近日，讯兔科技联合创始人崔予淳受邀参加财联社2026全球资产管理年会，在以《多资产时代的智能投资新范式》为主题的圆桌论坛中，与来自银行理财、券商资管、保险资管、金融研究与金融科技机构的嘉宾就多资产策略与AI在资管行业的应用展开讨论。

结合讯兔科技Alpha派的一线实践，崔予淳围绕资管机构AI落地的核心问题分享了观察与判断。他指出，资管机构要真正用好AI，关键不在于追求更强的模型或更多算力，而在于先想清楚AI要解决什么问题，补齐数字化与数据基础，并找到真正懂业务、会用AI的人。

以下为《财联社》的相关报道节选。

原标题：《多资产配置的精髓在“异”，用好AI的关键在“人”！五位大咖共话多资产时代的智能投资》

财联社9月24日讯 9月18日，财联社2026全球资产管理年会在上海浦东圆满举办，在主题为《多资产时代的智能投资新范式》的圆桌论坛上，嘉宾们就多资产策略与AI在资管行业的应用发表了精彩见解。

结合金融科技公司的实践经验，讯兔科技联合创始人崔予淳表示，当前科技赋能资管行业最大的问题并不是技术能力，而是资管机构是否想清楚“AI要解决什么问题”。

“绝大部分IT项目失败的根源是‘领导想做’与‘一线想做’的错配，又懂AI又懂研究的人极少，目标定义从一开始可能就偏离。”崔予淳指出，当前业内能在知识库、简单问答与高阶检索等场景跑通，但要把工作流与决策串联成完整系统仍相当困难。

而积极变化在于，经历去年DeepSeek开源、今年“龙虾”开源两次浪潮，行业正从盲目堆算力转向务实定目标。更重要的是，机构开始重新审视数据——模型能力与数据能力应同步提升。

“如果一家资管机构绝大部分研究资料还在微信群里搞来搞去，再强的模型也无法分析。”崔予淳表示，科技公司若要把AI项目做实，第一步往往还是数字化补课，再叠加AI提速。

从赋能边界看，崔予淳认为，资管作为严肃行业，决定了AI在相当长时间内仍将主要落地于研究端和轻度决策，难以快速走向决策环节。研究端无论是提效还是重塑，只要做到极致都极具价值。模型本身的业务边界未必是瓶颈，真正制约AI落地的，是应用门槛。

“能否用好AI，关键在人。”崔予淳指出，大部分人只会提简单问题，AI因此只能输出同质化结果。

“我们曾经认为年轻人理论上能把AI用得更好，后来发现不一定。”崔予淳表示，初阶研究员问题泛化简单，AI给的结果也同质。如果是有框架、有经验的人，能在今天的AI能力边界下提出精巧的、独特的问题，AI就是给自己的工作效率加杠杆。

“菜鸟用五十个Agent，可能不如一个有框架的人不用Agent效率高。”崔予淳形象地指出，关键在于主观经验与AI能力的融合深度。

组织层面，崔予淳认为，买了多少算力、用了哪家模型都不是最重要的，最重要的是能否找到一两个真正“会用”的人——这些人往往跨业务条线生长，可能是IT或研究员出身，也可能是复合角色。一个“会用”AI的人能撬动机构的整个组织发生巨大进化，放大能力，这是机构把AI用好的真正起点。