证券研究报告 | 2025年10月29日 AI 赋能资产配置（十九） 机构 AI+投资的实战创新之路 核心结论：①信息基础重塑： LLM 正将海量非结构化文本转化为可量化的 Alpha 因子，根本上拓展了传统投研的信息边界。②技术路径已验证：从 LLM 的信号提取、DRL 的动态决策到 GNN 的风险建模，AI 赋能资产配置的全链条 技术栈已具备现实基础。③未来迈向智能演进：AI 正从辅助工具转向决策中 枢，推动资产配置从静态优化迈向动态智能演进，重塑买方的投研与执行逻 辑。 AI 技术正从信息基础、决策机制到系统架构三个层面，深度重构资产配置 的理论与实践。大语言模型（LLMs）通过深度理解财报、政策等非结构化文 本，拓展了传统依赖结构化数据的信息边界；深度强化学习（DRL）则推动 决策框架从静态优化转向动态自适应；而图神经网络（GNNs）通过揭示金融 网络中的风险传导路径，深化了对系统性风险的认知。 落地应用不依赖单一模型性能，而依赖模块化协作机制。贝莱德 AlphaAgents 的实践揭示了 AI 投研系统的核心形态：通过模型分工，LLM 负责认知与推理 （如多智能体辩论），外部 API 与 RAG 提 ...