人工智能在投资管理领域的应用正在彻底改变整个行业。只要有正确的认识和到位的计划，财富和资产经理就能最大限度地利用机器学习。
人工智能的应用正在加快步伐，想要保持竞争力的投资机构利用这项技术将是明智之举。
毕竟，根据德勤公司（Deloitte）的数据，在投资过程中利用人工智能的金融机构可使资产管理规模增长 8%，生产率提高 14%。
而投资公司在开始采用新技术时并没有等闲视之。请看这些统计数据：
有鉴于此，在实施机器学习时需要考虑很多问题。
长期以来，关于人工智能的讨论常常让人觉得是 "明天 "的事，可能是好事，也可能是坏事，这取决于你的观点。
现实是，它现在就在这里。
无论是投资研究、风险管理、合规性还是其他相关职能，我们都只是处于技术应用方式巨大转变的开端。每家投资公司都应制定人工智能战略。
对于投资管理中的所有人工智能用例来说，机器学习所能做到的事情令人印象深刻，但它并不能做到所有事情。
这项技术已经取得了长足进步，但仍有很长的路要走。
也许技术能帮你完成 60% 或 70% 的工作，这也没关系。如果能以某种方式节省时间，那也是一种胜利。
随着时间的推移，人工智能将变得更加智能。
但要知道它的局限性，并允许人为监督。
机器学习为投资研究、风险管理、创造阿尔法和客户体验等领域带来了许多改进机会
随着人工智能技术执行的任务越来越高级，许多人担心人工智能会让他们失业。
虽然人工智能能更好地完成某些任务，但这项技术仍不完美。
以 ChatGPT 为例，它是一个强大的工具，但它不会取代财务顾问。
与此相关的是，不要将自己视为与人工智能竞争的对手，而是要拥抱人工智能。
在数据分析、研究、交易、合规、销售、市场营销和其他你认为可能有帮助的领域中酌情使用。
最终，您将能够更快地做出决策，完成更多工作，与更多客户更频繁地沟通。
总之，人的因素仍然是必要的。不过，随着技术变得越来越智能，也需要不断提高技能。随着人工智能的进步，人类的技能不可能一成不变。
随着人工智能的发展，你会看到两种类型的投资：
投资人工智能当然有充分的理由，但这种热情可能会导致情绪化的投资决策。
2022 年，对人工智能相关初创公司的投资将达到 59 亿美元，虽然有这么多钱，但并不能保证每家公司的人工智能解决方案都能取得成果，无论是在投资组合回报方面，还是在内部使用时执行所需的功能方面。
Khosla Ventures 创始合伙人 Samir Kaul 分享了他对这一现象的看法：
"现在（风险资本家）有了这种从众心理。(乏善可陈的投资）会得到资金，但会失败，给整个行业带来黑眼圈，而这个行业是非常有前途的。"
简而言之，投资经理必须对人工智能投资进行尽职调查，无论是内部使用还是投资组合回报。
人工智能最适合用于需要人类思维过程的复杂流程，只不过速度更快，人类失误更少。
而对于更直接的任务，即人工和常规任务，投资经理可以利用自动化。
机器人可以部署到他们的系统中，自始至终执行各种任务，包括下载和处理私募股权报表。
对于仍然需要人力投入但不属于组织核心竞争力的工作流程，财富和资产管理公司可以外包各种功能，包括后台操作。
尤其是中小型企业，要么没有时间，要么没有专业知识在内部实施人工智能或自动化功能。
此外，做这些工作并不能充分利用时间。
因此，我们建议投资公司与在各自领域拥有专业知识的第三方合作。
这些供应商拥有内部资源，可以更好、更快地完成工作，而且成本比内部完成这些工作更低。
在 Empaxis，我们致力于最大限度地利用技术。如果我们能利用机器人、更好的集成数据以及客户使用的任何技术加快报告和数据管理流程，我们就会构建该解决方案。
事实上，如果使用得当、理解得当，人工智能会给投资公司带来所有好处]。
机器学习已经到来，但它并不是一个完美的解决方案。技术会不断进步，但只要提高技能，人工智能就能补充他们的技能组合，而不是与之竞争。
同样，在谈及人工智能投资时，财富和资产管理公司必须谨慎对待为内部使用而投资的人工智能应用，以及为投资组合回报而投资的人工智能应用。
通过与人工智能服务提供商以及自动化和外包解决方案提供商（如 Empaxis）合作，投资公司将享受到完全现代化的运营，并在未来数年内经久不衰。
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