上海资产管理协会：加速培育“人工智能+资产管理”复合型紧缺人才

21世纪经济报道记者李览青 上海报道
当前，人工智能已成为国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎，对经济社会发展等方面产生重大而深远的影响。
特别是国产大模型技术的迅速发展，为资产管理（财富管理）的技术赋能及转型发展创造了特别好的条件。人才是第一资源，在资产管理行业人的智能（HI）与人工智能（AI）协同发展的特点背景下，人工智能技术的快速发展直接影响资产管理人才的需求结构与发展标准。
在此背景下，记者从上海资产管理协会方面了解到，协会会同智能投研技术联盟（ITL），积极贯彻落实上海市政府《上海高质量推进全球金融科技中心建设行动方案》要求，以上海市重点领域（金融类）紧缺人才开发目录为指引，执行协会2025年工作计划“重视国际资产管理人才对标，参与上海资产管理业复合型专才培育”任务，集聚行业及社会资源、发挥跨业优势，与会员单位共同培育“人工智能+资产管理”(AIAM) 复合型紧缺人才。
上海资产管理协会表示，资产管理与财富管理行业AI应用的专业场景丰富、技术发展变化迅速，组织会员单位共同培育“人工智能+资产管理”(AIAM) 复合型紧缺人才工作必须不断适应新变化。服务好会员单位和行业，协会当前阶段主要做好“专业技术集训”“复合型人才集聚”“高校人才预备”三方面工作。
首先，组织AIAM专业技术集训。开展以大模型为代表的人工智能技术及其在资产管理（财富管理）垂直领域应用的基础培训与互动交流，“分类集训、按需服务”。基本目标是以“应用实践中发展”为主线，更快速度、更大范围推广“人工智能+资产管理”相关新技术知识、技术新应用。在集训中发现和集聚人才。主要方法为突出智能投研、智能投顾、智能风控三个重点领域，坚持“缺什么，补什么”，促进业务场景与数智技术的融合，采用原理授课、案例研讨及学员互动的教学方式。集训重点内容是，从信息技术到人工智能特别是大模型的技术发展、资产管理与数智技术结合点、当前人工智能在资产管理中的典型应用、资产管理与人工智能联合创新实验室（AIAM Lab）合作项目解析、AIAM项目研发的关键技术与实操训练、调研AIAM相关人工智能机构及资产管理机构并作开发与应用技术交流、国际机构AIAM研究成果讨论以及AIAM相关技术及应用最新动态等。
第二，抓紧AIAM复合型人才集聚。探索开展AIAM复合型人才的发现与集聚工作，组织特色活动加强专业技术交流，形成良好的AIAM人才发展生态。“自愿申报、常态受理”。自愿申报人员初步定为以下类型：一是数智技术管理类。协会会员单位及ITL成员机构的数智技术管理人员（如首席信息官、首席技术官以及技术部门主要负责人）；二是投资管理与投资研究类（IT背景）。具有人工智能技术（信息技术）教育背景及工作经历的投资管理岗位或投资研究岗位人员；三是数智技术研发类。从事资产管理（财富管理）业务场景的人工智能技术应用开发人员；四是其他AIAM复合型人员。包括高校相关专业硕士、博士研究生等。申报条件主要为具有资产管理（财富管理）或人工智能（信息技术）相关专业高等教育背景及工作实践经验的人员。可以由协会会员单位或ITL成员机构推荐，也可以由符合条件的专业技术人员个人自荐。
第三，参与高校AIAM人才预备。协会支持更多的高校开设和培养“人工智能+资产管理” (AIAM)专业硕士班和本科双学历，组织会员单位为高校提供更好的学习实践条件，同时为会员单位输送较多的AIAM优秀预备人才。
上海资产管理协会表示，未来对符合上海市“东方英才计划”及相关金融科技人才评定标准的“人工智能+资产管理”(AIAM)申报人员，协会与ITL将积极推荐并纳入本市及有关区政府人才支持计划。协会与会员单位共同培育“人工智能+资产管理”(AIAM) 复合型紧缺人才，是一项重要的持续性工作，需要不断强化深化，相关工作安排将根据实际情况变化作及时调整。欢迎协会会员单位、ITL成员机构以及其他资产管理机构与数智技术机构符合条件的专业技术人员积极申报。