投資管理中的人工智慧正在徹底改變整個行業。有了正確的理解和適當的計劃，財富和資產管理者就可以從機器學習中獲得最大收益。
人工智慧的採用正在加速發展，希望保持競爭力的投資機構將明智地利用這項技術。
畢竟，根據 德勤的數據，在投資過程中利用人工智慧的金融機構可以增加8%的資產管理規模，並將生產率提高14%。
投資公司並沒有等待開始實施新技術。請考慮以下統計資料：
考慮到所有這些，在實施機器學習時需要考慮很多因素。
很長一段時間以來，關於人工智慧的討論常常讓人感覺像是“明天”的事情，可能是有益的，也可能是其他的，這取決於你的觀點。
現實情況是，它 現在就在這裡。
無論是投資研究、風險管理、合規還是其他相關職能，我們才剛剛開始對技術的使用方式進行重大轉變。每個投資公司都應該制定人工智慧戰略。
對於投資管理中的所有人工智慧用例，機器學習可以做什麼令人印象深刻，但它不能做 所有事情。
這項技術已經取得了長足的進步，但還有很長的路要走。
也許技術會讓你達到 60% 或 70% 的目標，這沒關係。如果它以某種方式騰出時間，那仍然是一個勝利。
隨著時間的流逝，人工智慧將變得更加智慧。
但要知道它的局限性，並允許人類監督。
機器學習在投資研究、風險管理、生成阿爾法和客戶體驗等領域提供了許多改進機會
隨著該技術執行越來越高級的任務，許多人擔心人工智慧可能會讓他們失業。
雖然人工智慧會更好地完成某些任務，但該技術仍然不完美。
以 ChatGPT 為例，它是一個強大的工具，但它不會 取代財務顧問。
與此相關的是，不要認為自己與人工智慧競爭，而是 擁抱 人工智慧。
在適當的情況下，用於數據分析、研究、交易、合規、銷售、行銷和其他您認為可能有幫助的領域。
最終，您將能夠更快地做出決策，完成更多工作，並更頻繁地與更多客戶溝通。
簡而言之，人的因素仍然是必要的。 然而，隨著技術變得越來越智慧，它需要 提高技能。隨著人工智慧的改進，人類的技能組合不能一成不變。
隨著人工智慧的發展，您將看到 2 種類型的投資：
投資人工智慧肯定是有充分理由的，但這種熱情可能會導致情緒化的投資決策。
2022年，對 AI 相關初創公司的投資達到 59 億美元，而且隨著所有這些資金的投入，無法保證每家公司的 AI 解決方案都會取得成果，無論是在投資組合回報方面還是在執行內部使用的所需功能方面。
Khosla Ventures的創始合夥人Samir Kaul分享了他對這一現象的看法：
“現在你（在風險投資家中）得到了這種從眾心理。（乏善可陳的投資）將獲得資金，但會失敗，並給整個非常有前途的行業帶來黑眼圈。
簡而言之，投資經理必須在人工智慧投資中進行盡職調查，無論是內部使用還是投資組合回報。
人工智慧最適合用於需要人類思維過程的更複雜的過程，但速度更快，人為錯誤更少。
對於更簡單的任務，即手動和常規任務，投資經理可以利用自動化。
機器人可以部署到他們的系統中，從頭到尾執行各種任務，包括 私募股權報表的下載和處理。
對於仍然需要人工輸入但不是組織核心競爭力的工作流程，財富和資產管理公司可以外包各種職能，包括後台運營。
特別是如果您是中小型組織，您要麼沒有時間或專業知識來在內部實施 AI 或自動化功能。
此外，做這項工作並不是最好的時間利用方式。
公司應充分關注創收活動。這就是為什麼我們建議投資公司與在各自領域擁有專業知識的第三方合作。
這些供應商擁有內部資源，可以更好、更快地完成工作，而且成本低於內部工作。
在Empaxis，我們致力於最大限度地利用技術。如果我們能夠使用機器人、更好的集成數據以及客戶使用的任何技術來加快報告和數據管理流程，我們將構建該解決方案。
事實上，如果使用和理解得當，人工智慧會給投資公司帶來所有好處。
機器學習已經到來，但它不是一個完美的解決方案。技術將得到改進，但在某種程度上，人工智慧將補充他們的技能，而不是與他們競爭。
同樣，在所有關於人工智慧投資的討論中，財富和資產管理公司必須謹慎對待他們投資用於內部使用的人工智慧應用程式，以及他們為投資組合回報而投資的應用程式。
通過與人工智慧服務提供者以及Empaxis等自動化和外包解決方案供應商合作，投資公司將享受到完全現代化的運營，這種運營將持續數年。
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