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투자에 진정한 AI를 적용할 때: 입만 움직이는 서비스는 이제 그만

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Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

기관 투자에 AI가 도입되고 있다. JP 모건의 조사에 따르면 61%의 트레이더가 향후 몇 년 동안 자신의 산업에서 가장 영향력 있는 기술로 인공 지능을 꼽았다. 이는 블록체인 기반 거래 또는 양자 컴퓨팅과 같은 다른 선택보다 훨씬 앞섰다.

많은 사람들에게 AI는 단순히 미래를 결정짓는다고 믿는 고급 기술을 설명하는 용어일 뿐이다. 투자자들, 특히 대형 기관에서 수십억 달러의 연금 기금, 기업 유동자산, 기타 대형 계좌를 관리하는 사람들에게는 AI를 어떻게 사용할 것인지, 어떤 AI 기반 기술을 포트폴리오에 적용할 것인지, 그리고 AI가 제공하는 모든 것을 완전히 활용할 것인지가 중요하다.

직관적인 결정 이상: 투자에 과학을 더할 때

사실, 많은 머니 매니저들은 AI를那样 고급화하지 않고 사용하고 있다. 종종 특정 자산에 기계 학습 기술을 적용하여 시장 동향을 예측하는 능력을 가진 AI “구루”에 초점을 맞춘다. 그 전문가의 기술에 의존하여 투자자와 매니저는 양호한 결과를 보여줄 수 있다. 많은 사람들에게는 그 결과가 충분할 것이다.

그러나 특정 자산에 투자를 제한하는 것이最佳의 아이디어는 아니다. 시장은 상승과 하락을 반복하며, 자산이 하락세를 타고 있다면 심지어 고급 기계 학습도 손실을 유발하는 일부 요인을 놓칠 수 있다. 한편, 다른 자산은 상승하고 있을 수 있다. 하락하는 자산을 단축하여 이익을 얻는 대신, 상승하는 자산을 찾고 투자하는 것이 더 합리적일 것이다.

따라서 투자 회사들이 특정 목적을 위한 AI의 개별 응용 프로그램이나 “구루”에 의존하지 말고, 다양한 투자 가능성을 조사하고 조건, 사건, 시나리오 등을 고려하여 자산 가치를影响하는 요인을 분석하는 고급 플랫폼을 사용해야 한다. 이러한 플랫폼을 사용하면 매니저가 하위 라인을 더욱 발전시키는 기회를 가지게 된다.

투자 전문가가 최선의 가능성을 찾는 데 AI가 어떻게 도움이 될 수 있는가

따라서, 블루 칩 주식에 투자하는 매니저는 AI 전문가의 조언에 따라 고위험 주식에 대한 투자를 조사하는 플랫폼을 배치할 수 있다. 고급 AI 기술은 그러한 고위험 주식이 실제로 얼마나 위험한지에 대한 데이터를 제공할 수 있다. AI 시스템은 현재 시장 조건, 회사 품질, 정부 정책, 소비자 심리, 지缘 정치적 고려 사항 등巨大한 양의 데이터를 분석하고, 과거의 투자 시나리오와 비교하여 이익이나 손실을 낳은 유사한 주식과 비교할 것이다. 그런 다음 시스템은 그러한 주식의 위험성을 평가하여 매니저가 가치가 상승할 가능성이 있는 주식, 특히 고위험 주식의 경우 가치가 상승할 때 상당한 이익을 낼 수 있도록 할 것이다.

이러한 전략은 모든 유형의 자산, 즉 商品, 채권, 부동산 포트폴리오, 가상화폐에 적용될 수 있다.大量의 데이터를 분석함으로써 AI 시스템은 매니저가 다양한 가능성 중에서 최선의 자산을 선택하도록 도와줄 수 있다. 이는 단일 자산에 대한 단일 AI 기술을 전문으로 하는 개인이 할 수 있는 것보다 훨씬 더 나간다.

플랫폼은 투자에 AI를 사용하기 더 쉽게 만든다

또한 플랫폼을 사용하면 매니저는 내부에서 AI 시스템을 설정하거나 외부 컨설턴트와 협력하는 어려움을 피할 수 있다. 플랫폼을 사용하면 매니저가 자신의 목표와 기준에 따라 투자를 선택하여 투자 전략을 완전히 통제할 수 있다.

기관이나 고객을 대신하여巨大한 금액을 투자해야 하는 매니저에게는 수익을導く 데 도움이 되는 시스템이 필요하다. 더 많은 전문가가 AI가 이를 위해 그들을 도와줄 수 있다는 것을 깨닫고 있다. 그러나 AI 기반 투자에 대한 최선의 전략은 특정 자산이나 개인 전문가의 조언에 AI 사용을 제한하지 않는 것이다. 투자 가능성을 더广く mở放하여 더 많은 유형의 투자 가능성을 포함함으로써 매니저는 더 나은 결과를 달성할 수 있을 것이며, 고객에게 더 포괄적인 서비스를 제공할 수 있을 것이다.

r AI 기반 투자는 “넓게” 가는 것이며, AI 사용을 특정 자산이나 개인 전문가의 조언에 제한하지 않는 것이다. 투자 가능성을 더廣く mở放하여 더 많은 유형의 투자 가능성을 포함함으로써 매니저는 더 나은 결과를 달성할 수 있을 것이며, 고객에게 더 포괄적인 서비스를 제공할 수 있을 것이다.

안나 베커 박사는 EndoTech.io의 CEO이자 공동 창립자로서 AI/ML 팀을 이끌고 있습니다. 안나의 딥러닝 알고리즘은 거의 10억 달러의 투자금(AuM)을 관리했으며 10년 이상 기관 자금을 관리하는 데 배치되었습니다. 안나는 이스라엘의 테크니온 공과대학교에서 AI 박사 학위를 받았으며, Strategy Runner를 포함한 FinTech 분야의 여러 AI 회사들을 설립하고 매각했습니다.