易方达刘硕凌谈AI落地资管：企业级AI操作系统EWork已铺开

南方财经 21世纪经济报道记者 袁思杰 香港报道

11月2日至6日，2026年香港金融科技周举行期间，易方达基金首席信息官刘硕凌接受了21世纪经济报道记者专访。他表示，AI可以让更多资管机构受益，推动行业整体质效提升。

本届金融科技周落地香港会议展览中心，主题定为“金融科技枢纽 联通世界 共建未来”，AI+、金融+及全球拓展构成三大引擎，超过4.8万名与会者到场，覆盖120多个经济体。

聊到香港金融科技的发展成果，刘硕凌提到，当地金融业态丰富，复杂场景给了AI试点的空间；香港大学、香港中文大学、香港科技大学等高校也有不少学者投身金融科技研究。在他看来，“优秀的人才和有挑战的机会本身也是互相促进的。”

刘硕凌介绍，易方达首家境外子公司就设在香港，科技团队已在当地扎根。

投研场景有AI持续深耕的价值

《21世纪》：今年排在前面的公募机构，基本都在建AI平台、接智能体，可外面能看到的往往只是发布会，真正对外公开的实施案例有限。这个行业眼下是不是已经普遍把AI用到了实处？头部公司和中小公司之间的差距又有多大？

刘硕凌：易方达自己做了一套企业级AI操作系统EWork，它能连大模型，也把公司内部的知识数据和业务系统接了起来。在授权范围内，员工可以直接调用这个平台把任务做完，也能自己创作、分享，并不断改进相关工作流。从数据看，到三季度末，多数用户都在用这个平台，活跃用户占比也相当高——这从侧面说明，资管机构对企业级AI操作系统或平台确实有很强的实际需求。

近几年外部开源工具大量涌现，起步阶段确实明显拉近了大小机构之间的距离。不过放眼中长期，差距还是会慢慢显出来，主要体现在两个方面：

第一是安全和算力基础。大平台在算力规划上更从容，能靠混合云架构、自建算力等办法搭起安全沙箱，让一部分数据完全在本地或办公环境里跑。中小平台要是从一开始就建一套完全自有的算力中心，成本压力不小。不过，有自有算力不等于绝对安全，最近不少安全攻防事件也说明，AI在提效的同时，给大平台带来了新的安全挑战。

第二是成本和Token使用效率。大机构与中小机构在Token使用以及关键技术上的成本控制能力并不一样。比如把大小模型协同起来、引入相关技术手段，就能有效压住模型的过度调用，成本也随之明显下降。往后每家公司花在AI上的钱都不会是小数目，大平台靠技术升级迭代或规模化架构，有机会在AI使用成本上占住优势。据我了解，业内公司的AI投入金额还比较有限，整体仍在初期，从几十万元到数百万元不等，个别机构可能已经达到千万元级别。

《21世纪》：从研报摘要、会议纪要，到客服问答、营销文案，AI在易方达内部已经全面铺开。站在基金经理和投研人员的角度，哪些场景平时用得比较多、而且已经真正跑通落地？眼下投研应用里还有没有卡点？

刘硕凌：投研场景落地确实不容易，投研业务自身有一些独特之处，但它同时也有不少很适合用AI的特点，所以这个场景一直受到学者和从业者的广泛关注。

大语言模型说到底是语言模型，处理文字是它的强项。所以投研场景里用得多的，还是研报信息提取、会议纪要整理这类文字活儿。不过一些资历较深、AI用得比较熟的投研人员，已经开始把自己的投研思想做成skill（技能），再通过跟agent（智能体）对话，甚至就正反方观点展开讨论，从而获得更多元的判断角度。在他看来，这算是人机共存、人机协作的初步尝试。

从决策定位来看，AI现在还只是辅助。眼下绝大多数投资决策或重要判断，仍由投研人员主导，AI更多是助手（Copilot）的角色。

长远来看，投研场景值得AI持续投入。投资研究主要依赖市场公开信息，基本碰不到公司内部的敏感数据，数据环境相对公开、公平。也正因如此，投研场景今后有可能成为各家机构展示核心研究实力的重要战场。

未来AI将赋能更多资管机构

《21世纪》：往未来看，AI带来的分化会不会让行业里的机构数量变少？对中小机构来说，如果算力投入和庞大的AI团队成本都难以承担，最现实的出路有哪些？

刘硕凌：对多数没有大规模投入自有算力的机构而言，现阶段可能会看到“大机构自建算力、小机构依赖外部算力”的局面。不过，随着国家算力网顶层战略推进，未来AI基础设施将不再是中小机构参与AI应用的限制。这有点像从“各自打井取水”转向“接入公共供水网络”，中小机构可以通过算力网络拿到所需资源。

往后看十年，AI会进一步给资管机构赋能，助力行业高质量发展。

《21世纪》：香港发展金融科技有哪些比较独特的优势？

刘硕凌：我觉得香港首先是有很多国际化人才，这是它很重要的一个优势。人工智能方面，香港此前出过几位顶级、知名的华人学者。香港本身就是国际化人才很喜欢的地区，大家愿意在这里生活，也愿意用心在这里做研究，我觉得这肯定是个很大的优势。

第二，像香港金融科技周，其实也带出了一种氛围。香港的金融业态本身很丰富，所以有大量业务场景，还包括一些复杂性相当高的金融创新工具。这种复杂性，其实给了AI或者一些新技术试用、试点的机会。

第三，香港在高等教育上有优势，像香港大学、香港中文大学、香港科技大学、香港理工大学，这些学校都有很多优秀学者和团队参与金融科技研究。近些年，我们在一些学术论坛上也常能看到他们的身影。