- 銀行やブローカーは資産運用にAIを組み込もうと急いでいますが、投資判断における個人的なニュアンスを理解するにはまだ課題があります。
- ロボアドバイザーはまだ信頼を得られていません。それはクライアントとの実質的なコミュニケーションが不足しており、個人の財務目標を完全に理解できないからです。
- AIは資産管理の効率を向上させることができますが、エラーの発見や判断の提供には依然として人間の監督が不可欠です。
金融業界の誰もがAIに注目している。すべての銀行、すべてのブローカーが、AIがどのように資産管理を支援できるかを解明しようとしている。富裕層だけでなく、すべての人々に向けてだ。
実際、これは十分に早く対応できない者にとっての脅威である。資産の管理には、単にお金を動かすこと以上のものが必要だ。
それは、適切な投資の組み合わせを選択し、状況の変化に合わせて調整することである。現在、その役割は人間のアドバイザーが担っている。しかし、AIの方がそれをよりよくこなすことができるのだろうか？答えは：おそらくないだろう。
ロボアドバイザーの問題点
しかし、資産運用は高価であり、ほとんどの人はその高額なコストを負担できない。AIが貢献できる分野の一つだ。
AI搭載システムは、より低いコストで個別のアドバイスを提供し、以前は人間のアドバイスに見合うだけの資産がなかったために取り残されていた人々にアクセスを提供する。
しかし、ここには小さな落とし穴がある。ロボアドバイザーは必ずしも人気があるわけではない。AIが株式、債券、またはファンドの最適な組み合わせを提供しても、提案をするだけでは不十分だ。
何が欠けているのか？コミュニケーションだ。 HPCによると モーガン・スタンレーの元グローバル・リサーチ・ヘッドであるフアン・ルイス・ペレス氏によれば、それこそがAIが解決すべき真の問題だ。
AIは数秒で数千の金融商品を分析できる。数字、過去の収益率、リスクを理解している。しかし、人間を理解すること？それはまた別の話だ。
AIは、投資家としての私たちを定義する個人的な物語や期待の変化を捉えることができない。なぜなら、人間の投資（機関投資でさえ）はデータに関するものではないからだ。
それは感情、貯蓄、消費、投資に関する意思決定、そして長期的な計画に関するものだ。これらは非常に個人的なものであり、人間のアドバイザーでさえそれらを理解することに苦労することがある（時には）。
では、ロボアドバイザーはどうやって理解できるというのか？ほとんどのクライアントが、古くからの60/40の株式・債券ポートフォリオに行き着くのは当然のことだ。それがデフォルトだからだ。それを理解するためにAIは必要ない。
真の進歩を遂げるには、AIはより賢くなる必要がある。AIは、一般的な推奨事項を投げつけるだけでなく、アドバイザーがどのように機能するかを理解する必要がある。同じ商品を繰り返し推奨するだけでは不十分だ。
AIはクライアントとの相互作用から学ぶ必要がある。AIがポートフォリオを簡単な言葉で説明できない場合、誰もそれを本当に信頼することはないだろう。
分散化が鍵である
資産運用会社は今、岐路に立たされている。AIを真に有用なものにするには、アドバイザーとクライアントの両方に権限を与える必要がある。
つまり、プロセスを分散化し、アドバイザーがAIツールを使用してより良い意思決定を行えるようにすることだ。これは、高マージン商品を押し付けようとする首席投資責任者（CIO）によって策定された集中型の計画に従うことではない。
実際、意思決定を分散化することは、それらの商品を販売しようとする企業にとってプロセスを複雑にする可能性がある。コンプライアンスとリスク管理も課題である。
未来では、AIとの対話がほぼ人間のように感じられるようになるかもしれない。大規模言語モデル（LLM）やAIエージェントは、私たちのデジタル・フットプリントから学ぶことで、ゲームを変化させる可能性がある。
これらのAIシステムは、私たちの生活からの十分な文脈を持ち、状況の変化に応じて私たちが何を望むかを予測できる。理論的には、これにより資産運用がより効率的になる可能性がある。
しかし、誰が本当に最も個人的な情報を機械に委ねるというのだろうか？必要とされる信頼のレベルは単に巨大だ。
ただし、シリコンバレーがAIを新たな高みへと押し上げ続けるならば、私たちは間もなくクライアントと流暢でリアルな会話ができるロボエージェントを見るようになるかもしれない。そして、それが起こったとき、それはすべてを変えるだろう。
現在、世界最大の資産運用会社であるブラックロックは、すでに何年もAIを使用している。彼らは機械学習と大規模言語モデルを採用し、投資戦略を強化している。
彼らはさらに、テーマ別投資の効率化にAIを使用している。彼らには「Thematic Robot」と呼ばれるツールがあり、AIと人間の専門知識を組み合わせ、新興市場のテーマに基づいた株式バスケットを作成する。
It バイナンスを通過したと報告されている。少なくとも6億7,600万ドルがShelbitに関連するウォレットから取引所に移動した。これには、2025年1月にドバイのVirtual Assets Regulatory Authority（VARA）からライセンスなしでの運営により罰則を受けた後、イランの取引所に送られた約5億4,000万ドルが含まれる。以前、Cryptopolitan これにより、異なるセクター全体で投資機会を見つけるプロセスが加速され、より多くの効率性と無駄な時間の削減につながる。
しかし、AIは万能ではない。人間の監督は依然として不可欠だ。なぜなら、これらのロボットには、ラリー・フィンクのような経験豊富なポートフォリオマネージャーの判断力や細やかな理解力がないからだ。
AIが間違いを犯した場合、誰かがそれを捕捉する必要がある。AIの出力にはエラーが発生し、人間の介入がないと、深刻な結果を招く可能性がある。理想的な構成は、人間の専門知識とAI駆動の効率性の組み合わせだ。
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Jai Hamid
ジャイ・ハミドは、過去6年間、暗号通貨、株式市場、テクノロジー、世界経済、そして市場に影響を与える地政学的イベントを報道してきました。彼女は、AMB Crypto、Coin Edition、CryptoTaleなどのブロックチェーン専門出版物で、市場分析、大手企業、規制、マクロ経済動向に関する記事を担当してきました。ロンドン・スクール・オブ・ジャーナリズムを卒業し、アフリカ有数のテレビネットワークで3回にわたり暗号通貨市場の洞察を提供しています。
