文章围绕上海资产管理协会会同智能投研技术联盟与会员单位共同培育“人工智能 资产管理”（AIAM）复合型紧缺人才展开，介绍了培育该类人才需适应行业变化，阐述了当前阶段在专业技术集训、复合型人才集聚、高校人才预备三方面的具体工作内容，以及协会对相关工作的态度。
记者于4月3日从上海资产管理协会了解到，近日，该协会携手智能投研技术联盟，与会员单位一同开启了“人工智能 资产管理”（AIAM）复合型紧缺人才的培育工作。
上海资产管理协会指出，在资产管理（财富管理）行业中，人工智能应用的专业场景极为丰富，并且技术发展日新月异。因此，培育“人工智能 资产管理”（AIAM）复合型紧缺人才的工作必须紧跟时代步伐，不断适应新的变化。现阶段，主要从“专业技术集训”“复合型人才集聚”“高校人才预备”这三个方面入手开展相关工作。
在组织AIAM专业技术集训方面，协会开展了以大模型为代表的人工智能技术，以及其在资产管理（财富管理）垂直领域应用的基础培训与互动交流活动，秉持“分类集训、按需服务”的原则。集训的重点内容十分丰富，涵盖了从信息技术（IT）到人工智能（大模型）的技术发展历程，资产管理（财富管理）与数智技术的结合点，当前人工智能在资产管理（财富管理）中的典型应用（包括原理与结构），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，对AIAM相关人工智能机构及资产管理机构的调研并进行开发与应用技术交流，国际机构AIAM研究成果讨论，以及AIAM相关技术及应用的最新动态等。
在复合型人才集聚方面，协会积极探索开展AIAM复合型人才的发现与集聚工作。通过组织特色活动，加强专业技术交流，致力于形成良好的AIAM人才发展生态。采用“自愿申报、常态受理”的方式，初步将自愿申报人员分为以下几种类型：一是数智技术管理类；二是投资管理与投资研究类（IT背景）；三是数智技术研发类；四是其他AIAM复合型人员。
在高校AIAM人才预备方面，协会大力支持更多高校开设和培养“人工智能 资产管理”（AIAM）专业硕士班和本科双学历。同时，组织会员单位为高校提供更优质的学习实践条件，以此为会员单位输送更多优秀的AIAM预备人才。
上海资产管理协会明确表示，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，是一项意义重大且需持续推进的工作。需要不断强化和深化相关举措，并且会根据实际情况的变化，及时调整工作安排。
上海资产管理协会会同智能投研技术联盟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，强调要适应行业变化开展工作，当前阶段从专业技术集训、复合型人才集聚、高校人才预备三方面推进，且表示这是持续重要工作，会根据实际调整安排。
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