是时候拥抱算法了，让机器人带轮吗？在过去的几年中，新的财富管理公司已获得了吸引力。这些公司被称为机器人顾问，要求其潜在投资者许多问题，以了解投资者对风险，承受能力，个人税收状况的态度；然后，他们将这些信息与投资管理模型相结合，并建立一个个性化的投资组合，该投资组合从投资中消除了情感 - 提供一致的，数据驱动的决策。
根据Statista编制的一份报告，预计在机器人顾问市场中管理的资产预计将达到2024年的1,802亿美元，并显示年增长率（CAGR 2024-2028）为6.68％，导致预计总额为233.34亿美元，依赖于2028年的预计总额。对人类的触摸不可替代？
建立机器人咨询平台
2019年，萨里大学（University of Surrey）的财务建模的前高级银行家法比奥·迪亚斯（Fabio Dias）注意到投资咨询市场的差距越来越大。他的许多朋友和家人不足以负担得起传统的财务顾问，他们努力有效地管理他们的投资。这一观察引发了自动投资服务的想法，可以使财务建议民主化。
Dias在金融和计算机科学方面具有双重背景，因此花了无数小时研究算法交易，投资组合管理理论和金融科技不断发展的景观。他开始为最终成为一个机器人咨询平台的原型开发一个原型，旨在为具有不同水平的财务知识和资本的个人提供可访问的投资解决方案。
DIA在最初的阶段面临许多挑战。建立一个可靠且安全的平台需要组建一支金融和技术专家团队。“在机器人团队的背后，您必须拥有一支专家人类的团队，”迪亚斯说。他不懈地努力浏览监管要求，确保平台遵守所有财务法规，以建立对潜在用户的信任。经过数年的开发，测试和完善平台，他推出了他的投资组合服务，旨在通过将金融敏锐度与技术创新相结合来改变人们管理投资的方式。
该公司被称为坚定的控股公司，使用算法来了解客户对投资风险的态度，分析可用数据，识别模式并做出明智的投资决策。今天，该公司在巴西和英国拥有客户。
人类直觉与机器精度
长期以来，人类的直觉一直是投资管理的基础，经验丰富的专业人员依靠经验和直觉来应对市场。 AI通过提供人类判断经常缺乏的精确性和一致性来挑战这一规范。 AI驱动的模型可以以惊人的速度处理和分析数据，从而使数据驱动的决策无偏见。
尽管有这些优势，但无可否认的人类直觉仍然具有价值。市场条件可能会迅速变化，无法预料的事件可能需要了解人类经验才能提供的理解。尽管AI在模式识别和数据分析中表现出色，但它不能创造性地适应新的情况。
考虑到这一点，将人类直觉与机器精确度相结合的平衡策略可能是投资管理的最佳策略。“人工智能的使用有助于扩展，但它永远不会消除机器背后的人类专家的需求，”迪亚斯说。
算法交易时代的透明度：批判性考试
信任是金融服务的基本组成部分，纯AI不是信任的推动者。华盛顿州立大学最近的一项研究发现，在产品描述中使用“人工智能”一词降低了消费者的购买意图，这种影响在医疗设备或金融服务等高风险地区的效果更加明显。
随着AI驱动的算法交易变得越来越普遍，保证这些系统的透明度成为不可谈判的要求。“投资者需要了解如何制定决策，使用哪些数据以及算法是如何设计风险的，”分享日子。
也就是说，在AI系统中实现透明度仍然带来挑战。某些算法也可能使专家们很难理解其内部运作，而这种不透明性可能会导致投资者的不信任和怀疑。“行业必须优先考虑可解释的AI模型并建立强大的监管框架以确保透明度和问责制，”增加直径。
大众汽车养老金计划的前投资总监Luiz Paulo Brasizza先生认为这是“法比奥·迪亚斯（Fabio Dias）要回答的一个大问题与人工智能管理的基金的运营相比，而不是投资决策本身的依从性。关键将是与金融市场透明的算法的结构，以便投资者，尤其是新一代，可以确保基金与他们的愿望一致。”
“如果一方面，如果我们将有必要与基金进行更大的投资者认同，我知道另一方面，我们还需要与经理人与经理进行日益复杂的尽职调查过程。我认为，只有一个经理，只有一个经理不断地，始终如一地应用高道德标准，并且在这个过程中能够在这个新的世界中生存，”Brasizza说。
问责制和责任
自动投资的含义值得注意。虽然强大的AI系统仅与他们受过训练的数据以及为实现目标实现的目标一样好。需要编程这些系统以道德和负责任的方式运作，因此投资经理必须解决其算法中的潜在偏见，以便AI模型不会使有害实践永存。
问责制是另一个关键方面。在AI驱动系统做出不良投资决定的情况下，确定责任可能是具有挑战性的。根据迪亚斯的说法“建立明确的准则和问责制措施将是必不可少的，因为AI在投资管理中继续发挥更大的作用。”
AI驱动的系统还必须配备以应对这种市场波动。 AI模型在稳定的条件下表现出色，其中历史数据可以准确预测未来的趋势。但是，他们可能很难在极端波动或大规模事件中适应。
像Stalwart Holdings这样的公司通过使用期货和期权等衍生产品来管理投资组合来解决此问题。“ AI处理实时数据和快速调整的能力在波动期间可能是有利的。也就是说，该行业必须继续开发能够处理市场无法预测的AI系统以提供一致的性能，”分享日子。
结合学术和人工智能
投资者是否应该将钱委托给机器人团队是一场复杂而多方面的辩论。 AI驱动的投资管理在效率方面确实具有重要的优势。但是，它还提出了有关透明度，道德和适应性的挑战。
Stalwart Holdings和类似公司在解决其固有风险的同时证明了AI的潜力。想象一下，由于恐惧而不必担心在市场下降或错过财务收益时的恐慌销量。有了Robo-Advisors，投资组合可能比游戏领先一步。他们也不需要咖啡休息或假期，使其成为最终的24/7金融监护人。
