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2025年上半年，在众多重磅政策加持和A股港股强劲走势带动下，国内一级股权投资市场在持续低迷后迎来回暖，并在退出端涌现引发市场热议的创新方式。

信托行业当前处于百年未见之宏观变局与数字经济叠加的时代。其传统业务倚赖重资本、高风险、靠牌照、铺通道，随着人工智能技术的发展，有可能面临被逐渐淘汰的风险。而轻资产、高风控、重融合、强标品，可能成为科技金融趋势下的新行业特征。

在德国、日本和美国，越来越多的金融公司在技术革命的浪潮中发展成为科技公司。大模型的推广和应用，也促使了国内金融机构，包括信托公司的业务转型，为信托行业跨越式发展标品投研、提升服务效率、优化风险管理、实现差异化竞争提供了技术驱动。

自然文本语言处理，大类资产配置模型，客户AI画像服务，将可能直接影响未来的服务信托、资产管理信托和财富信托。本文将聚焦科技金融及AI技术在信托业务实践中的创新应用、并对人机协同的核心趋势进行论证。

01  服务信托智能投研系统的升级

人工智能依托机器学习算法驱动行业数据整合与创新。在过去二十多年，已在发电、军工、制造、生物医药、航空技术、自动驾驶、深度搜索等广泛领域落地应用并产生深远影响，在金融数据处理方面也开展了大量实践。随着新一代AI模型的推出，AI的角色正从辅助者向整合者的角色进行转化，影响行业格局。

通过自然语言处理（NLP）和知识图谱技术解析海量金融文本，包括研究报告、行业数据、舆情信息等，以此形成舆情因子，挖掘出投资信号，造就了一批与传统价量、财务数据模型区分开来的新型舆情模型，获取了较好的数据分析结果。

除NPL算法外，对抗自编码器（AAE） 算法可以过滤金融文本中的营销话术与噪声，提升客户感受；GAT-RE（图注意力网络关系抽取） 可以解析文本中的因果链，为客户服务提供理性归因，结合文本、音频和视频的多模态融合推理也便于精准定位客户服务中的需求分析。

这类模型在部分基金已经普遍应用，未来有可能深入到信托行业。部分信托公司已接入DeepSeek大模型，当前仅用于部分研究报告解读和公司内部流程一体化优化。未来随着上述算法在金融数据应用的深入，相关的服务信托尽调报告、研究报告、合规文本审查、大数据信评、风险信号报送等环节均可通过AI提升数据抓取的准确性和全面性。

相较于互联网发展初期的ERP财务系统、中期的搜索引擎，基于企业财务和运营数据的人工智能模型的自动化程度已经跨越了传统的会计记账功能，衍生出财务分析、税务筹划、战略规划等系列功能，主要算法的自适应、解耦合、鲁棒性已经与较上个互联网时代拉开差距。

信托行业的AI进化本质是算法复杂性向业务价值的转化。部分头部信托公司通过将客户财务和运营数据装入大模型来提升服务信托的附加值。该类AI应用必将解放信托行业生产力，缩减外部投研、投顾、系统等相关费用支出，提升行业自动化水平。

最后，基于AI较为成熟的算法应用，信托公司利用信息技术为所服务的客户提供增值服务也较为可行。

当前，国家鼓励金融机构，包括信托公司加大数字金融研发投入，提升专业化服务能力。信托公司应该依法合规运用新一代信息技术，推动科技型企业金融服务，协助科技企业持续提高运营效率，优化企业内部资源配置，拓展客户服务层级，提升投资收益和风险防范水平。

该类业务在部分信托公司内部已有一定的业务实践。该类业务之所以可以向服务信托客户辐射，根本上是基于人工智能算法本身的可拓展性。在业务实践中，客户采购专业的人工智能模型需要付出一定的成本，对初创期企业难度较大，而各个阶段的企业对“物美价廉”的人工智能服务存在普遍的需求，部分头部信托公司已经在信托计划管理费的范畴内覆盖该类增值服务的成本，实现薄利多销的服务信托规模化效应。

02  资产管理信托的AI投资扁平化

中国量化市场发展数十年，已经形成ALPHA、CTA、指增、套利、期权、高频等多个分支。机器学习的算法，已经成为量化私募的普遍运用手段。

机器学习分为监督学习和非监督学习，后者是行业天花板集中区域。在过去十年，这一区域与信托行业存在天然的鸿沟。藤校毕业、数学竞赛获奖、顶尖私募、百亿管理规模的从业者才能接触到的非监督学习/强化学习算法，而今可以在GROK/DEEPSEEK/CHATGPT等模型上轻松实现。

