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"美国式禁忌7",　　◎记者赵明超　　ETF已经成为市场重要的增量资金来源。三季度以来，超3000亿元涌入股票型ETF。值得注意的是，首批10只中证A500ETF定档9月10日发行，业内人士表示，参考中证A50ETF的发行情况，市场有望迎来更多增量资金。　　据Choice测算，三季度以来，截至9月6日，股票型ETF净申购额达到3064.78亿元。宽基ETF成为吸金主力，华泰柏瑞沪深300ETF净申购额为882.32亿元，易方达沪深300ETF净申购额为659.5亿元，华夏沪深300ETF净申购额为368.4亿元，嘉实沪深300ETF、华夏上证50ETF净申购额均在200亿元以上。　　成长风格显著的ETF也吸引较多资金涌入。三季度以来，南方中证500ETF、南方中证1000ETF净申购额也在150亿元以上，此外，易方达创业板ETF、华夏中证1000ETF、易方达上证科创板50ETF、广发中证1000ETF净申购额也均在60亿元以上。　　随着资金的持续涌入，多只“巨无霸”ETF份额也频创历史新高。截至9月6日，华泰柏瑞沪深300ETF份额为862.41亿份，创下历史新高，规模达到2845.53亿元。易方达沪深300ETF份额也创下历史新高，达到1206.78亿份，规模为1948.23亿元。　　上述强势吸金的ETF也是今年上半年中央汇金重点增持标的。据统计，今年上半年中央汇金增持最多的是易方达沪深300ETF，增持份额达492.33亿份，其次是华泰柏瑞沪深300ETF，增持份额为301.35亿份，第三是华夏沪深300ETF，增持份额为182.16亿份。嘉实沪深300ETF、华夏上证50ETF也紧随其后，增持份额均在150亿份以上。　　从新基金发行情况看，后续增量资金可期。9月10日，首批10只中证A500ETF集中发行，募集规模上限大多为20亿元，并采取年管理费率0.15%的低费率模式。具体而言，招商基金、嘉实基金、富国基金、华泰柏瑞基金旗下中证A500ETF募集日期为9月10日—9月20日，泰康基金、摩根资产管理旗下中证A500ETF募集日期为9月10日—9月23日，国泰基金、南方基金、景顺长城基金、银华基金旗下中证A500ETF募集日期为9月10日—9月24日。　　此次中证A500ETF从获批到发行堪称“闪电”速度，9月5日10只产品集中上报，9月6日获批，9月10日发行，这也反映出监管层对该创新产品的重视。某渠道人士透露，各家基金公司已经为中证A500ETF的发行做好充足的准备，中证A50ETF发行的火热一幕有望重新上演，为市场带来新的增量资金。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"美国式禁忌7",21世纪经济报道记者吴斌上海报道9月5—7日，第六届外滩金融峰会“应对变化的世界”在上海召开，峰会由中国金融四十人论坛（CF40）与中国国际经济交流中心（CCIEE）联合主办。根据瑞银财富管理投资总监办公室（CIO）的报告，金融业可能是采用--**--　　21世纪经济报道记者吴斌上海报道　　9月5—7日，第六届外滩金融峰会“应对变化的世界”在上海召开，峰会由中国金融四十人论坛（CF40）与中国国际经济交流中心（CCIEE）联合主办。在“金融领域的AI变革与挑战”圆桌上，全球金融市场部亚太区联席主管TimWannenmacker表示，2022年11月ChatGPT启动，全球见证了人工智能及其应用的分水岭时刻，从那时起，出现了重大的投资热潮和技术进步，可能会从根本上影响包括金融业在内的所有经济部门。 （瑞银全球金融市场部亚太区联席主管TimWannenmacker，主办方供图）　　根据瑞银财富管理投资总监办公室（CIO）的报告，金融业可能是采用人工智能后成本机会最大的行业之一，以美国金融市场为例，50%的工作都有很高的自动化和增强潜力。Wannenmacker也强调，短期内人工智能不会在金融领域广泛取代人类，而是通过提高生产力来支持人类的工作。　　生产力的提高是金融领域采用人工智能的主要益处。人工智能可以自动执行常规和手动任务，如交易处理，还可以处理客户查询，提供更好的定价，帮助进行合规性检查，增强决策流程，并简化中后台操作。在风险管理方面，人工智能模型可以通过实时分析大量数据，增强欺诈检测和信用风险评估。在合规方面，人工智能可以通过监控可疑活动的交易，确保监管报告准确生成。最后，AI的一个关键生产力优势可能是让管理层腾出时间专注于更有意义的事务。　　挑战方面，Wannenmacker分析称，虽然人们都希望AI能够创造价值，但AI集成也面临着重大挑战，包括许多公司中传统技术盛行，例如主机遗留IT基础设施和数据孤岛。转向以技术为主导的组织的能力和文化变革，全面解释和理解人工智能如何产生确定的输出内容并不容易。例如，像大语言模型这样的深度学习神经网络不容易理解，客户、员工和监管机构可能会有疑虑。缓解此类风险的关键因素是AI模型的选择和实施、AI治理框架，以及数据和AI伦理。　　谈到中国时，Wannenmacker看到了许多与人工智能发展相关的机会，尤其是生成式人工智能。中国受益于活跃的人才库、大量数据和大语言模型多样化用例的优势。由于前沿技术的获取受到一定的限制，中国人工智能生态系统有望成为一种更加自给自足的模式，并得到学术界、开发者社区、行业参与者和政府激励措施的共同支持。瑞银研究预测，到2030年，中国基于生成式人工智能的软件和IT服务市场的收入复合年增长率将达到37%，规模达到130亿美元左右。　　展望未来，Wannenmacker预计，人工智能对金融业的影响是多方面的，涉及技术、监管和运营方面，预计AI将具有高度颠覆性，能够改变商业模式、客户互动和内部运营。在对新技术进行必要的投资时，大型且资本增值的商业模式可能具有竞争优势。相反，缺乏投资能力的公司将在采用人工智能方面落后，并有可能因效率低下和过时的服务模式而落后。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：镇叶舟

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