【导读】业内大咖共话“生态共赢：资管、渠道、财富管理协同新格局”证券融资交易
中国基金报记者曹雯璟陆慧婧
当前，财富管理行业正迎来周期迭代与生态重构的关键窗口期。从单一的产品合作到深度的生态共荣，从简单的渠道代销到价值共生的战略协同，资管机构、券商渠道与财富服务之间的边界正在消融。与此同时，低利率与高波动交织的市场环境，对ETF工具化产品提出了更高要求。如何打通资管、渠道、财富服务之间的“卡点堵点”，构建开放、赋能、共赢的协同新格局，成为行业共同课题。
在2026 ETF生态发展论坛上，中国基金报邀请嘉实基金指数与量化投资首席投资官刘斌、摩根资产管理中国副总经理郭鹏、第一创业基金投资管理部负责人景殿英、渤海证券产品管理部负责人李大振、国泰海通证券研究所基金研究首席分析师倪韵婷（担任主持）共话“生态共赢：资管、渠道、财富管理协同新格局”。
以下是各位嘉宾金句：
刘斌：当前ETF生态正从初步建设转入深耕阶段。经过多年发展，ETF产品供给已经相当完备，总规模接近5万亿元，产品数量超1000只。不过，行业在解决方案输出、投研体系建设方面仍有短板待补齐，这也是行业处在过渡期的重要特征。
郭鹏：近年来我们见证了ETF在中国市场的崛起，特别是主动ETF的推出，将给ETF带来一个更大的生态。我们常把ETF比作“画框”，它可以容纳各种类型的“画作”——无论是被动指数，还是主动策略；无论是股票、债券，还是商品。
景殿英：科技能力以前是锦上添花，以后会成为基本功。AI辅助的ETF筛选、组合优化、风险监控、客户陪伴等应用，会直接拉开机构之间的能力差距。ETF生态是否成功，检验标准在于客户体验与获得感是否真正得到提升。
李大振：ETF“生态共赢”的终极图景应该是，不同机构各司其职，最终实现以客户为中心的目标，真正实现客户利益与链条上不同机构利益的一致化，真正为客户账户负责。客户打开手机即可随时获得优质的配置服务，这便是较为理想的状态。
当前ETF生态建设进入深耕阶段前期
倪韵婷：如何理解“ETF生态共赢”这个概念，它和过去单纯的“ETF产品销售”最本质的区别是什么？当前，ETF生态建设处于哪个阶段，是“生态初建期”还是“生态深耕期”？
刘斌：理解ETF生态共赢，要结合证监会2025年发布的《推动公募基金高质量发展行动方案》这一时代背景。我们的核心目标是提升客户获得感，让普通投资者真正赚到钱。想要达成这个目标，一方面资产管理机构要从“卖产品”转向“提供解决方案”；另一方面，销售渠道要基于客户画像精准匹配需求，财富平台也要在投前、投中、投后全流程完善配套服务。
当前ETF生态正从初步建设转入深耕阶段。经过多年发展，ETF产品供给已经相当完备，总规模接近5万亿元，产品数量超1000只，覆盖股票、债券、商品、QDII等品类，依托ETF做资产配置、指数增强的市场条件已经成熟。不过，行业在解决方案输出、投研体系建设方面仍有短板待补齐，这也是行业处在过渡期的重要特征。
李大振：ETF生态共赢正从过去单一产品销售过渡到提供整体解决方案的业务形态。按照现有模式，对代销的常规理解仍是基金公司提供产品，更注重产品规模、销量，更关注产品本身；渠道端则更多希望将产品销售给客户，完成销售链条后，业务往往即告结束。ETF生态建设最终目标应是使客户有获得感，并获得账户收益。
对于ETF生态建设发展，我认为，当前处于深耕期前期。目前工具端已十分丰富，ETF规模超过5万亿元，宽基、行业、策略等产品可供选择，工具层面不存在明显问题。服务层面也有一定起步，不同的投顾组合服务出现，但可能仍不够均衡。从机制层面看，仍有较长的路要走，包括考核机制、收益分配、数据共享等，这些可能需要较长时间拓展。ETF生态共赢的核心，是把过去以产品为中心的逻辑，转变为以客户为中心的逻辑。
郭鹏：近年来我们见证了ETF在中国市场的崛起，特别是主动ETF的推出，将给ETF带来一个更大的生态。我们常把ETF比作“画框”，它可以容纳各种类型的“画作”——无论是被动指数，还是主动策略；无论是股票、债券，还是商品。
主动ETF之所以受到投资者青睐，一是随着对市场不确定性担忧的上升，投资者希望寻找具有策略性、能够进行风险管控的投资工具；二是投资者逐渐认可主动ETF捕捉特定市场机会的能力，有提升长期回报的潜力，因此愿意付出比被动ETF稍高的费用。海外成熟市场经验显示，主动ETF较高的透明度，不仅未削弱它的竞争力，还可以增强投资者对其信任度。
