“研究驱动价值配资查询前十，体系胜于判断。”在总结泰康资产长期坚持的“投资方法论”时，泰康保险集团执行副总裁兼首席投资官、泰康资产首席执行官段国圣如是说。
近日，段国圣在接受中国证券报记者专访时表示，研究的目的不是为了多写报告，而是要把企业看透、看懂、看深，找到长期回报的来源。投资判断不能来自个人某一次的判断，而要把投研方法沉淀到共同的框架、流程和技术中，在实践中不断检验和完善。两者结合，才能让专业能力不过度依赖个人，在不同市场环境中持续发挥作用。
段国圣说，保险资管肩负双重使命：既要为人民群众管好“保障钱”“养老钱”，又要为国家发展提供长期耐心资本。要实现这些功能，险资机构要完善资产负债管理、长周期考核、风险容忍和专业投研机制，把资金的期限优势转化为配置优势。
重庆证券配资网把期限优势转化为配置优势
保险资金规模大、期限长、来源稳定，天然具有耐心资本属性，是支持实体经济和资本市场健康发展的重要价值投资者。
段国圣表示，从行业实践看，保险资管业的优势主要体现在三个方面：一是具备长期主义思维，在投资理念、资产配置、资金管理等方面始终遵循长期投资逻辑，形成了成熟规范的投资文化；二是能够为经济社会高质量发展注入长期资金活水，发挥保险资金“压舱石”作用；三是具备稳健的投资风格和成熟的风控能力，能够切实保障受托管理资产的安全性。
“长期资金并不会天然成为耐心资本。”段国圣解释称，保险资金受到负债成本、偿付能力、流动性和风险预算的约束，要真正发挥耐心资本作用，必须完善资产负债管理、长周期考核、风险容忍和专业投研机制，把资金的期限优势转化为配置优势。
“回顾泰康资产的发展，从投资专业角度看，我们长期坚持两句话：研究驱动价值，体系胜于判断。”段国圣说，要把企业看透、看懂、看深，找到长期回报的来源；把投研方法沉淀到共同的框架、流程和技术中，在实践中不断检验和完善。
让收益与风险管理更平衡
“泰康资产长期跟踪企业、产业和市场，在一轮轮变化中检验认识、纠正偏差。”据段国圣介绍，泰康资产从三个层面管理收益与风险的平衡：一是战略资产配置层面，面对利率中枢下行等长期约束，加强资产负债统筹和跨周期配置能力，在重大拐点和极端估值时点做有依据的中长期调整；二是策略组合层面，关注策略间收益来源和风险特征的差异，坚持适度均衡而非短期频繁切换，控制组合整体风险暴露；三是策略迭代层面，不只看短期业绩，对长期逻辑不再成立的策略及时优化或退出，使专业能力在多轮周期中持续积累。
段国圣透露，泰康资产正在推进策略化投资——以策略为基本单元推进专业分工，按照资产类别、投资方法和能力圈细分方向，由相对固定的团队长期负责，让专业人员在细分领域长期深耕，使个人经验逐步转化为团队可持续运用的投资能力。
“策略化的核心是把每个策略的基本要素想清楚：能力圈和策略定位是什么、赚什么钱、主要风险在哪里、在什么环境下会失效，边界必须清晰。”段国圣说，在配置层面，策略之间收益来源和风险特征差异较大，公司层面以中性基准为锚、适度均衡，不以短期择时和频繁切换为主要方法；策略内部横向可比性更强，团队可在能力圈内深入研究、持续比较、灵活配置。
在AI赋能投研上，泰康资产已搭建“组织保障+技术基座+应用体系”三位一体的AI建设框架，开发超过60个AI大模型应用，正在打造下一代AI工作平台“灵境”，推动AI进入真实投研流程，提升对产业变化的识别和跟踪能力。
泰康资产在实践中积累的投研能力也在转化为对国家战略的支持。截至2025年末，泰康资产对基础设施投资金额超3400亿元，支持国家区域发展战略的投资规模超9700亿元，在科技行业的投资金额超1900亿元，支持战略性新兴产业规模近780亿元。
提升体系化投资管理能力
“未来，泰康资产高质量发展的总体方向是建设体系化、主动的投资管理能力。”段国圣说。
元股证券:ygzq.hk段国圣表示，首先是要做深研究。研究驱动价值的根本原则没有变，投资判断要回到企业和产业本身，从商业模式、竞争壁垒和长期价值出发形成核心假设，结合产业链和行业比较交叉验证，通过长期跟踪和复盘不断校正。
深化策略化也是泰康资产未来做好投资、发挥耐心资本功能的有力抓手。“把研究转化为边界清晰、能够长期运行的策略，对于每个策略都要想清楚能力圈、盈利来源、主要风险和失效边界。”段国圣说，策略内部灵活配置、策略之间以中性基准为锚、适度均衡，不依靠短期业绩频繁切换。进入组合后持续跟踪复盘，严格区分“方法对但短期逆风”与“方法不对却偶然赚钱”，对长期达不到预期的策略及时优化或退出。
此外，还要推进数字化升级、AI赋能。要让AI服务投研，需把基础数据、研究材料、历史判断和复盘结论按研究逻辑连接起来，使AI能准确检索、呈现证据配资查询前十，专业人员能追溯来源、检验结果。依托统一投研平台和数据基础，建设面向投研的专业智能平台，让AI进入投研流程、成为支持专业人员共同工作的载体；最关键的是厘清人机定位：容易通过数据、规则检验的工作交给机器做，涉及因果解释、价值判断、风险取舍和责任承担的工作由人主导，在持续迭代中深化人机协同。
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