向对外开放?
谈及为何要构建AI开放平台,梁仲智举了一个形象的例子来说明这个问题:“设想在未来,我下班开车回家的时候,跟我的智能眼镜说:‘刚发工资,最近有什么投资产品推荐的?’AI回复:‘我调用了盈米 MCP 的工具查询,结合你目前的情况,我认为A产品挺适合。同时我发现你安装了X投资App,但由于它没有提供任何工具,我无法给予你相关推荐,你可以自行打开APP查看’。”
相较于传统的APP操作系统,只能提供应用入口,不能提供直接、具体的服务,这也是我们诟病“人工智能不智能”的原因所在。而未来的AI则应该更有自主权和决策权,自身就能灵活决定和操作业务的逻辑和服务的形态。这么一来,对AI开放就变得尤为重要。
梁仲智认为,“开放”应该具有三重含义:对内开放、对外开放,以及对 AI 开放。对内开放,就是内部赋能,打破部门墙;对外开放,是构建外部的生态系统;而最核心的是对AI开放,需要把企业内部所有的东西都向AI开放,才能实现真正的AI协同转型。
(图|盈米对外开放的三重含义)
对于如何构建AI开放平台?梁仲智分享道,“盈米AI开放平台的底层涵盖了企业数据、交易能力、投研投顾能力等。通过治理和再资产化,这些能力进入 API 层,转化为 AI 可调用和使用的形态。然后,在网关层将这些能力以合适协议(如 MCP 协议)向外暴露。”
盈米且慢 MCP Server 作为盈米AI开放平台的一部分,已于今年 4 月在阿里云百炼平台首发上线,并陆续入驻了火山引擎、百度AI助手、魔搭社区等主流平台。用户也可以在 Cursor、Trae、CherryStudio、Dify 等平台便捷地接入使用。
盈米且慢 MCP Server 首批提供了 30 多个金融工具,涵盖投研、投顾、金融数据等维度,核心能力包括资产诊断与配置、金融资讯与观点、基金数据以及回测和蒙特卡洛测算等投研能力,与AI大模型的优势形成互补。目前已有上千名用户申请使用盈米且慢 MCP工具。
(图|盈米且慢MCP4月上线阿里云百炼平台)
随后,梁仲智分享了几个投顾业务与 AI 协同落地的实践案例。在财富管理领域,因为投顾服务的非标性,不同客户的目标、需求都不一样,要做到千人千面,就需要真人顾问来把关和服务。如果按照过去简单的自动化解决方案,不仅漏损率高,而且转人工服务的几率也大。在实现了投顾业务与AI协同之后,效率和服务质量将得到大幅提升。
(图|通过盈米且慢MCP生成的资产诊断报告,部分展示|仅作释义,不作为任何投资建议)
财务规划报告提效:过去,投顾为客户出具一份完整的财务报告平均需要 3 小时。现在,通过将所需数据和 SOP 封装成MCP之后供 AI 调用。通过盈米且慢MCP,只需几句大白话与 AI 协同,3 分钟内即可生成报告初稿,投顾在此基础上再进行个性化调整,确认无误后就能发给特定的客户。
(图|通过盈米且慢MCP生成的基金季度分析报告,部分展示,作者:大白君的奇思妙想|仅作释义,不作为任何投资建议。)
基金研究报告自动化:研究员过去需要花费数小时才能完成一份全面的基金季度研究报告,如今通过盈米且慢MCP,在几分钟内即可生成专业的基金研究报告。
(图|且慢AI智能助手“AI小顾”)
AI 小顾能力再升级:基于Qwen大模型打造的且慢“AI小顾”,在接入盈米且慢MCP后,AI小顾的回答准确率大幅提升至90%以上,有效降低了客户服务“转人工”的比例。截至目前,且慢“AI小顾”累计服务超10万名用户,解决客户问题超100万次。
04 AI协同转型带来的深层变革:重塑生产关系
当AI协同使得生产力极大提升之后,又会如何影响我们的生产关系?
梁仲智最后分享了他对 AI 协同转型带来的深层影响的思考。他认为未来在企业的组织结构、工程管理、激励机制和合作生态等方面将进行全面的重构。
(图|盈米基金高级技术总监梁仲智发表主题演讲)
组织结构调整:未来的职场角色可能向两端收缩。一部分人专注于服务 AI,为 AI 提供数据、封装 API;另一部分人则深入业务,直接负责交付结果,中间负责翻译和传话的角色将减少。
软件工程变革:在软件管理方面,文档将成为核心资产,因为代码的生成成本在降低;管理工具和职责分工也将随之重构。
人才筛选与激励机制调整:未来对员工编码技巧的价值可能会下降,而对业务理解和表达能力的要求将会相应提升。同时,员工中可能会出现“超级个体”,这就需要企业及时调整考核激励机制。
外部合作生态重塑:传统 SaaS 服务的价值可能因成本大幅降低而减弱,未来企业考虑合作的重点,应该转向构建面向知识的生态系统以及业务 SOP 的梳理与沉淀。
05 拥抱AI变革,共创智能财富管理新未来
综述所述,盈米基金的AI协同转型实践,一定程度上为财富管理行业提供了有效的样本。无论是从企业能力“再资产化”,到AI开放平台建设;还是从 MCP Server 的率先推出,到投顾服务的效率革命,盈米基金用自身的实际行动诠释了什么是真正的AI协同转型。
而这场"智力革命"的意义是远超技术层面的,它也正在重新定义企业的组织形态和价值创造方式。正如梁仲智所言,我们需要从“车间工人”转变为“车间主管”,学会驾驭AI这一“新质生产力”。
面对这场深刻的AI变革,企业需要主动拥抱和积极探索自身与AI的协同路径。未来的财富管理行业,必将是人机协同、AI智能驱动的新生态。
而这个未来,正在加速到来。
