Может ли ИИ также захватить управление активами?

Все в финансах смотрят на ИИ. Каждый банк, каждый брокер пытается понять, как ИИ может помочь в управлении богатством. Не только для богатых, но и для всех.

На самом деле это угроза для тех, кто не успеет быстро адаптироваться. Управление активами требует больше, чем просто перемещение денег.

Речь идет о выборе правильного сочетания инвестиций и их корректировке по мере изменения обстоятельств. Прямо сейчас этим занимаются человеческие советники. Но возможно ли, что, может быть, ИИ может делать это лучше? Спойлер: Вероятно, нет.

Проблема с роботизированными советниками

Но управление богатством дорого, и большинство людей не могут позволить себе высокие затраты. Это одна из областей, где ИИ может помочь.

Системы на базе ИИ могут предлагать персонализированные советы по более низкой цене, предоставляя доступ людям, которые ранее были исключены, потому что их богатство не было «достаточным», чтобы оправдать цену человеческого совета.

Но вот небольшая загвоздка. Роботизированные советники не были особенно популярны. Даже когда ИИ предлагает лучшее сочетание акций, облигаций или фондов, недостаточно просто делать предложения.

Чего не хватает? Коммуникации, согласно по мнению Хуана Луиса Переса, бывшего глобального главы исследований в Morgan Stanley. Это реальная проблема, которую должен решить ИИ.

ИИ может анализировать тысячи финансовых инструментов за секунды. Он знает цифры, прошлую доходность и риски. Но понимание людей? Это совсем другая история.

ИИ не может уловить личные нарративы или сдвиги в ожиданиях, которые определяют, кем мы являемся как инвесторы. Потому что, видите ли, человеческое инвестирование (даже институциональное) — это не о данных.

Это об эмоциях, решениях о сбережении, тратах или инвестировании и долгосрочном планировании. Эти вещи глубоко личные, и даже человеческие советники с трудом понимают их (иногда).

Так как же роботизированный советник должен это делать? Неудивительно, что большинство клиентов в итоге получают тот же старый портфель акций и облигаций 60/40. Это значение по умолчанию. ИИ не нужен, чтобы это понять.

Для реального прогресса ИИ должен быть умнее. Он должен понимать, как работают советники, а не просто выдавать общие рекомендации. Недостаточно рекомендовать одни и те же продукты снова и снова.

ИИ должен учиться на взаимодействиях с клиентами. Если ИИ не может объяснить портфель простыми терминами, никто никогда ему не доверит.

Децентрализация — это ключ

Управляющие активами теперь находятся на перепутье. Чтобы ИИ был по-настоящему полезен, он должен давать власть как советнику, так и клиенту.

Это означает децентрализацию процесса и позволять советникам использовать инструменты ИИ для принятия лучших решений. Речь не идет о следовании централизованному плану, разработанному каким-то главным инвестиционным директором (CIO), который пытается продвигать продукты с высокой маржой.

Фактически, децентрализация решений может усложнить процесс для фирм, пытающихся продать эти продукты. Соответствие требованиям и риск также являются проблемами.

Будущее может увидеть разговоры с ИИ, которые кажутся почти человеческими. Большие языковые модели (LLM) и ИИ-агенты могут изменить игру, обучаясь на наших цифровых следах.

Эти системы ИИ будут иметь достаточно контекста из нашей жизни, чтобы предсказывать, чего мы хотим, по мере изменения обстоятельств. Теоретически, это может сделать управление богатством более эффективным.

Но кто действительно собирается передать свою самую личную информацию машине? Уровень требуемого доверия просто огромен.

Хотя, если Кремниевая долина продолжит продвигать ИИ на новые высоты, мы, возможно, скоро увидим роботов-агентов, которые могут вести плавные, реальные разговоры с клиентами. И когда это произойдет, это изменит все.

Теперь BlackRock, крупнейший управляющий активами в мире, уже использует ИИ в течение многих лет. Они применяют машинное обучение и большие языковые модели для питания своих инвестиционных стратегий.

Они даже используют ИИ для оптимизации тематического инвестирования. У них есть этот инструмент, называемый Thematic Robot, который сочетает ИИ с человеческим опытом для создания наборов акций на основе тем emerging рынков.

Он предположительно ускоряет процесс поиска инвестиционных возможностей в разных секторах, что означает большую эффективность и меньше потраченного впустую времени.

Но ИИ не безошибочен. Человеческий надзор все еще необходим, потому что, опять же, эти роботы не имеют суждения или нюансированного понимания опытного управляющего портфелем, такого как Ларри Финк.

Если ИИ совершит ошибку, кто-то должен ее поймать. Ошибки в выводах ИИ случаются, и без вмешательства человека они могут привести к серьезным последствиям. Идеальная настройка? Смесь человеческого опыта и эффективности, движимой ИИ.