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經濟發展新動力

人工智能如何變革資產管理

王倩:人們很容易對財務報表或財務數字做手腳,有豐富經驗的投資者能夠發現其中的漏洞,完全依賴於人工智能的評估,則容易受到欺騙。

近年來,人工智能在各個傳統行業的滲透與應用格外引人關注,金融領域也不例外。以資產管理行業為例,在整個資產管理公司流程中,人工智能發揮着重要的作用,雖然它還不能夠完全取代人腦的獨立思維能力,但科學有效的運用人工智能技術,可以優化整個資產管理公司的流程和業績。那麼在資產管理公司中,如何有效的將人腦與機器進行最優化的結合呢?

在針對基金公司或者是資產管理公司的時候,我們要區分公共基金、私募,以及對沖基金等類別。不同類別的基金種類,或者是資產組合種類,其人工智能的應用範圍應該是有所區別的。

首先來看公共基金領域:在資產管理公司管理其資產時,首先要完成的是資產配置的任務,也就是說首先要制定資產配置的戰略性問題,這是個戰略性發展的問題,而這個過程人工智能是完成不了的,它需要人腦的創新思維能力。

人工智能不但從多維架構上完成不了這項任務,從理解力上來說,制定戰略性資產配置策略對於人工智能的要求也太高。簡單舉個例子,這就像在一場戰爭中,機器人無法制定戰略政策一樣。當戰略性資產配置完成後,接下來需要的是具體的實施過程,而這個過程,人工智能是可以提供支持的。但它針對的也只是那些可以被明確定義的任務、可以被標準化的任務。例如,當戰略性資產配置需要完成一個行業分析的任務時,我們就可以藉助人工智能:首先定義明確行業分析的指標,以及如何將數據映射到這些指標上,並給出預先定義的理解和結果。其他類似的資產配置下流程的任務,如果能夠被明確定義和標準化,都可以通過人工智能來具體實施。例如證券的挑選,人們也可以通過藉助人工智能來支持配合人腦的工作。

戰略性資產配置的任務完成後,人們面臨的就是具體資產組合的管理。在這裡,其流程同上述有相同之處:資產組合管理策略是通過人腦的思維來設計完成的。在這裡,人工智能可以在某些方面起到支持配合的作用,但人工智能還不能夠獨立完成資產組合策略的制定,人工智能完成的多半是那些可以被複制的內容。在資產組合的策略被制定後,回到具體的選股層面、股票分析層面,人們就可以結合人工智能,定義各種特徵,例如指標等,結合人的理解力,挑選具體的證券,並對此作以分析。

相對於程式化趨勢較明顯的公共基金或資產組合管理,人工智能在私募基金領域的應用受到的限制較大,其應用範圍也相對有限。例如在私募領域,當人們對某個項目或投資作評估的時候,其任務大致可以區別為可以被標準化的部分,以及需要人為思考判斷的部分。正如上面針對公共基金標準化管理的那部分一樣,對於那些類似於財務數據的處理,例如現金流的評估、財務狀況的評估等,都可以被標準化。這些領域,人們可以藉助於人工智能來處理。

一方面,標準化提高了效率,因為機器處理的速度通常高於人腦正常工作的速度;另一方面,人工智能可以減少這個環節中容易產生的誤差,也提高了準確度和效率。但是,在私募的大部分領域,需要個性化的理解與人腦的創新理解,這些工作是人工智能替代不了人腦的。例如,人們很容易對這些財務報表或者財務數字做手腳,以獲得更好的財務數字結果,這其中的規律通常很難被捕捉。對於一個有理解力的、有豐富經驗的投資者來說,他能夠發現其中的漏洞與缺陷,而完全依賴於人工智能的評估,往往容易受到欺騙。

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