人工智慧的快速發展正在積極重塑投資管理行業。
從傳統的機器學習技術到深度學習的興起，再到現在的大型語言模型 （LLM） 的驚人功能，該行業正處於新時代的風口浪尖。
下面我們將探討人工智慧的發展，並解釋它將如何徹底改變投資公司和技術供應商的決策、運營效率和競爭格局。
機器學習：基礎
64%的投資管理專業人士目前正在或計劃追求人工智慧和機器學習方面的技能發展，在年輕金融專業人士中這一比例上升到71%。 - 特許金融分析師協會
多年來，機器學習 （ML） 演算法通過支援以下技術在投資管理方面取得了成功：
- 量化交易策略： 機器學習可以識別歷史數據中的模式，以制定試圖超越市場的策略。
- 風險建模： 機器學習模型分析大量數據，以評估投資組合風險，預測資產價格波動，並幫助進行壓力測試。
- 欺詐檢測： ML 可以發現交易中的異常情況，標記在人工審查下可能被忽視的潛在欺詐活動。
深度學習：更上一層樓
深度學習是機器學習的一個子集，它使用具有多層的人工神經網路，模仿人腦處理資訊的方式。這使它在處理更複雜和細微的數據方面具有優勢：
- 自然語言處理 （NLP）： 深度學習模型可以分析新聞文章、社交媒體情緒和財報電話會議記錄，以提取影響投資決策的見解。
- 替代數據分析： 深度學習可以發現非傳統數據集（例如衛星圖像、消費者購買數據）中的模式，從而為投資理論提供資訊。
LLM：遊戲規則改變者
LLM 與 ChatGPT 和 GPT-3.5 一樣，代表了一次重大飛躍。他們在大量文本和代碼數據集上接受訓練，使他們能夠：
- 生成報告和見解： 法學碩士可以總結投資研究，起草客戶溝通，並提供投資組合業績摘要，根據個人投資者的需求量身定製。
- 運營精簡： LLM 可以處理複雜的指令，以自動生成報告、協調不同系統之間的數據，並説明完成合規性任務。
- 增強人類專業知識： LLM 充當複雜的研究助理，提供摘要、識別聯繫並提供新的視角來幫助決策。
人工智慧的顛覆：誰受益最大？
- 投資公司： 那些擁抱這種人工智慧進化的人將獲得顯著的優勢。他們將更快地做出數據驅動的決策，簡化運營，並可能發現隱藏的阿爾法。願意投資人工智慧人才的公司（如提示工程師）將在競爭中領先。
- 軟體公司： 對人工智慧投資管理軟體的需求將猛增。能夠將 ML、深度學習和 LLM 有效地整合到直觀平臺中的供應商將經歷巨大的增長。
其他 AI 行業統計數據
- 麥肯錫 預測，人工智慧對生產力的影響可能會為全球經濟增加數萬億美元的價值。
- Gartner 估計，到 2025 年，75% 的新企業應用程式將採用某種形式的 AI。
- 80% 的金融服務高管認為，到 2030 年，人工智慧將顯著改變行業 （金融品牌： 2024 年零售銀行水晶球）
人工智慧與投資管理的未來
未來屬於財富和資產管理公司，它們成功地將人類專業知識與人工智慧的力量相結合。
這並不是要人工智慧取代人類，而是賦予他們工具，讓他們做出更好、更快、更明智的決策。
當然，未能適應的公司有可能被拋在後面。
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