大模型的深度介入解放了大量程序员的生产力，以前只有顶尖私募可以应用的XGBOOST、LSTM、NN、图神经网络、决策树等机器学习模型，在当前实现了扁平化应用。

模型大面积、扁平化的应用不仅降低了量化投资交易的门槛，还倒逼传统选股领域的算法进行迭代升级，尤其为人工主观决策的选股模型带来了极大地发展压力，大量人工主观决策在人工智能的冲击下遭遇了生存危机，客观上也促进了行业的整合、转型和升级。

而这一过程不仅仅发生在权益投资领域，更将逐步渗透到金融投资的各个领域。

专业鸿沟的打破是一把双刃剑，淘汰投资领域落后产能的同时，也为本身处于落后领域的投资机构带来跨越式发展契机。

动态资产价格预测曾经高不可攀的门槛被大模型瞬间拉低，信托行业作为多年未能走在人工智能投资前沿的“落后者”，可以借助人工智能大模型与资管行业顶尖选手站在同一起跑线上，打出后发优势。

对信托行业而言，一是要做有准备的人，积极拥抱，坚定转型；二是要形成相应的人才招聘、激励、考核机制，将好刀用到刃上；三是要开发出本土化、适应信托投资的人工智能模型，形成差异化竞争；四是在思维上要与传统业务发展思路进行严格隔离。

上述四点中第一点“坚定转型”是重中之重。在科技公司发展史上，短期收入规模的经济效益，往往会影响公司的长期价值乃至社会公益。特别是一些科技企业经过多轮融资，股东结构复杂，在决策上为了短期的股东利益牺牲了长期科研创新，最终脱离了科技发展的第一性原理，也脱离了事物发展的客观规律，将推动行业创新的契机白白浪费。

以史为鉴，如何协调好短期收入规模的考核和长期投研能力的提升，是信托业不得不面临的客观问题，也是信托业科技转型能否成功的核心问题。解决问题的关键在于机制上区分创新业务和传统业务的考核，在业务实践上多层侧的有机融合信托传统业务。

其中，最为关键的还是创新产品的发行、审批和考核上与非标业务进行新老划断，以市场化、科学化、高标准对标品业务进行考核。具体而言，对于人工智能投资相关业务，应该放弃与非标业务一起比较收入和规模，在转型未成功时更应考察其投资收益率、夏普比率、最大回撤、波动率等国际通行投资指标。

更重要的是，实现同一类策略和同一类策略比较，同一类产品和同一类产品比较，不仅将标与非标分离，标里面的不同领域也避免一刀切，避免因为认知偏差对业务形成伤害。

综上，摆脱传统思维，将人工智能应用和投资放到市场的环境中，与公募、私募、保险、券商等同业进行客观数据的对照，方能准确定位信托转型业务自身的实际水平。

03  财富管理信托智能投顾服务的个性化突破 

客户画像与资产配置是财富管理业务的基本需求,利用AI分析客户风险偏好与财务状况，生成定制化投资方案是行业蓝海，竞争异常激烈。某头部信托公司已经通过客户画像，开拓出C端、F端客户的服务创新，一些信托也开发了智能投顾助手，对信托客户进行识别和分类。 

相较于基金、券商、保险、银行客户，信托客户有其特质，如非标资产配置偏好较高、风险偏好低、年龄偏大、固收占比高、传统观念强、小微布局深等特点。

人工智能大模型的应用，可以根据客户问卷问题、客户消费习惯、客户语言特点、客户申购赎回记录、客户资产分析，精准描述客户特征，向合适的客户推荐合适的信托产品。在数据处理上，比传统人工分类更快速，更精准。在风险识别上，较传统风控办法更及时、更有效。

将合适的产品匹配给合适的客户，是信托财富管理的应有之义。控制风险和发展财富管理业务需要对客户进行精准画像。而精准程度，取决于模型开发者的道德导向。有的以狼性文化为基础，不顾客户数据的全面性，极端突出公司利益最大化进行数据处理。有的以合规经营为跟进，客观设置模型参数，实现客户准确定位和可持续发展。

不同风格完全取决于模型开发者的偏好。高度完善的模型遇上高度狼性的文化，依然会得出高风险的结果。人工智能对信托行业而言，整体还是一把双刃剑。

与信托本身的客户管理一致，客户管理也是财富信托法人客户本身的需求。利用AI分析客户风险偏好与财务状况，生成定制化投资方案的客户画像服务，已经形成行业蓝海，竞争异常激烈。而外采客户画像系统将增加企业成本。