年轻投资者在ETF运用上呈现“断层领先”
未来对生态各方提出全新要求
倪韵婷：ETF投资者结构正在发生变化——年轻化（“90后”投资者占比提升）、从“哪只股会涨”转向“股债如何平衡、跨境如何配置”。这种需求升维对生态各方提出了哪些新要求？ETF投资者结构和需求的变化，将如何重塑ETF生态？
刘斌：年轻投资者在ETF运用上已经呈现“断层领先”的特征：他们愿意借助ETF表达自身对市场的判断。在实操层面，他们很少重仓押注单一标的，更倾向于选取2至4只ETF搭建投资组合。进入AI时代，年轻投资者也擅长利用AI工具深化市场理解，这一群体的投资认知迭代速度很快。
面对这样的市场变化，资管机构需要重点做好几件事：
第一，丰富底层产品供给。除传统行业、宽基品种外，策略指数关注度持续提升。用好现有指数工具，并探索把AI能力沉淀为ETF产品，可以更好地匹配各类客户的底层配置需求。
第二，更好地陪伴和服务客户。对个人投资者，可以使用“超级嘉贝”小程序，为指数投资上做决策提供好帮手。后续计划在合规框架内，用AI把我们对市场的判断更及时地交到客户手上。
景殿英：对于公募基金而言，更多体现为行业内部竞争。后来者需要通过做市支持、降低综合费率、创设差异化指数等方式来争取生存空间。对于渠道和财富管理机构而言，尽管投资者配置意识有所提升，但实际操作中仍需提供陪伴式服务来衔接，使客户真正理解ETF品种的差异与组合方式，而非简单的销售产品。最大挑战在于如何运用不断丰富的工具提升投资能力，创造符合投资者收益风险目标的产品。因此，不同机构将面临不同挑战。
从“提供ETF产品”到“输出解决方案”
资管机构面临多重挑战
倪韵婷：从“提供ETF产品”到“输出解决方案”（配置模型、策略解读、陪伴内容），资管机构角色转变中最大的挑战是什么？
刘斌：我认为当前核心挑战有两方面：一是资产配置框架并非固定不变，而是持续演进，在信息与知识平权的时代，相关方法论也在不断迭代。二是如何在合规前提下有效地对外传递相关研究信息，还需要持续探索。
景殿英：最大难点在于如何为客户提供与其需求匹配、令其满意的产品。首先，是资产配置能力的持续打磨。有了好工具，不等于能做出好配置。需要持续提升资产配置、策略择时等主动管理能力，这些背后需要的是宏观研究功底、策略积累和实盘经验。
其次，资管机构与客户之间要形成真正的双向了解。我们越了解客户的目标和约束，客户越理解我们的策略逻辑和定位，产品设计就越能精准匹配客户需求，客户在市场波动中也越能拿得住。最终体现出来的，就是客户长期理性的投资行为和实实在在的获得感。
主动ETF箭在弦上
促进披露、风控、交易机制更标准化
倪韵婷：主动ETF箭在弦上，主动ETF要求日度披露持仓，透明度远高于传统主动基金。这对渠道投顾服务和客户沟通提出了新要求——“黑箱”变“玻璃箱”后，客户可能对短期持仓变化产生更多疑问。这种“高透明主动管理”形态是否意味着一种全新的协同范式？摩根在海外拥有丰富的实践经验，有哪些经验可以分享？
郭鹏：摩根资产管理有近10年的主动ETF管理经验，目前是全球主动ETF管理规模最大的资管公司之一。透明度高是ETF这个投资工具的优势之一。主动ETF每日披露全部持仓，可以让投资者清楚地知道自己持有的底层资产，并了解风险和回报的来源，尤其是在市场波动期间。
在长期运作中，我们也深刻体会到，主动ETF有清晰的策略边界，并非所有主动管理的投资策略都适合装进这个载体。它更适配持仓相对稳定、换手率适中、投资风格清晰的策略。因此，在产品布局上，摩根资产管理在中国坚持“策略适配”原则，优先选择风格稳定、长期业绩扎实的策略落地。
主动ETF让基金经理有机会通过高透明的持仓传递对市场的观点，特别是对上市公司的长期投资价值判断。作为资管公司，主动策略以ETF形态落地，推动资管业务能力提升，促进披露、风控、交易机制更加标准化。
客户若把主动ETF作为其投资组合的核心配置，建议坚持长期持有，不要被短期的市场杂音扰动。
期待AI实现全周期客户服务
助力产品创设
倪韵婷：AI在ETF生态中的应用（智能投顾、投研辅助、客户陪伴）目前处于什么水平？未来，AI赋能ETF生态建设方面，还有哪些憧憬？
