是時候擁抱算法了，讓機器人帶輪嗎？在過去的幾年中，新的財富管理公司已獲得了吸引力。這些公司被稱為機器人顧問，要求其潛在投資者許多問題，以了解投資者對風險，承受能力，個人稅收狀況的態度；然後，他們將這些信息與投資管理模型相結合，並建立一個個性化的投資組合，該投資組合從投資中消除了情感 - 提供一致的，數據驅動的決策。
根據Statista編制的一份報告，預計在機器人顧問市場中管理的資產預計將達到2024年的1,802億美元，並顯示年增長率（CAGR 2024-2028）為6.68％，導致預計總額為233.34億美元，依賴於2028年的預計總額。對人類的觸摸不可替代？
建立機器人諮詢平台
2019年，薩里大學（University of Surrey）的財務建模的前高級銀行家法比奧·迪亞斯（Fabio Dias）注意到投資諮詢市場的差距越來越大。他的許多朋友和家人不足以負擔得起傳統的財務顧問，他們努力有效地管理他們的投資。這一觀察引發了自動投資服務的想法，可以使財務建議民主化。
Dias在金融和計算機科學方面具有雙重背景，因此花了無數小時研究算法交易，投資組合管理理論和金融科技不斷發展的景觀。他開始為最終成為一個機器人諮詢平台的原型開發一個原型，旨在為具有不同水平的財務知識和資本的個人提供可訪問的投資解決方案。
DIA在最初的階段面臨許多挑戰。建立一個可靠且安全的平台需要組建一支金融和技術專家團隊。“在機器人團隊的背後，您必須擁有一支專家人類的團隊，”迪亞斯說。他不懈地努力瀏覽監管要求，確保平台遵守所有財務法規，以建立對潛在用戶的信任。經過數年的開發，測試和完善平台，他推出了他的投資組合服務，旨在通過將金融敏銳度與技術創新相結合來改變人們管理投資的方式。
該公司被稱為堅定的控股公司，使用算法來了解客戶對投資風險的態度，分析可用數據，識別模式並做出明智的投資決策。今天，該公司在巴西和英國擁有客戶。
人類直覺與機器精度
長期以來，人類的直覺一直是投資管理的基礎，經驗豐富的專業人員依靠經驗和直覺來應對市場。 AI通過提供人類判斷經常缺乏的精確性和一致性來挑戰這一規範。 AI驅動的模型可以以驚人的速度處理和分析數據，從而使數據驅動的決策無偏見。
儘管有這些優勢，但無可否認的人類直覺仍然具有價值。市場條件可能會迅速變化，無法預料的事件可能需要了解人類經驗才能提供的理解。儘管AI在模式識別和數據分析中表現出色，但它不能創造性地適應新的情況。
考慮到這一點，將人類直覺與機器精確度相結合的平衡策略可能是投資管理的最佳策略。“人工智能的使用有助於擴展，但它永遠不會消除機器背後的人類專家的需求，”迪亞斯說。
算法交易時代的透明度：批判性考試
信任是金融服務的基本組成部分，純AI不是信任的推動者。華盛頓州立大學最近的一項研究發現，在產品描述中使用“人工智能”一詞降低了消費者的購買意圖，這種影響在醫療設備或金融服務等高風險地區的效果更加明顯。
隨著AI驅動的算法交易變得越來越普遍，保證這些系統的透明度成為不可談判的要求。“投資者需要了解如何制定決策，使用哪些數據以及算法是如何設計風險的，”分享日子。
也就是說，在AI系統中實現透明度仍然帶來挑戰。某些算法也可能使專家們很難理解其內部運作，而這種不透明性可能會導致投資者的不信任和懷疑。“行業必須優先考慮可解釋的AI模型並建立強大的監管框架以確保透明度和問責制，”增加直徑。
大眾汽車養老金計劃的前投資總監Luiz Paulo Brasizza先生認為這是“法比奧·迪亞斯（Fabio Dias）要回答的一個大問題與人工智能管理的基金的運營相比，而不是投資決策本身的依從性。關鍵將是與金融市場透明的算法的結構，以便投資者，尤其是新一代，可以確保基金與他們的願望一致。”
“如果一方面，如果我們將有必要與基金進行更大的投資者認同，我知道另一方面，我們還需要與經理人與經理進行日益複雜的盡職調查過程。我認為，只有一個經理，只有一個經理不斷地，始終如一地應用高道德標準，並且在這個過程中能夠在這個新的世界中生存，”Brasizza說。
問責制和責任
自動投資的含義值得注意。雖然強大的AI系統僅與他們受過訓練的數據以及為實現目標實現的目標一樣好。需要編程這些系統以道德和負責任的方式運作，因此投資經理必須解決其算法中的潛在偏見，以便AI模型不會使有害實踐永存。
問責制是另一個關鍵方面。在AI驅動系統做出不良投資決定的情況下，確定責任可能是具有挑戰性的。根據迪亞斯的說法“建立明確的準則和問責制措施將是必不可少的，因為AI在投資管理中繼續發揮更大的作用。”
AI驅動的系統還必須配備以應對這種市場波動。 AI模型在穩定的條件下表現出色，其中歷史數據可以準確預測未來的趨勢。但是，他們可能很難在極端波動或大規模事件中適應。
像Stalwart Holdings這樣的公司通過使用期貨和期權等衍生產品來管理投資組合來解決此問題。“ AI處理實時數據和快速調整的能力在波動期間可能是有利的。也就是說，該行業必須繼續開發能夠處理市場無法預測的AI系統以提供一致的性能，”分享日子。
結合學術和人工智能
投資者是否應該將錢委託給機器人團隊是一場複雜而多方面的辯論。 AI驅動的投資管理在效率方面確實具有重要的優勢。但是，它還提出了有關透明度，道德和適應性的挑戰。
Stalwart Holdings和類似公司在解決其固有風險的同時證明了AI的潛力。想像一下，由於恐懼而不必擔心在市場下降或錯過財務收益時的恐慌銷量。有了Robo-Advisors，投資組合可能比遊戲領先一步。他們也不需要咖啡休息或假期，使其成為最終的24/7金融監護人。
