การจัดการพอร์ตโฟลิโอ: วิธีการที่ AI เปลี่ยนแปลงกลยุทธ์สินทรัพย์สมัยใหม่

การเพิ่มขึ้นของ AI ส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมต่างๆ อย่างเห็นได้ชัด และอุตสาหกรรมการเงินเป็น ตัวอย่างเช่น การเปิดตัวโมเดลอย่าง GPT-3.5 ต่อสาธารณะเมื่อปีที่แล้วทำให้มีผู้สนใจใช้ AI เพื่อช่วยเพิ่มความสามารถของผู้จัดการกองทุนในการวิเคราะห์ การจัดการความเสี่ยง และการตัดสินใจมากขึ้น หนึ่งในอุตสาหกรรมที่ได้รับผลกระทบมากที่สุด ด้วยเหตุนี้ เครื่องมือ AI จึงถูกนำมาใช้เพื่อให้การประเมินตลาดแม่นยำยิ่งขึ้นและจัดการความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอคาดว่าจะสามารถประเมินการเคลื่อนไหวของตลาดได้ชัดเจนยิ่งขึ้น จำกัดตัวเลือกการลงทุนที่เหมาะสม และจัดการความเสี่ยงเมื่อใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ในการซื้อขาย การผสานรวมอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร รวมถึงเครื่องมือประมวลผลภาษาธรรมชาติเข้ากับกลยุทธ์การซื้อขายของผู้เล่นหลัก ช่วยให้ผู้เล่นเหล่านั้นเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการเหล่านี้ และได้เปรียบทางการแข่งขันด้วยการตัดสินใจลงทุนที่รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา AI ได้ถูกนำไปใช้งานในภาคส่วนต่างๆ ของอุตสาหกรรมการเงิน ในฝ่ายแบ็คออฟฟิศ อัลกอริทึม ML ถูกใช้เพื่อค้นหาความผิดปกติในบันทึกการดำเนินการ ตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัย รวมถึงจัดการความเสี่ยง ส่งผลให้มีประสิทธิภาพและความปลอดภัยเพิ่มมากขึ้น ในฝ่ายฟรอนต์ออฟฟิศ AI ช่วยแบ่งกลุ่มลูกค้า ทำให้กระบวนการสนับสนุนลูกค้าเป็นอัตโนมัติ และปรับราคาอนุพันธ์ให้เหมาะสมที่สุด อย่างไรก็ตาม ส่วนที่น่าสนใจที่สุดคือความสามารถของ AI สำหรับฝ่ายซื้อของการเงิน ซึ่งระบุสัญญาณการทำนายท่ามกลางสัญญาณรบกวนในตลาดโดยวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากให้เร็วที่สุด ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันดังกล่าวอาจรวมถึงการพยากรณ์อนุกรมเวลา การแบ่งส่วนตลาด และแน่นอน การจัดการพอร์ตโฟลิโอสินทรัพย์ โอกาสของ AI ในการประมวลผลและวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมากช่วยค้นหารูปแบบที่ละเอียดอ่อนซึ่งวิธีการดั้งเดิมอาจมองข้ามไป การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอเป็นแนวทางปฏิบัติทั่วไปมาหลายทศวรรษแล้ว โดยมีการพัฒนาอย่างมากภายใต้การพัฒนาของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการนำเทคนิคการคำนวณขั้นสูงมาใช้ แนวทางคลาสสิก เช่น Modern Portfolio Theory ของ Markowitz (1952) และ Capital Asset Pricing Model (1964) ได้รับการนำมาใช้เมื่อกว่า 50 ปีที่แล้ว แต่ยังคงมีความเกี่ยวข้องอยู่ อย่างไรก็ตาม ข้อจำกัดในการจัดการความเสี่ยงที่ไม่เป็นเชิงเส้นและการพึ่งพาข้อมูลในอดีตนั้นชัดเจนมากขึ้นเรื่อยๆ ทุกวัน แนวทางปฏิบัติต่างๆ เช่น การสร้างแบบจำลองความเสี่ยง การวิเคราะห์สถานการณ์ และการซื้อขายเชิงปริมาณ ซึ่งนำไปใช้กันอย่างแพร่หลายโดยผู้เล่นหลัก เช่น Renaissance Technologies, DE Shaw และ Two Sigma Investments นำไปสู่การนำอัลกอริทึมที่ซับซ้อนและขั้นสูงมาใช้ นอกจากนี้ อุตสาหกรรมยังได้รับผลกระทบอย่างมากจาก AI ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เนื่องจากการเรียนรู้ของเครื่องจักรและปัญญาประดิษฐ์ทำให้การวิเคราะห์เชิงทำนายแม่นยำยิ่งขึ้น และยังส่งผลเช่นเดียวกันกับกลยุทธ์การลงทุนส่วนบุคคลและกระบวนการตัดสินใจที่ซับซ้อนแบบอัตโนมัติ การเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนโดย AI นี้ทำให้ผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากแบบเรียลไทม์ และแก้ไขปัญหาหลักสามประการได้: การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จากสินทรัพย์หลายรายการและตลาดทั่วโลกทำได้ง่ายขึ้นในปัจจุบัน ความสามารถในการปรับขนาด: AI สามารถ "จดจำ" ปัจจัยต่างๆ ได้มากขึ้น รวมถึงการวิเคราะห์ทางจิตวิทยาและพฤติกรรมในกระบวนการตัดสินใจ การตัดสินใจที่ซับซ้อน: ระบบ AI สามารถเรียนรู้ได้อย่างไม่หยุดยั้งและปรับตัวให้เข้ากับสภาวะตลาดใหม่ ช่วยให้ผู้จัดการสามารถปรับกลยุทธ์ได้อย่างรวดเร็ว ความสามารถในการปรับตัว: ตาม AI ในตลาดการจัดการสินทรัพย์มีมูลค่า 2.