2024年12月8日，“2024经济、科技与交叉科学研究国际峰会”在上海数学与交叉学科研究院召开。在本次峰会的圆桌论坛上，丁玥女士（明亚基金管理有限责任公司）、李强先生（Amino Capital）、汤大杰先生（深圳前海勤智国际资本管理有限公司）、金泽宇先生（富国基金管理有限公司）以及宣晓华先生（华院计算技术（上海）股份有限公司）围绕“金融科技投资”这一主题展开了深入讨论。
会议由明亚基金管理有限责任公司的丁玥女士主持。她指出，金融科技在投资领域的应用正逐步深化，从底层技术到策略优化，金融科技正在多维度推动行业变革。
Amino Capital的李强先生从生成式AI和区块链的结合切入，分析了金融科技如何为投资领域创造新机会。他指出，生成式AI目前面临的一个重要问题在于如何保护内容创作者的权益，只有通过激励机制的创新才能真正释放技术潜力。他进一步探讨了中美风投市场的差异，强调美国以硅谷为核心，40%的风投集中于创新能力强的初创期企业，而中国则凭借政府的组织能力引导资本布局，这为两国资本市场的发展提供了不同的动力来源。
来自深圳前海勤智国际资本管理有限公司的汤大杰先生强调，金融科技的价值在于底层技术对产业的深远影响。他特别提到，AI的终极目标可能在于推动生命科学的发展，比如加速生物医药的成药进程。他结合个人十余年的投资经验总结道，成功的投资需要“专业”和“专注”，而后者尤为难能可贵。他指出，创始团队是否愿意以实际资金投入而非无形资产注资，是判断项目潜力的重要指标。他的发言展现了金融科技在推动产业升级中的核心作用。
华院计算技术（上海）股份有限公司的宣晓华先生则从企业实践出发，分享了公司在金融风险管理与量化投资领域的经验。他提到，大语言模型在智能客服等领域已经显示出显著价值。在谈到AI对金融行业的影响时，他表示，AI在资产配置和风险管理中的应用日益深入，但要在投资领域实现突破，仍需结合企业的基本面信息与极端数据。他认为，AI的介入将为量化投资提供更强有力的支持，这是一个值得长期关注的领域。
富国基金管理有限公司的金泽宇先生以实际数据为例，剖析了AI在投资策略优化中的现实挑战与潜力。他指出，AI基金产品在回撤方面的表现较为明显，其收益更多来自风险补偿而非α收益。他提到，金融市场的复杂性往往使历史经验无法完全预测未来走势，例如近年来小市值股票的表现与传统认知相悖。展望未来，他认为，AI技术需要突破对历史数据的依赖，通过深度学习与市场洞察结合，才能实现真正的投资策略升级。
会议最后，主持人丁玥女士对讨论进行了总结。她指出，金融科技正逐步从技术辅助工具发展为行业核心驱动力，各位嘉宾的发言充分体现了技术与实践的融合。此次圆桌会议不仅展示了金融科技的广阔前景，也为投资领域的创新提供了启发性思路，为行业从业者应对未来挑战指明了方向。
2024年12月8日，“2024经济、科技与交叉科学研究国际峰会”在上海数学与交叉学科研究院召开。在本次峰会的圆桌论坛上，丁玥女士（明亚基金管理有限责任公司）、李强先生（Amino Capital）、汤大杰先生（深圳前海勤智国际资本管理有限公司）、金泽宇先生（富国基金管理有限公司）以及宣晓华先生（华院计算技术（上海）股份有限公司）围绕“金融科技投资”这一主题展开了深入讨论。
会议由明亚基金管理有限责任公司的丁玥女士主持。她指出，金融科技在投资领域的应用正逐步深化，从底层技术到策略优化，金融科技正在多维度推动行业变革。
Amino Capital的李强先生从生成式AI和区块链的结合切入，分析了金融科技如何为投资领域创造新机会。他指出，生成式AI目前面临的一个重要问题在于如何保护内容创作者的权益，只有通过激励机制的创新才能真正释放技术潜力。他进一步探讨了中美风投市场的差异，强调美国以硅谷为核心，40%的风投集中于创新能力强的初创期企业，而中国则凭借政府的组织能力引导资本布局，这为两国资本市场的发展提供了不同的动力来源。
来自深圳前海勤智国际资本管理有限公司的汤大杰先生强调，金融科技的价值在于底层技术对产业的深远影响。他特别提到，AI的终极目标可能在于推动生命科学的发展，比如加速生物医药的成药进程。他结合个人十余年的投资经验总结道，成功的投资需要“专业”和“专注”，而后者尤为难能可贵。他指出，创始团队是否愿意以实际资金投入而非无形资产注资，是判断项目潜力的重要指标。他的发言展现了金融科技在推动产业升级中的核心作用。
华院计算技术（上海）股份有限公司的宣晓华先生则从企业实践出发，分享了公司在金融风险管理与量化投资领域的经验。他提到，大语言模型在智能客服等领域已经显示出显著价值。在谈到AI对金融行业的影响时，他表示，AI在资产配置和风险管理中的应用日益深入，但要在投资领域实现突破，仍需结合企业的基本面信息与极端数据。他认为，AI的介入将为量化投资提供更强有力的支持，这是一个值得长期关注的领域。
富国基金管理有限公司的金泽宇先生以实际数据为例，剖析了AI在投资策略优化中的现实挑战与潜力。他指出，AI基金产品在回撤方面的表现较为明显，其收益更多来自风险补偿而非α收益。他提到，金融市场的复杂性往往使历史经验无法完全预测未来走势，例如近年来小市值股票的表现与传统认知相悖。展望未来，他认为，AI技术需要突破对历史数据的依赖，通过深度学习与市场洞察结合，才能实现真正的投资策略升级。
会议最后，主持人丁玥女士对讨论进行了总结。她指出，金融科技正逐步从技术辅助工具发展为行业核心驱动力，各位嘉宾的发言充分体现了技术与实践的融合。此次圆桌会议不仅展示了金融科技的广阔前景，也为投资领域的创新提供了启发性思路，为行业从业者应对未来挑战指明了方向。
