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加仓权益资产 险资调研积极******

　　今年以来，保险机构调研较为积极。据Wind数据统计，截至1月18日，已有59家保险机构合计参与A股上市公司224次调研。从险资关注的行业来看，电子设备和仪器、家用电器、工业机械、电子元件等领域成为近期调研的重点。

　　业内人士表示，随着上市公司2022年年报的陆续披露，今年一季度在业绩和政策面上向好的行业会逐渐清晰，或迎来较好的调仓或加仓时间窗口。展望后市，多家机构给予中性偏乐观观点，建议把握疫情修复链、金融地产链、新能源领域的波段机会。

　　关注电子设备和仪器等领域

　　Wind数据显示，截至1月18日，开年以来共有59家保险机构合计调研194家A股上市公司，合计调研次数达224次。具体来看，中邮人寿、太平养老、国寿养老参与调研较为频繁，调研次数分别为21次、19次、16次，在保险机构中位列前三。

　　从险资关注的行业来看，电子设备和仪器、家用电器、工业机械、电子元件等领域成为险资近期调研的重点。个股方面，民德电子、火星人、苏州银行等上市公司得到保险机构较多关注。

　　从调研内容来看，企业的业绩指标、生产经营情况、行业动向、未来规划、客户关系等多个方面都是保险机构主要关心的问题。

　　例如，在对苏州银行的调研中，多家保险机构对银行业目前存在的存款定期化情况较为关心。苏州银行表示，针对存款定期化的变化趋势，该行不断优化对公开户、综合签约流程，强化基本账户开立意识，做大对公客户基盘。零售方面，该行将通过制定差异化的产品策略，实行多维度的产品定价，做好低成本存款产品营销，满足不同类型零售客户的金融储蓄需求。

　　优化资产配置结构

　　银保监会披露的最新数据显示，截至2022年11月末，保险资金运用余额为24.8万亿元，较2022年初增长6.8%。其中，股票和证券投资基金3.18万亿元，占比12.82%。某保险机构投研经理表示，2022年11月股市反弹，险资加大了权益类资产配置，股票和证券投资基金投资环比增长近10%，但配置占比仍处于相对较低水平，进一步提升空间较大。

　　目前已进入上市公司业绩密集披露期，多家保险机构表示，会根据公司的财报情况，做出标的选择与调仓动作。

　　也有部分险资人士透露，为避开今年年初的集中配置时点，去年四季度已提前加仓，以期获得相对同业较低的配置成本，在2023年实现收益优势。

　　在调研和加仓的对象选择上，某保险资管机构相关业务负责人对中国证券报记者表示：“年初这段时间，我们需在全年投研策略的基础上，通过现场调研、专家访谈、上市公司电话会议等方式，做好行业和个股的研究筛选，并根据投资计划与调研结果，结合市场走势、基本面的实际进行相互印证后，对个股进行相应的调整操作。”

　　对后市中性偏乐观

　　展望2023年，多位保险业内人士认为，权益类资产是诸多可配置大类资产中性价比较高的资产，今年险资对股票与证券投资基金的配置余额和占比均可能上升，投资收益率也有望改善。

　　市场方面，泰康资产研究部给予中性略偏乐观观点。泰康资产认为，疫情防控政策优化提振市场信心，利好中长期市场，经济将较快恢复；股市收益率与国债收益率之差仍超出历史平均水平，权益资产在大类资产配置中具备相对性价比优势。建议把握疫情修复链、金融地产链、新能源领域的波段机会。

　　中信建投认为，2023年A股多个板块有望在政策刺激、需求回暖及低基数背景下迎来改善。行业配置可优先聚焦“盈利周期反转”方向，例如，计算机、医药、餐饮链、电力板块；其次优选依旧高景气的风、光、储以及军工中的细分方向；另外，还可继续关注地产行业政策反转后业绩有望修复的地产链龙头。

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）