人工智能的快速发展正在积极重塑投资管理行业。
从传统的机器学习技术到深度学习的兴起，再到现在大型语言模型（LLM）的惊人能力，整个行业正站在一个新时代的风口浪尖上。
下面，我们将探讨人工智能的发展，并解释它将如何彻底改变投资公司和技术提供商的决策、运营效率和竞争格局。
机器学习：基础
64%的投资管理专业人士目前正在或计划开发人工智能和机器学习方面的技能，年轻金融专业人士中这一比例上升到 71%。- 特许金融分析师协会
多年来，机器学习 (ML) 算法在投资管理方面取得了成功，它支持以下技术：
- 量化交易策略：ML 可以识别历史数据中的模式，从而制定出试图战胜市场的策略。
- 风险建模：ML 模型分析大量数据，以评估投资组合风险、预测资产价格波动并帮助进行压力测试。
- 欺诈检测：人工智能可以发现交易中的异常情况，标记出人工审查可能无法发现的潜在欺诈活动。
深度学习：更上一层楼
深度学习是 ML 的一个子集，它使用多层人工神经网络，模仿人脑处理信息的方式。这使其在处理更复杂、更细微的数据时更具优势：
- 自然语言处理 (NLP)：深度学习模型可以分析新闻文章、社交媒体情感和财报电话记录，以提取影响投资决策的见解。
- 另类数据分析：深度学习可以发现非传统数据集（如卫星图像、消费者购买数据）中的模式，为投资论文提供依据。
法律硕士：改变游戏规则
像 ChatGPT 和 GPT-3.5 这样的 LLM 是一个重大飞跃。它们是在海量文本和代码数据集上训练出来的，因此能够实现以下功能
- 生成报告和见解：法律硕士可以总结投资研究、起草客户通讯、提供投资组合业绩摘要，以满足个人投资者的需求。
- 简化操作：LLM 可以处理复杂的指令，自动生成报告，协调不同系统的数据，并帮助完成合规任务。
- 增强人类的专业知识：LLM 可充当复杂的研究助手，提供摘要、识别联系，并提供新的视角以帮助决策。
人工智能的颠覆：谁将受益最大？
- 投资公司：那些拥抱人工智能发展的公司将获得巨大优势。他们将更快地做出数据驱动的决策，简化运营，并有可能发现隐藏的阿尔法。愿意投资人工智能人才（如及时工程师）的公司将在竞争中拔得头筹。
- 软件公司：对人工智能驱动的投资管理软件的需求将激增。能够将 ML、深度学习和 LLM 有效集成到直观平台中的供应商将获得大幅增长。
更多人工智能行业数据
- 麦肯锡预测，人工智能对生产力的影响可为全球经济增加数万亿美元的价值。
- Gartner 预计，到 2025 年，75% 的新企业应用程序将采用某种形式的人工智能。
- 80% 的金融服务高管认为，到 2030 年，人工智能将极大地改变整个行业（《金融品牌》：2024 年零售银行水晶球）
人工智能与投资管理的未来
未来属于成功将人类专业知识与人工智能力量相结合的财富和资产管理公司。
这并不是说人工智能要取代人类，而是用工具赋予人类权力，让他们做出更好、更快、更明智的决定。
当然，不适应环境的企业有可能被抛在后面。
联系 Empaxis了解我们如何帮助您利用人工智能的力量，为您的投资公司实现卓越运营。
