十多年前，機器人投資服務應運而生，承諾使用算法進行投資和監控。這些機器人顧問被吹捧爲傳統人工顧問的無憂替代品，提供全天候服務的便利。然而，由於生成式人工智能的興起，形勢正在迅速改變。這種新型人工智能可以進行開放式對話，讓投資者感覺自己是在與知識淵博的實體互動，而不是與死板的算法互動。

人工智能進軍投資管理

生成式人工智能代表着投資管理領域的一次重大飛躍。與依賴機器學習和算法的傳統機器人顧問不同，生成式人工智能利用深度學習算法。佛羅里達國際大學副院長兼金融學教授蘇奇·米什拉 (Suchi Mishra) 表示，這種向深度學習能力的轉變將改變遊戲規則。

人工智能投資服務概覽

人工智能在投資服務領域的一個有前途的例子是 Quantalytics Holdings 推出的新產品 Q.ai。Q.ai 提供免費的“投資套件”，由特定市場領域的四到二十種證券組成。這些套件由一個人工智能系統策劃，該系統考慮了各種因素，包括市場指標、新聞、谷歌搜索趨勢和社交媒體情緒。截至 7 月 7 日，這些套件的年初至今回報率範圍很廣，從加密貨幣套件的 52.36% 到“衰退抵抗”產品的 -8.28%。

人工智能投資領域的另一個參與者是 ETF Managers Group 的 AIEQ，它由 IBM 的 Watson AI 平臺提供支持。AIEQ 分析了數百萬個數據點，包括新聞、社交媒體、財務報表和技術數據等。在過去五年中，該基金的回報率爲 4.9%，落後於基準指數基金和主動管理型基金。

挑戰和擔憂

儘管人工智能驅動的投資前景光明，但挑戰和擔憂仍然存在。西弗吉尼亞大學金融學助理教授 Pawan Jain 指出，人工智能長期以來一直是投資的一部分，包括高頻交易算法在市場波動中的作用。然而，真正的擔憂在於生成式人工智能系統可能“產生幻覺”或產生不準確的信息。

爲人工智能設置護欄

爲了解決這些問題，人工智能投資服務強調了人工監督的必要性。例如，ETF Managers Group 的 AIEQ 監控其人工智能輸出是否存在偏見跡象，並正在開發用於數據輸入和投資決策的透明度工具。總部位於阿布扎比的初創公司 Nemo 也使用人工智能，但確保它仍在人工監督下以防止出錯。

追究責任

讓人工智能系統承擔責任仍是一個挑戰。逆向工程人工智能決策可能非常複雜，很難發現和糾正錯誤。在問責過程變得更加透明之前，人們對投資管理中人工智能的懷疑可能會持續存在。

人性化與人工智能效率

像 Betterment 這樣的傳統機器人顧問仍然優先考慮人工監督。Betterment 的首席技術官 John Mileham 強調了可解釋和確定性算法的重要性。他強調，許多人工智能系統（例如 ChatGPT）可能不具備這些特性，從而阻礙了它們在提供財務建議方面的應用。

人工智能在財務規劃中的潛力

雖然人工智能可能無法完全取代人類顧問，但它有可能在財務規劃的特定方面表現出色。它可以有效地處理重複性任務，例如回答客戶問題和提供個性化財務指導。人工智能還可以通過不斷從互動和經驗中學習來提高效率。

擴大獲取財務指導的渠道

人工智能正在擴大人們獲得財務指導的渠道，尤其是對於淨資產較低和沒有僱主提供退休福利的個人。Fisdom 等金融科技公司正在使用自動化工具向更廣泛的客戶羣提供財務建議，讓更多人能夠投資和儲蓄以滿足未來的需求。

人工智能與投資管理的融合正在不斷髮展，既帶來了機遇，也帶來了挑戰。雖然人工智能驅動的投資服務有望提供更細緻入微、更個性化的建議，但人們對責任和準確性的擔憂仍然存在。隨着行業繼續擁抱人工智能，投資者和公司必須在利用人工智能潛力和保持人工監督之間取得平衡。最終，人工智能在投資管理中的作用可能會補充而不是取代人類顧問的專業知識。