信托公司可以外采/自行研发客户画像系统，向多家服务主体输出客户画像服务，节省企业成本，同时服务多家企业，形成规模化效应。人工智能大模型的应用，可以根据客户问卷问题、客户消费习惯、客户语言特点、客户应用记录、客户资产负债分析等特征工程，精准描述企业客户标签，向合适的客户推荐合适的产品。

04  人机结合：未来AI应用的趋势探讨

AI大模型可以快速整合宏观经济数据、企业财报数据、社交舆情数据、市场量价数据等多维度数据，构建动态投资模型，境外Two Sigma/Tower Research/Citdal等公司，境内幻方/宽德/衍复等公司已经进行了多年实践，创造出了极高的投资收益。

但随着大模型的扁平化推广，传统的纯自动化交易瓶颈也逐步显露。信托公司应用AI开展资产管理、财富管理、服务信托业务，大概率也将面临模型阶段性失效等问题。我们认为，人机结合是未来AI在金融科技应用中的一个重要趋势。

主动+量化的介入可能是信托公司形成差异化竞争、体现信托特色、跑出信托成绩的一条道路。

相较于人工智能的硅基生命，碳基生命的特征在于有情感、有荷尔蒙，以及有对人性更深程度的理解。在金融交易中，面对重大舆情，AI由于没有视觉皮层，无法激活荷尔蒙，也无法再体觉皮层进入舆情场景。由于缺乏多模态体验和情绪定位，导致舆情的重要性水平无法精准分类，降低了投资决策的精准度。

即便目前的一些机器人技术已经实现了图像识别、语音合成、气味传感器分别处理信息，但无法生成“自我”作为体验的整合中心（意识绑定问题）；模型的权重参数可调整（如强化学习奖励函数），但无法自主质疑底层价值目标（如“为什么追求收益最大化？”）。即便实现了智商的碾压，情商的模拟，但仍无法在终极价值取向上实现人类的逆商，降低了金融决策的灵活性。

到金融科技运用层面，主观决策往往无法获取全备数据和自适应逻辑框架。具体到业务层面，路径依赖、线性外推、禀赋效应、过度自信、损失厌恶，往往导致业绩跑输人工智能。

但一旦具备人工智能的数据和分析基础，路径依赖往往可以剔除模型投资噪音，线性外推可以纠正数据厚尾分布，禀赋效应有助于与模型一起进行资产定价。

事实上，过度自信往往会使得在模型盈利时进行浮盈加仓，损失厌恶会导致模型失效期间人工停止交易。也就是说，在没有AI辅助的情况下，主观判断往往造成投资亏损和决策失误，而人机结合将有可能将人性的弱点变成理性决策的辅助，反而形成正确投资决策。

金融市场瞬息万变，资产价格最终反映的还是人性，一些黑天鹅和灰犀牛事件，往往脱离了机器学习模型正态分布区间，导致量化策略集体失效。2020年原油期货跌至负值，直接打穿了量化期权模型的上下限。而人类的交易员可以深层次理解交易所规则临时变更的深层意图，并通过同业关系网验证流动性枯竭程度，同时基于政治直觉判断监管干预概率，避免风险事件对组合的冲击。

一些人工智能模型通过数据挖掘建立的勾稽关系脱离了市场基本面，导致模型失去了持续性。如一些舆情分析模型发现美国牛仔裤销量与中国钢铁股价正相关，并将此作为交易信号，而人类交易员可以剔除掉此类形式相关、实质不相关的信号。

最后，人工智能模型目前仍然无法处理一些人脑神经网络瞬时判断的价格型号，如订单流交易中的加速信号，其速度的计算并非简单的价格位移除以时间，还需结合价格位移过程中的成交量、价格位移过程中相邻位移的移动次数，上下方挂单压力，冰山单真实性验证，政策预期和总体趋势，在行情加速后进行瞬时决策，目前尚无模型能完全准确捕捉每一次加速信号。

归根结底，大部分机器学习算法，仍然基于线性归纳统计，而人类思维中的非线性逻辑推理，往往才是决定投资决策的终极变量。市场的本质不在数据，而在人性，这是人机结合的发展契机，也为机器算力叠加人类智慧的乘积效应提供了理论基础。AI是强化人类决策的“外骨骼”，而非替代思考的大脑。尤其在灰度决策、价值判断和情感连接领域，人类的创造性思维与道德智慧仍是数字文明不可逾越的护城河。