郭鹏：AI在投资决策辅助方面路径清晰，但需分阶段推进。第一阶段是“信息增强层”，AI帮助基金经理高效处理海量信息，如生成研报摘要、追踪行业景气、提示事件信号，基金经理仍是决策主体。第二阶段是“策略建议层”，AI基于量化模型生成候选组合或调仓建议，由基金经理判断修正，形成“人机协同”。第三阶段是远期方向，在系统化多因子、风险评价等策略中，AI可能承担更高决策权重，但基金经理仍负责策略框架、极端情景判断和最终审批。
李大振：AI的优势在于处理标准化数据，数据标准化程度越高，优势越明显。投研辅助最明显：过去人工监测资金流、跟踪估值、判断拥挤度等重复工作，AI可迅速完成，让投研人员聚焦价值判断。
智能投顾层面，数据标准化程度较低，需较多转化。目前主要按客户标签大体分类，如按风险偏好提供不同组合，距真正的千人千面仍有距离。
客户陪伴更难数据化。高净值客户更需要有温度的沟通，AI在短期内仍难以完全替代。数据不仅难转化，还涉及合规问题。未来希望在合规前提下，将客户不同维度数据转化为AI可感知的形式，实现AI赋能。
最终期待，一是实现全周期客户服务：客户把资金阶段、久期、风险偏好等愿意提供的数据告知AI，AI迅速生成匹配配置，并随市场变化调整，客户问题也能快速反馈。二是AI反向帮助产品创设：过去是资管机构判断客户需要什么再创设产品；拥有AI深度数据后，或可通过AI发现客户需求，反向创设产品，这值得期待。
当下最大的挑战是数据共享环节
倪韵婷：在ETF生态建设中，资管、渠道、财富服务三方协同过程中，最难打通的环节是什么？针对难点，有何建议？
李大振：ETF生态建设近年来进步很大，但仍存在需要持续改进的空间。
作为经营机构，各参与方都有自己的目标。基金公司不可避免地关注产品规模，渠道方则更多关注销量、保有量等指标。如前所述，最终目标应是实现客户账户的综合收益。目前各机构已逐渐将这一目标纳入自身目标体系，但短期内仍难免出现阶段性偏差，这是当前的难点之一。
预计在未来业务演进过程中，政策将会进一步推动考核机制、收费模式优化，从而进一步使业务逐步朝着互利共赢方向发展。例如监管已要求基金公司披露投资者盈利数量占比，推动浮动费率产品的发行，渠道也更加关注客户收益率、留存率等数据的变化。
最难仍在数据方面。AI赋能的基础是数据共享，目前不同机构间数据共享仍存在障碍。未来若能在保护客户隐私和满足合规要求的前提下实现数据共享，各方将更有效地分析客户数据行为，进而更有效地实现互利共赢。
ETF生态成功与否
关键在于客户获得感是否提升
倪韵婷：展望未来三到五年，ETF生态竞争的关键胜负手是什么？您心目中的“生态共赢”终极图景是什么样？
李大振：ETF竞争的胜负手体现在两个方面：一是资产配置能力；二是能否长期获得客户信任。
ETF“生态共赢”的终极图景应该是，不同机构各司其职，最终实现以客户为中心，真正实现客户利益与链条上不同机构利益的一致化，真正为客户账户负责。客户打开手机即可随时获得优质的配置服务，这便是较为理想的状态。
景殿英：科技能力以前是锦上添花，以后会成为基本功。AI辅助的ETF筛选、组合优化、风险监控、客户陪伴等应用，会直接拉开机构之间的能力差距。从终极生态看，公募基金专注产品，提供更好的工具；资管和投顾机构专注于投资和资产配置，提供更匹配客户需求的解决方案；渠道和财富管理机构专注于陪伴，帮助客户形成长期投资理念和习惯。ETF生态是否成功，检验标准在于客户体验与获得感是否真正得到提升。
刘斌：最后的胜负手，仍在资产配置。具体而言，有三件事要做：
第一，方法论要随时代进化。在科技驱动的时代，基金公司得沉下心思考资产的本质和底层逻辑，找到匹配时代的方法论——而不是提供一条历史回测曲线，说“这曲线很好，你就用它投资”。第二，引导客户树立长期投资理念。资产配置的规律是久期越长，胜率越高；短期投资更容易被随机因素干扰。第三，完善国内衍生工具生态。长期而言，我们需要不断升级资产配置方法论，同时期待衍生品体系持续完善，吸引中长期资金入市，更好服务投资者，真正把“为客户服务”落到实处。
郭鹏：ETF不仅仅是交易型的工具，也具有配置型价值，特别是主动ETF的出现证券融资交易，我们希望更多的投资者关注其配置价值，未来更好地服务个人养老、教育金储备等中长期投资目标。
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