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施罗德:关注人工智能应用于资产管理行业的可

作者:万博    来源:网络整理    时间:2019-03-01


  施罗德数据洞察及分析主管Mark Ainsworth发表道,随著人们对人工智能的兴趣不断提高,关注焦点已转向将其应用于资产管理行业的可能性。

  人工智能(AI)是一个热门话题。该领域的创新令人们希望知道机器是否会代替人类作为投资组合经理。「智能投资顾问」已经存在,它们能够根据用户提出的问题进行计算并使用相关算法提供基本的理财谘询服务。

  虽然近期取得进展,但电脑科学在该领域的许多应用程式仍处于早期阶段,特别是当人们尝试将AI应用于资产管理时。我们认为AI对该行业的真正价值来源在于智能增强(IA),该技术使用AI帮助人类作出决定,而非代替人类作决定。

  其中一种AI是机器学习-使用统计学算法及技术对大量数据的模式进行学习。机器学习的其中一种最常见的商业应用程式是透过预测性分析帮助人们预测未来结果。AI系统(如IBM的Watson及Deep Blue,以及Google的Alpha Go)已在游戏领域(分别为Jeopardy!,Chess及Go)取得备受瞩目的成功。

  虽然AI系统在游戏领域中取得成功会成为重大的头条新闻,但现实世界的情况要复杂得多。许多AI系统会产生不正确的输出结果,而且几乎所有结果均需要人类进行一些额外的干预

  Chess及Go等游戏正好符合这些要求,因为该类游戏拥有以下性质:固定的规则、规则的不确定性极小及拥有一个清晰的目标。透过电脑系统的自我对弈能够获得几乎无限量的数据。我们认为这与基本因素投资法的情况不同,该领域几乎完全不符合这五项条件。我们认为长线

  另一方面,几乎与AI同时问世的IA拥有强劲的往绩记录,并能够在几乎所有的日常生活领域中观察到其存在。IA仅是透过技术途径增强人类的智能。对于资产管理行业而言,IA的相关性远大于AI。它使我们能够从显而易见的数据中提取其他人几乎无法察觉的重要观点。这在基本因素投资法方面带来巨大优势。任何基金经理在考虑其投资项目时均会获取许多关于该公司的重要资料,如财务报表、营业收入、公司管理层公布的计划。但还有许多其他重要资料投资者目前无法透过传统渠道获取。包含这些讯息的数据过于庞大及缺乏系统,投资专业人士无法使用Excel等传统方法有效地利用相关数据。AI及机器学习正好能够在该领域作为有用的工具,协助我们将数据转化为观点以填补盲点,从而增强基金经理的智能。然而,基金经理本人仍掌控最终投资决定。

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