ChatGPT等人工智能工具，将对能源企业股权投资产生深远影响。作为能源企业，如果利用新工具进行股权投资数智化转型？

2022年底，美国人工智能研究实验室OpenAI推出一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer）。ChatGPT拥有语言理解和文本生成能力，标志着自然语言处理（NLP）和对话 AI 领域的一大步。它不单是聊天机器人，还能够完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。相比传统 AI 算法，ChatGPT 的区别在于通过海量参数，进一步提升了模型的精确度，因此甫一问世，便火遍世界，在全球范围开启了AIGC(AI Generated Content，人工智能生成内容) 新纪元。

人工智能技术的迅猛发展对当今世界产生了非常深远的影响，也必将推动很多行业的数智化进程。本文试图通过对能源企业股权投资数智化的必要性和影响因素分析，探索类似ChatGPT 的人工智能系统在能源企业股权投资领域广泛应用的建议及措施，旨在推动能源企业股权投资提质增效，实现高质量发展。

能源企业股权投资数智化

能源企业股权投资，通常是指能源企业通过购买其他企业的股票或以货币资金、无形资产等形式直接投资于其他企业，取得被投资企业股权并长期持有的行为。

股权投资的数智化是指股权投资在数字在线化的基础上，利用海量大数据、ChatGPT 等人工智能系统，提升应用数据的水平和效率，支撑股权投资业务决策并规避风险的过程。

当前，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，迫切需要新一代人工智能等重大创新添薪续力。加强人工智能和产业发展融合，为高质量发展提供新动能。

能源企业尤其是能源央企是中国经济的重要支柱之一，其所开展的股权投资对于促进我国能源转型、提升国家竞争力、尽早实现“碳达峰、碳中和”具有重要意义。因此，能源企业应当立足科技发展的新阶段，积极贯彻新的发展理念，尽快推进股权投资数智化，为股权投资行为提质增效。

另外，全周期的股权投资流程包括投前评价、投资期间管理及投后退出等环节，需要定期对被投资企业的财务数据、运营数据、高级管理人员等情况进行监测，以便及时发现被投资企业的潜在风险。综上，股权投资是一项流程复杂、周期较长、风险较高的投资行为，人工智能和产业发展融合的方式能够有效提升投资效率、防范投资风险，保证投资的安全性。

总之，以数字化转型为基础驱动能源行业股权投资的数智化，推动能源企业高质量发展，既是宏观大势所趋，也是微观急迫需求。

能源企业股权投资智能化的挑战

思维较为陈旧，未能与时俱进

目前，能源企业股权投资更多以传统观念和做法为主，在海量筛选投资项目、投前评价、尽职调查、投中监督管理及投后退出等环节，主要依靠内部员工的专业知识、工作经验及职业道德，缺乏对人工智能系统应用价值的战略认同和趋势研判。这种侧重人力资本、轻视数字智能的方式，不仅造成投资效率低下，更容易因为人员离职、工作疏忽等引起投资损失，因此显然不能满足数智化转型的变革要求。

精通智能化技术的投资人才匮乏

股权投资数智化不仅需要内部人员掌握宏观经济、 金融与会计等方面的知识，还需要其成为精通数据分析、模型构建与人工智能的复合型人才。目前，能源企业内部股权投资人员多为经济、管理类专业毕业，知识结构较为单一，不具备数据分析处理、模型系统搭建与智能股权投资的专业技能与业务经验，导致数智化股权投资推进受阻。

前台业务部门与后台管控部门衔接不畅

股权投资中前台业务部门与被投资企业接触较多，掌握企业的一手信息，后台管控部门如财务部、风险部等部门需要依托前台业务部门获知企业的关键信息，以便对投前决策、投资期间监督管理及投后退出发表专业意见。但很多能源企业未能建立良好的信息对接机制，基于人与人之间的沟通交流，很容易造成前台业务部门与后台管控部门的信息传输不畅，不能有效实现互联互通，甚至很可能由于“数据孤岛”效应引起股权投资决策失误。

大量非标准化数据造成使用困难

能源企业开展股权投资通常重点关注能源行业上下游产业链企业，但即便都处于广义的能源行业，不同被投资企业狭义的细分领域也有所不同，这就造成不同企业的运营数据、业务开展情况等核心衡量数据存在较大差异。即便被投资企业的细分行业趋同，不同生命周期企业的财务数据、市场数据、高管信息等很多也都是非标准化数据，难以划定统一标准来通过人工智能系统进行投资决策、投中监测及投后退出，因此，很容易限制股权投资软件的使用范围及使用效果。

系统安全问题

人工智能带来数智化便利的同时，客观上也将导致数据曝光范围的扩大，加大了数据泄露风险。数据安全对能源企业开展股权投资举足轻重，如何构建全方位的数据安全体系，在股权投资的全周期工作流程中确保系统安全稳定，数据不丢失、不泄露、不被篡改及可追溯等，也将成为能源企业开展股权投资数智化的一大挑战。

