인공 지능이 금융 산업에서 포트폴리오 관리자를 대체할까요?

@마리오 조세 팔마마리오 호세 팔마

저는 15 년 이상의 경험을 가진 기업가, 인공 지능 전문가 및 소프트웨어 엔지니어입니다.

인공 지능 (AI) 체스 게이머와 포커 플레이어는 이미 인간 마스터를 이길 수 있음을 입증했습니다. AI가 금융 시장에서 똑같이하는 것을 막는 방법은 무엇입니까? AI가 포트폴리오 플레이어가되면 어떻게 되나요?

투자 성공은 인간 상호 작용에 크게 의존하지만 어느 정도 이미 있습니다. 실제로 금융 시장만큼 직원의 결정에 의존하는 산업은 거의 없습니다. AI를 사용하면 이러한 인간의 결정이 기계 학습에 의해 덮어 쓰여 집니까?

현실은 "알고리즘 거래"가 이미 시장에 영향을 미쳐 700 년 20 월에 2018 분 만에 독점적 인 다운 존스가 XNUMX 포인트 급락하는 것을 악화 시켰습니다. 거래자와 분석가들은 알고리즘 거래 모델과 자동 판매 주문의 속도 증가가 붕괴에 영향을 미친다는 데 동의했습니다. 그 날.

금융 산업에서 AI가 할 수있는 긍정적 인 역할은 많습니다. AI 알고리즘은 위험을 줄이고, 사기를 감지 및 관리하고, 운영 효율성을 개선하고, 향상된 고객 서비스를 제공 할 수 있습니다.

예를 들어, 현재 은행 및 기타 금융 기관 내에 계좌에 대한 비정상적인 행동을 표시하는 시스템이 있습니다. 기계 학습은 훨씬 더 정교하고 정확한 정보를 제공하여이 기능을 더 높은 수준으로 끌어 올립니다.

Financial Times는 범죄자가 사용자 사이트의 스크롤 막대를 사용할 때 발견 된 신원 도용 사례를보고했습니다. 실제 사용자는 온라인 뱅킹시 지속적으로 트랙 패드를 사용했으며, 이러한 불일치를 기반으로 은행의 AI가 불일치를 포착했습니다. 기술 효율성은 이미 많은 대기업 금융 회사와 함께 자리 잡고 있습니다. AI는 알고리즘이 운영 프로세스 및 고객 서비스를위한 고기능 로봇을 제공하기 때문에 다시이 범위를 넘어 섭니다.

금융 부문에 대한 가장 큰 침입과 가장 큰 영향은 그것이 좋든 나쁘 든간에 주요 은행과 헤지 펀드가 고객에게 포트폴리오 투자에 대해 조언하기 위해 머신 러닝 알고리즘에서 수집 한 정보를 사용하고 있다는 것입니다.

Deloitte에 따르면 사전 AI 분석은 재무 제표, 수익 보고서, 보도 자료, 투자자 프레젠테이션, 블로그 및 뉴스 기사에 의존했습니다. 그 과정은 힘들게 지루했습니다. 오늘날 AI 분석은 이제 이러한 정보 소스를 처리 할 수 있습니다. 또한 웹 및 소셜 미디어 정보와 같은 디지털 및 비 전통적인 방대한 양의 데이터를 처리합니다. 이 데이터는 자연어 처리 기능을 사용하여 계산하여 투자자에게 즉각적인 거래 팁을 제공 할 수 있습니다. 그러나 다음은주의 사항입니다.

과거 성과가 반드시 미래 성과의 지표는 아닙니다.

이는 모든 투자 보고서 또는 성명서의 각주이며, AI 역량을 기반으로 투자 고문 또는 포트폴리오 관리자를 선택할 때 명심해야 할 중요한 요소입니다. 새로 사용 가능한 모든 데이터가 보유 의사 결정을 개선 할 수 있지만, 무형의 시장 요인과 AI가 항상 포착하지 못하는 고문의 직관이 있습니다.

이를 염두에두고 신중한 투자자는 자체 조사를 수행하고 고문에게 AI가 회사 프로세스에서 어떤 역할을하는지 자문해야합니다. 빅 데이터를 적극적으로 수집하지 않고 정교한 알고리즘으로 AI 프로세스를 채택하는 기업은 미래에 경쟁력을 유지하지 못할 것이라고 말하는 것이 안전합니다.

금융 투자자들이 AI와 시장에 대해 계속 불안해함에 따라 PanAngora의 주식 포트폴리오 관리자 인 Mike Chen이 올해 초 인터뷰에서 CNN과 공유 한 논리적 관점은“인간 대 기계가 아닙니다. 인간과 기계입니다.”

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