- Генеративный ИИ трансформирует управление инвестициями, предоставляя тонкие и персонализированные рекомендации.
- Инвестиции на базе ИИ расширяют доступ к финансовой консультации для всех.
- Баланс между ответственностью и эффективностью по мере трансформации инвестиционного ландшафта с помощью ИИ.
Более десяти лет назад появились услуги робо-инвестирования с обещанием использовать алгоритмы для совершения и мониторинга инвестиций. Эти робо-советники рекламировались как беспроблемная альтернатива традиционным человеческим советникам, предлагая удобство круглосуточного обслуживания. Однако ландшафт быстро меняется благодаря появлению генеративного ИИ. Этот новый вид ИИ может вести открытые беседы, создавая у инвесторов впечатление взаимодействия с компетентной сущностью, а не с жестким алгоритмом.
Прыжок ИИ в управление инвестициями
Генеративный ИИ представляет собой значительный шаг вперед в управлении инвестициями. В отличие от традиционных робо-советников, которые полагаются на машинное обучение и алгоритмы, генеративный ИИ использует алгоритмы глубокого обучения. По словам Сучи Мишры, заместителя декана и профессора финансов во Флоридском международном университете, этот переход к более глубоким возможностям обучения является переломным моментом.
Взгляд на услуги по инвестициям на базе ИИ
Одним из многообещающих примеров использования ИИ в инвестиционных услугах является Q.ai, новое предложение от Quantalytics Holdings. Q.ai предоставляет «инвестиционные наборы» без комиссии, состоящие из четырех-двадцати ценных бумаг в конкретном секторе рынка. Эти наборы курируются системой ИИ, которая учитывает различные факторы, включая рыночные метрики, новости, тренды поисковых запросов Google и настроения в социальных сетях. Доходность за год для этих наборов показала широкий диапазон: от 52,36% для набора криптовалют до -8,28% для предложения «Рецессионная устойчивость» по состоянию на 7 июля.
Еще одним игроком на рынке инвестиций с ИИ является AIEQ от ETF Managers Group, работающий на базе платформы ИИ IBM Watson. AIEQ анализирует миллионы точек данных, включая новости, социальные сети, финансовые отчеты и технические данные, среди прочего. За последние пять лет фонд показал доходность 4,9%, отставая от индексных фондов-бенчмарков и фондов с активным управлением.
Вызовы и опасения
Несмотря на обещания инвестирования на базе ИИ, существуют вызовы и опасения. Паван Джайн, ассистент-профессор финансов в Университете Западной Вирджинии, отмечает, что ИИ является частью инвестирования уже давно, включая роль алгоритмов высокочастотной торговли в рыночных колебаниях. Однако реальная проблема заключается в потенциале систем генеративного ИИ «галлюцинировать» или производить неточную информацию.
Установка защитных мер для ИИ
Чтобы решить эти проблемы, инвестиционные услуги на базе ИИ подчеркивают необходимость человеческого надзора. Например, AIEQ от ETF Managers Group контролирует вывод своего ИИ на признаки предвзятости и разрабатывает инструменты прозрачности для входных данных и инвестиционных решений. Стартап Nemo, базирующийся в Абу-Даби, также использует ИИ, но обеспечивает, чтобы он оставался под человеческим контролем для предотвращения ошибок.
Поиск подотчетности
Обеспечение подотчетности систем ИИ остается сложной задачей. Обратный инжиниринг решений ИИ может быть сложным, что затрудняет выявление и исправление ошибок. До тех пор, пока процесс подотчетности не станет более прозрачным, скептицизм по поводу ИИ в управлении инвестициями может сохраняться.
Человеческий фактор против эффективности ИИ
Традиционные робо-советники, такие как Betterment, по-прежнему отдают приоритет человеческому надзору. Джон Милхем, технический директор Betterment, подчеркивает важность объяснимых и детерминированных алгоритмов. Он отмечает, что многие системы ИИ, такие как ChatGPT, могут не соответствовать этим свойствам, что препятствует их использованию для предоставления финансовых консультаций.
Потенциал ИИ в финансовом планировании
Хотя ИИ, возможно, не заменит человеческих советников полностью, он имеет потенциал преуспевать в определенных аспектах финансового планирования. Он может эффективно выполнять повторяющиеся задачи, такие как ответы на вопросы клиентов и предоставление персонализированных финансовых рекомендаций. ИИ также может повысить эффективность, постоянно обучаясь на основе своих взаимодействий и опыта.
Расширение доступа к финансовым консультациям
ИИ расширяет доступ к финансовым консультациям, особенно для лиц с низким уровнем чистого капитала и тех, у кого нет пенсионных льгот от работодателя. Финтех-компании, такие как Fisdom, используют автоматизированные инструменты для предоставления финансовых консультаций более широкой базе клиентов, расширяя возможности большего числа людей инвестировать и сберегать на свои будущие потребности.
Интеграция ИИ в управление инвестициями развивается, предлагая как возможности, так и вызовы. Хотя инвестиционные услуги на базе ИИ показывают многообещающие результаты в предоставлении более нюансированных и персонализированных консультаций, опасения по поводу подотчетности и точности сохраняются. По мере того как отрасль продолжает внедрять ИИ, инвесторам и компаниям необходимо найти баланс между использованием его потенциала и сохранением человеческого надзора. В конечном итоге, роль ИИ в управлении инвестициями, вероятно, будет дополнять, а не заменять, экспертизу человеческих советников.
Если вы читаете это, вы уже впереди. Оставайтесь с нами, подписавшись на нашу рассылку.
Отказ от ответственности. Предоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitan.com Мы не несем ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем проводить независимое исследование и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любых инвестиционных решений.
Эдит Патрик
Эдитах — универсальный финтех-аналитик с глубоким пониманием блокчейн-доменов. Её, как и технологии, поражает пересечение технологий и финансов. Её особый интерес к цифровым кошелькам и блокчейну помогает её аудитории.
