人工智慧 (AI) 有望開創投資產業生產力和績效的新時代。
憑藉最近獲得的理解和生成文字、音訊和圖像的能力，以及久經考驗的預測性處理複雜領域高維數據的能力，人工智慧驅動的系統正在徹底改變行業的各個角落。
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能夠駕馭自 2000 年代初互聯網革命以來最大生產力浪潮的公司將實現流程效率和有效性的數量級變化。
這項技術並不是靈丹妙藥，但它對競爭格局的潛在影響是巨大的。
最成功的公司不僅僅部署他們能得到的所有人工智慧。相反，他們必須基於對這些工具和技術對業務和投資流程的影響的深入了解，仔細評估在何處以及如何策略性地應用這些工具和技術。
在過去的六年裡，Rezco 透過與 Alis Exchange（最近被命名為行業創新燈塔的 Google Cloud）合作，對以 AI 為中心的下一代投資管理工具進行了大量投資。
鑑於最近對人工智慧的興趣浪潮，我們認為與客戶分享我們人工智慧策略背後的一些想法並邀請其他人就同意或不同意的地方進行評論和討論是一個好主意。我認為這是一個機會。
加速器和增強器：了解人工智慧的不同影響
人工智慧驅動的機會大致可分為兩類。
工藝加速器： 這些人工智慧工具透過顯著提高速度來優化投資流程。它們不一定比人類做得更好，但它們做得比人類快得多。強大的語言模型可以在幾秒鐘內整合關鍵投資者意見、財報電話會議記錄和研究報告，為人類分析師提供顯著的領先優勢。
例如，要合成一份好的關鍵驅動因素和牛/熊案例共識摘要，需要大約 20-30 小時的詳細工作（賣方、收益電話會議、報告、印前、市場和新聞）。一個像樣的 LLM（大規模語言模型）可以在 20-30 秒內完成此任務。
最終的產品可能會稍差一些，但時間和精力將是1/3000。投資管理公司從事資訊處理業務，為了在公開市場上保持競爭力，它們處理資訊的速度已經發生了顯著變化。
增強器： 增強人工智慧工具可以有意義地提高人類的能力。也許這是識別交易數據中表明潛在欺詐的獨特異常的人工智慧，或者是基於高度複雜的風險考慮建議投資組合重新平衡的軟體。
增強器可以提高人類技能。
我們已經在使用人工智慧來顯著提高全球股權審查流程的複雜性。在收益公佈後的盤前盤中可能出現大量阿爾法的情況下，在收益更新後花費一周時間構建模型和報告的舊方式已經很難實現。
在全球股市中，傳統的多頭風格一方面難以與被動股票競爭，另一方面又難以與資源密集的豆莢商店競爭。好的人工智慧模型可以發現資料中的模式，從而使產品經理能夠快速回應。但這只是開始。隨著複雜性呈指數級增長，早期採用者和後期採用者之間的差距將會擴大。
重新思考投資分析師
分析師需要適應。 人工智慧的資訊處理能力可能會讓傳統分析師的工作變得過時。相反，未來的分析師將需要表現出更強的批判性思維、解決問題的能力和整體技能。
現在的目標不再是產生訊息，而是更多地利用洞察力，這項變化與投資組合經理的傳統角色更加緊密地結合在一起。 雖然擔心人工智慧導致失業是很自然的，但我們需要關注競爭力。
公司不應該只是害怕人工智慧，他們應該害怕落後於那些強而有力地利用人工智慧的公司。
擁抱人工智慧（但不是盲目的）
對人工智慧工具的一個有效且常見的批評是，它們是“黑盒子”，而聽證會管理員則擁護簡單機器學習 1.0 模型中“可解釋性”的價值。
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話雖這麼說，世界上可能只有 10 個人真正了解像 GPT-4 這樣的前沿基礎模型的內部工作原理，但這並不意味著 GPT-4 真正適用於數百萬用戶。這並不妨礙你不再樂於助人。 像 ChatGPT 這樣的工具很棒，但明智地使用這些強大的黑盒子也很重要。
人們很容易完全相信輸出，但重要的是透過實踐來學習。 您與 AI 模型互動越多，您就會越了解其功能和限制。 人工智慧生成的作品的驗證仍然至關重要。
投資基礎：數據和數位化
為了駕馭人工智慧浪潮，我們需要某種交通工具。與先前的網路革命類似，公司需要奠定數據和數位基礎，才能利用人工智慧的機會。否則，你可能會繼續徒勞地追趕。
為人工智慧建立數據和數位化基礎是基金產業面臨的一項尤為嚴峻的挑戰。數據在基金生態系內以大量不同的數據格式、定義和模板移動。這些 PDF、Excel 檔案、電子郵件和 CSV 存放在 SharePoint、伺服器磁碟機和電子郵件信箱的神秘縫隙中，就像金庫地下室中堆積的碎片一樣。
一位盡職盡責的投資專業人士的工作描述可能會這樣寫：“我正在尋求幫助。我正在尋求幫助。”體驗追蹤，
手動轉置數據。 」
要真正發揮人工智慧的優勢，我們不能忽視前提工作。企業需要乾淨、結構化且管理良好的數據作為利用人工智慧的構建塊。
如今，太多有價值的數據以 PDF 和電子郵件等雜亂的格式隱藏和分散在數位工作場所中。投資數據管理和數位化與部署尖端人工智慧工具集同樣重要。 「豆莢商店」世界的評論家經常談論競爭系統和技術的高准入障礙。
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我們的觀點是，對於進入人工智慧世界的管理者來說，擁有一致且執行良好的數位化和資料策略將是同樣重要的要素。
問題不是“您是否在替代數據上花費了數百萬美元？”但關鍵是能夠有效地創建投資流程的數位表示，從而實現人與人工智慧系統之間的無縫協作。
結論
人工智慧產生文字、音訊和圖像的能力將改變投資基金的運作方式。精心準備的公司將實現生產力的大幅提升。
正如網路徹底改變了產業一樣，人工智慧也將為策略規劃者帶來同樣的改變。這不僅僅是為了削減成本。這是能力的增強，最積極進取的公司將在未來幾年找到無與倫比的競爭優勢。
Rob Spangjal 是 Rezco 資產管理公司的首席投資長。
