文 | 王健
作者供職於中核產業基金管理有限公司
ChatGPT等人工智能工具，將對能源企業股權投資產生深遠影響。作為能源企業，如果利用新工具進行股權投資數智化轉型？
2022年底，美國人工智能研究實驗室OpenAI推出一款人工智能技術驅動的自然語言處理工具ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer）。ChatGPT擁有語言理解和文本生成能力，標志著自然語言處理（NLP）和對話 AI 領域的一大步。它不單是聊天機器人，還能夠完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務。相比傳統 AI 算法，ChatGPT 的區別在於通過海量參數，進一步提升了模型的精確度，因此甫一問世，便火遍世界，在全球範圍開啟了AIGC(AI Generated Content，人工智能生成內容) 新紀元。
人工智能技術的迅猛發展對當今世界產生了非常深遠的影響，也必將推動很多行業的數智化進程。本文試圖通過對能源企業股權投資數智化的必要性和影響因素分析，探索類似ChatGPT 的人工智能系統在能源企業股權投資領域廣泛應用的建議及措施，旨在推動能源企業股權投資提質增效，實現高質量發展。
能源企業股權投資數智化
能源企業股權投資，通常是指能源企業通過購買其他企業的股票或以貨幣資金、無形資產等形式直接投資於其他企業，取得被投資企業股權並長期持有的行為。
股權投資的數智化是指股權投資在数字在線化的基礎上，利用海量大數據、ChatGPT 等人工智能系統，提升應用數據的水平和效率，支撐股權投資業務決策並規避風險的過程。
當前，我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，正處在轉變發展方式、優化經濟結構、轉換增長動力的攻關期，迫切需要新一代人工智能等重大創新添薪續力。加強人工智能和產業發展融合，為高質量發展提供新動能。
能源企業尤其是能源央企是中國經濟的重要支柱之一，其所開展的股權投資對於促進我國能源轉型、提升國家競爭力、儘早實現“碳達峰、碳中和”具有重要意義。因此，能源企業應當立足科技發展的新階段，积極貫徹新的發展理念，儘快推進股權投資數智化，為股權投資行為提質增效。
另外，全周期的股權投資流程包括投前評價、投資期間管理及投後退出等環節，需要定期對被投資企業的財務數據、運營數據、高級管理人員等情況進行監測，以便及時發現被投資企業的潛在風險。綜上，股權投資是一項流程複雜、周期較長、風險較高的投資行為，人工智能和產業發展融合的方式能夠有效提升投資效率、防範投資風險，保證投資的安全性。
總之，以数字化轉型為基礎驅動能源行業股權投資的數智化，推動能源企業高質量發展，既是宏觀大勢所趨，也是微觀急迫需求。
能源企業股權投資智能化的挑戰
思維較為陳舊，未能與時俱進
目前，能源企業股權投資更多以傳統觀念和做法為主，在海量篩選投資項目、投前評價、盡職調查、投中監督管理及投後退出等環節，主要依靠內部員工的專業知識、工作經驗及職業道德，缺乏對人工智能系統應用價值的戰略認同和趨勢研判。這種側重人力資本、輕視数字智能的方式，不僅造成投資效率低下，更容易因為人員離職、工作疏忽等引起投資損失，因此顯然不能滿足數智化轉型的變革要求。
精通智能化技術的投資人才匱乏
股權投資數智化不僅需要內部人員掌握宏觀經濟、 金融與會計等方面的知識，還需要其成為精通數據分析、模型構建與人工智能的複合型人才。目前，能源企業內部股權投資人員多為經濟、管理類專業畢業，知識結構較為單一，不具備數據分析處理、模型系統搭建與智能股權投資的專業技能與業務經驗，導致數智化股權投資推進受阻。
前台業務部門與後台管控部門銜接不暢
股權投資中前台業務部門與被投資企業接觸較多，掌握企業的一手信息，後台管控部門如財務部、風險部等部門需要依託前台業務部門獲知企業的關鍵信息，以便對投前決策、投資期間監督管理及投後退出發表專業意見。但很多能源企業未能建立良好的信息對接機制，基於人與人之間的溝通交流，很容易造成前台業務部門與後台管控部門的信息傳輸不暢，不能有效實現互聯互通，甚至很可能由於“數據孤島”效應引起股權投資決策失誤。
大量非標準化數據造成使用困難
能源企業開展股權投資通常重點關注能源行業上下游產業鏈企業，但即便都處於廣義的能源行業，不同被投資企業狹義的細分領域也有所不同，這就造成不同企業的運營數據、業務開展情況等核心衡量數據存在較大差異。即便被投資企業的細分行業趨同，不同生命周期企業的財務數據、市場數據、高管信息等很多也都是非標準化數據，難以劃定統一標準來通過人工智能系統進行投資決策、投中監測及投後退出，因此，很容易限制股權投資軟件的使用範圍及使用效果。
系統安全問題
人工智能帶來數智化便利的同時，客觀上也將導致數據曝光範圍的擴大，加大了數據泄露風險。數據安全對能源企業開展股權投資舉足輕重，如何構建全方位的數據安全體系，在股權投資的全周期工作流程中確保系統安全穩定，數據不丟失、不泄露、不被篡改及可追溯等，也將成為能源企業開展股權投資數智化的一大挑戰。