建议与措施

在人工智能不断演进的时代背景下、在金融科技不断迭代的发展格局下，能源企业股权投资数智化是一项巨大的系统工程，它的顺利开展需要通过企业的文化理念转变、人力资源机制设计、系统衔接、数据应用与信息整合、系统安全等多方面进行协同再造来支撑。

转变观念，定战略谋发展

党的二十大报告提出要“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”，以人工智能为引领的金融科技助推了金融业的转型升级，因此，能源企业的管理层要贯彻新发展理念，充分认识到股权投资数智化的重要性，树立自上而下的金融创新文化，将数智化作为公司实现新突破的重要手段，确定前瞻性的战略目标，明确详细的发展路径，选择适宜的技术路线、系统架构，多方面着手，形成股权投资智能化创新的合力。

选用育考，打造数智化人力资源机制

首先，加大科技型人才选聘。根据公司股权投资数智化的战略发展目标，科学合理聘用科技类专业人才，从人才架构上进行合理配置，为数智化推进奠定人才基础。

其次，对现有人员开展数据处理与智能技术等方面的培训，数智化要求投资人员改变固化思维，积极拥抱数智科技，充分利用人工智能系统，主动学习智能投资新知识与数据分析技术，在投资前利用数智化系统，充分挖掘分析被投资企业的财务、运营、人力等关键信息形成准确的投资决策，投中管理开启数智化系统的智能监测功能，通过内外部大数据分析，对被投资企业关键数据及负面信息进行定期监测，从而更有效地完成投中监管和投后退出。

最后，建立科学的数智化考核指标体系，能源企业KPI指标设计要结合公司战略目标、能源行业股权投资特点，处理好短期与长期利益关系，充分体现可持续性发展要求，形成有效的考核导向及约束机制。

梳理数字资产，加强内部协同

一是能源企业投前、投中、投后各部门以及中后台职能部门详细梳理数据资产，明确数据的范围与分布。二是建立规范的数据体系，便于现有和未来数据的内部衔接，加强协同，打通“数据孤岛”，有效实现互联互通。三是建立数据源头管控与使用机制，加强数据质量管控，确保数智化系统数据的可溯性及可靠性，从而为后续数据整合、分析与挖掘功能提供基础保障。

利用智能系统，建设智能化大数据

随着人工智能技术的发展和迭代，可以运用数据分析与挖掘的方法，将非标准数据尽可能对标转化为标准数据加以应用。

首先，利用智能爬虫系统将能源行业各产业链上下游涉及的细分领域、相似行业不同企业关键信息等重要衡量数据录入系统作为基础参照指标，从而在投资决策中可以参考上述指标并运用科学方法进行评价判断。

其次，可运用图像识别、文字识别技术，将股权投资中涉及的能源行业不同形式的大数据转化为文本格式，尽可能做到标准化存储，方便日后的数据分析和对标。

最后，人工智能时代，数据更迭日新月异，股权投资智能化系统可以考虑与wind、同花顺、天眼查等常用投资工具实现端口对接，方便运用外部大数据强化内部数据分析与处理。

通过构建上述智能化系统，能源企业不仅能够在投前环节运用海量大数据对被投资企业进行全方位分析把控投资风险，在投资期间实现对被投资企业的财务、经营、舆情等情况进行动态监测，尽早发现爆发的风险或潜在的风险，还可以在投中和投后退出环节设置预警指标，当出现严重影响股权投资收益的情况时能够触发退出机制，以保证投资安全、降低投资风险。

能源企业股权投资的数智化可以帮助企业在股权投资中摆脱对人的依赖，利用人工智能强大的数据挖掘、筛选和分析功能，精准及时地掌握全方位信息，实现数智化行研、数智化风控、数智化投资等功能，从而有力地保证股权投资决策的准确高效。

强化监督，筑牢安全底线

股权投资数智化作为一项金融创新，应在审慎监督的前提下进行，能源企业要有强烈的风险意识，坚决守住不发生系统性风险的底线。一是要加强内部保密及安全教育，构建“系统安全、人人有责”的思想意识。二是建立对应的风险体系，如：发布风险管理制度、风险预警机制等，做好风险预防；三是设立危机应对方案，在风险发生时能够及时应对、将风险消灭在萌芽状态；四是建立事故追责机制，及时查清事故原因，全面总结教训，依法依规严肃责任追究，通过强有力的问责追责机制筑牢数智化安全底线。

“十四五”时期，我国进入全面建设社会主义现代化国家的新发展阶段，新一轮科技革命和产业变革加速发展，ChatGPT等人工智能系统将向经济社会各领域广泛渗透，引发生产方式和产业生态的革命性变革。习近平总书记强调，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。能源企业作为国民经济重要的价值创造者之一，应立足新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局，尽早开展股权投资的数智化转型，实现投资回报最大化，全面提升企业价值，助力我国经济高质量发展。