人工智能也能接管资产管理吗？

金融界的每个人都在关注人工智能。每家银行、每家经纪人都在试图弄清楚人工智能如何帮助管理财富。不仅对富人来说，而且对所有人来说。

对于那些追赶得不够快的人来说，这实际上是一种威胁。管理资产需要的不仅仅是转移资金。

这是关于选择正确的投资组合并根据情况变化进行调整。现在，人类顾问正在处理这个问题。但人工智能有可能做得更好吗？剧透：可能不是。

机器人顾问的问题

但财富管理成本高昂，大多数人无法承担高昂的费用。这是人工智能可以提供帮助的领域之一。

人工智能驱动的系统可以以较低的成本提供量身定制的建议，为那些以前因为财富“不足以”证明人类建议的价格合理而被排除在外的人提供机会。

但这里有一个小问题。机器人顾问还没有真正流行起来。即使人工智能提供了股票、债券或基金的最佳组合，仅仅提出建议也是不够的。

缺少什么？摩根士丹利前全球研究主管胡安·路易斯·佩雷斯 (Juan Luis Perez) 表示，沟通。这才是人工智能必须解决的真正问题。

人工智能可以在几秒钟内分析数千种金融工具。它知道数字、过去的回报和风险。但了解人吗？那是一个不同的故事。

人工智能无法捕捉个人叙述或defi我们作为投资者的期望的变化。因为你知道，人力投资（甚至是机构投资）与数据无关。

它与情感、储蓄、支出或投资的决定以及长期规划有关。这些事情都是非常个人化的，甚至人类顾问（有时）也很难理解它们。

那么机器人顾问应该如何做呢？难怪大多数客户最终都会拥有同样旧的 60/40 股票-债券投资组合。这是默认设置。不需要人工智能来解决这个问题。

为了取得真正的进步，人工智能需要变得更加智能。它需要了解顾问的工作方式，而不仅仅是提出通用建议。一遍又一遍地推荐相同的产品是不够的。

人工智能需要从与客户的互动中学习。如果人工智能无法用简单的术语解释投资组合，那么没有人会真正信任它。

去中心化是关键

资产管理公司现在正处于十字路口。为了让人工智能真正发挥作用，它必须同时赋予顾问和客户权力。

这意味着分散流程并让顾问使用人工智能工具做出更好的决策。这并不是要遵循某位试图推出高利润产品的首席投资官 (CIO) 制定的集中计划。

事实上，分散决策可能会使试图销售这些产品的公司的过程变得复杂。合规性和风险也是挑战。

未来可能会看到与人工智能的对话感觉几乎像人类一样。大型语言模型（LLM）和人工智能代理可以通过学习我们的数字足迹来改变游戏规则。

这些人工智能系统将有足够的来自我们生活的背景来预测随着事物的变化我们想要什么。从理论上讲，这可以提高财富管理的效率。

但谁真的会把他们最私人的信息交给机器呢？所需的信任程度是巨大的。

不过，如果硅谷不断将人工智能推向新的高度，我们可能很快就会看到可以与客户进行流畅、真实对话的机器人代理。当这种情况发生时，一切都会改变。

现在，全球最大的资产管理公司贝莱德已经使用人工智能多年。他们采用机器学习和大型语言模型来支持他们的投资策略。

他们甚至使用人工智能来简化matic投资。他们拥有这个名为 The matic Robot 的工具，它将人工智能与人类专业知识相结合，根据新兴市场主题创建股票篮子。

据报道，它加快了在不同行业寻找投资机会的过程，这意味着更高的效率和更少的时间浪费。

但人工智能并非万无一失。人类监督仍然至关重要，因为这些机器人不具备拉里·芬克（Larry Fink）等经验丰富的投资组合经理的判断力或细致入微的理解。

如果人工智能犯了错误，就需要有人来发现它。人工智能输出中会出现错误，如果没有人为干预，可能会导致严重后果。理想的设置？人类专业知识和人工智能驱动的效率的结合。