建議與措施
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在人工智能不斷演進的時代背景下、在金融科技不斷迭代的發展格局下，能源企業股權投資數智化是一項巨大的系統工程，它的順利開展需要通過企業的文化理念轉變、人力資源機制設計、系統銜接、數據應用與信息整合、系統安全等多方面進行協同再造來支撐。
轉變觀念，定戰略謀發展
黨的二十大報告提出要“加快發展数字經濟，促進数字經濟和實體經濟深度融合”，以人工智能為引領的金融科技助推了金融業的轉型升級，因此，能源企業的管理層要貫徹新發展理念，充分認識到股權投資數智化的重要性，樹立自上而下的金融創新文化，將數智化作為公司實現新突破的重要手段，確定前瞻性的戰略目標，明確詳細的發展路徑，選擇適宜的技術路線、系統架構，多方面着手，形成股權投資智能化創新的合力。
選用育考，打造數智化人力資源機制
首先，加大科技型人才選聘。根據公司股權投資數智化的戰略發展目標，科學合理聘用科技類專業人才，從人才架構上進行合理配置，為數智化推進奠定人才基礎。
其次，對現有人員開展數據處理與智能技術等方面的培訓，數智化要求投資人員改變固化思維，积極擁抱數智科技，充分利用人工智能系統，主動學習智能投資新知識與數據分析技術，在投資前利用數智化系統，充分挖掘分析被投資企業的財務、運營、人力等關鍵信息形成準確的投資決策，投中管理開啟數智化系統的智能監測功能，通過內外部大數據分析，對被投資企業關鍵數據及負面信息進行定期監測，從而更有效地完成投中監管和投後退出。
最後，建立科學的數智化考核指標體系，能源企業KPI指標設計要結合公司戰略目標、能源行業股權投資特點，處理好短期與長期利益關係，充分體現可持續性發展要求，形成有效的考核導向及約束機制。
梳理数字資產，加強內部協同
一是能源企業投前、投中、投后各部門以及中後台職能部門詳細梳理數據資產，明確數據的範圍與分佈。二是建立規範的數據體系，便於現有和未來數據的內部銜接，加強協同，打通“數據孤島”，有效實現互聯互通。三是建立數據源頭管控與使用機制，加強數據質量管控，確保數智化系統數據的可溯性及可靠性，從而為後續數據整合、分析與挖掘功能提供基礎保障。
利用智能系統，建設智能化大數據
隨着人工智能技術的發展和迭代，可以運用數據分析與挖掘的方法，將非標準數據盡可能對標轉化為標準數據加以應用。
首先，利用智能爬蟲系統將能源行業各產業鏈上下游涉及的細分領域、相似行業不同企業關鍵信息等重要衡量數據錄入系統作為基礎參照指標，從而在投資決策中可以參考上述指標並運用科學方法進行評價判斷。
其次，可運用圖像識別、文字識別技術，將股權投資中涉及的能源行業不同形式的大數據轉化為文本格式，盡可能做到標準化存儲，方便日後的數據分析和對標。
最後，人工智能時代，數據更迭日新月異，股權投資智能化系統可以考慮與wind、同花順、天眼查等常用投資工具實現端口對接，方便運用外部大數據強化內部數據分析與處理。見圖1。
圖1 能源企業股權投資智能化系統
通過構建上述智能化系統，能源企業不僅能夠在投前環節運用海量大數據對被投資企業進行全方位分析把控投資風險，在投資期間實現對被投資企業的財務、經營、輿情等情況進行動態監測，儘早發現爆發的風險或潛在的風險，還可以在投中和投後退出環節設置預警指標，當出現嚴重影響股權投資收益的情況時能夠觸發退出機制，以保證投資安全、降低投資風險。
能源企業股權投資的數智化可以幫助企業在股權投資中擺脫對人的依賴，利用人工智能強大的數據挖掘、篩選和分析功能，精準及時地掌握全方位信息，實現數智化行研、數智化風控、數智化投資等功能，從而有力地保證股權投資決策的準確高效。
強化監督，築牢安全底線
股權投資數智化作為一項金融創新，應在審慎監督的前提下進行，能源企業要有強烈的風險意識，堅決守住不發生系統性風險的底線。一是要加強內部保密及安全教育，構建“系統安全、人人有責”的思想意識。二是建立對應的風險體系，如：發布風險管理制度、風險預警機制等，做好風險預防；三是設立危機應對方案，在風險發生時能夠及時應對、將風險消滅在萌芽狀態；四是建立事故追責機制，及時查清事故原因，全面總結教訓，依法依規嚴肅責任追究，通過強有力的問責追責機制築牢數智化安全底線。
“十四五”時期，我國進入全面建設社會主義現代化國家的新發展階段，新一輪科技革命和產業變革加速發展，ChatGPT等人工智能系統將向經濟社會各領域廣泛滲透，引發生產方式和產業生態的革命性變革。習近平總書記強調，加快發展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題。能源企業作為國民經濟重要的價值創造者之一，應立足新發展階段、貫徹新發展理念、構建新發展格局，儘早開展股權投資的數智化轉型，實現投資回報最大化，全面提升企業價值，助力我國經濟高質量發展。