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ และคาดว่าจะเติบโตที่อัตรา CAGR 24% ในอีก 10 ปีข้างหน้า ที่น่าสนใจคือ การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอเป็นผู้นำในการแบ่งกลุ่มตลาดโลกตามการใช้งาน รองลงมาคือ การวิเคราะห์ข้อมูล คิดเป็น - ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับตลาดโลก ส่วนแบ่งการตลาด 25% เพิ่มการนำไปใช้และการลงทุนด้านโซลูชันการจัดการสินทรัพย์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI และเน้นย้ำถึงการใช้ AI ในทางปฏิบัติในการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ การนำ AI มาใช้ในการจัดการพอร์ตโฟลิโอ: การนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรมการจัดการสินทรัพย์ไม่ใช่แนวโน้มใหม่ แม้ว่าจะมีการเติบโตเพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่ก็ยังจำกัดอยู่เฉพาะผู้เล่นในตลาดเพียงไม่กี่ราย เช่น กองทุนป้องกันความเสี่ยง สำนักงานจัดการเชิงปริมาณ แผนกวิจัยขนาดใหญ่ และสถาบันการเงินที่ใช้บริการไอที มีการประยุกต์ใช้ AI ในหลายสาขาแล้ว: การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ AI ช่วยปรับปรุงกระบวนการสร้างพอร์ตโฟลิโอให้เหมาะสมมากขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ตัวอย่างเช่น แนวทางคลาสสิกของทฤษฎีพอร์ตโฟลิโอสมัยใหม่ของ Markowitz ซึ่งอาศัยแนวคิดการเพิ่มประสิทธิภาพแบบนูน ถือเป็นแนวทางเบื้องต้นของวิธีการที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในปัจจุบัน เหตุผลที่ทฤษฎีพื้นฐานนี้มีความสำคัญมากก็คือ ทฤษฎีนี้เป็นพื้นฐานที่อัลกอริทึม AI สามารถเปลี่ยนแปลงและปรับแต่งกลยุทธ์การลงทุนได้ต่อไป ปัจจุบัน AI ขยายขอบเขตของทฤษฎีนี้ด้วยการสำรวจมิติใหม่ของข้อมูลและผสานรวมเทคนิคการวิเคราะห์ขั้นสูง ความสามารถของข้อมูลที่ขยายขอบเขตนี้ช่วยให้สามารถตัดสินใจได้อย่างละเอียดอ่อนและมีข้อมูลมากขึ้น ซึ่งเป็นแนวทางปฏิบัติที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรม การวิเคราะห์พื้นฐาน เทคนิค AI บางอย่างเข้ากันได้ดีกับการจัดการเชิงปริมาณ โดยใช้ข้อมูลปริมาณมากเกี่ยวกับปัจจัยพื้นฐานของบริษัท สภาพแวดล้อมเศรษฐกิจมหภาค หรือเงื่อนไขตลาด อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถค้นหาความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้นที่ซับซ้อนระหว่างตัวแปรต่างๆ และแน่นอนว่าสามารถตรวจจับแนวโน้มที่นักวิเคราะห์ไม่สามารถทำได้ การวิเคราะห์ข้อความ การวิเคราะห์ข้อความเป็นอีกการประยุกต์ใช้ AI ในการวิเคราะห์พื้นฐาน โดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) AI จะประมวลผลและวิเคราะห์แหล่งที่มาของข้อความ เช่น รายงานผลประกอบการขององค์กร ข่าวเผยแพร่ของธนาคารกลาง และข่าวการเงิน ผ่าน NLP AI สามารถดึงข้อมูลที่สำคัญทางเศรษฐกิจและการเงินจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเหล่านี้ได้ ด้วยการทำเช่นนี้ จึงสามารถให้การวัดเชิงปริมาณและเป็นระบบที่ช่วยปรับปรุงและช่วยให้มนุษย์สามารถตีความได้ดีขึ้น กิจกรรมการค้า พลังของ AI มีประโยชน์อย่างยิ่งในการซื้อขายที่ความซับซ้อนของธุรกรรมและความต้องการความเร็วอยู่ในภาวะสมดุล AI รองรับการซื้อขายตามอัลกอริทึมโดยทำให้ขั้นตอนต่างๆ ของกระบวนการเป็นอัตโนมัติ ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของธุรกรรมที่จัดการในตลาดการเงิน บริการที่ปรึกษาการลงทุน AI เปิดโอกาสให้มีการนำเสนอบริการที่ปรึกษาการลงทุนส่วนบุคคลในวงกว้างมากขึ้นด้วยต้นทุนที่ต่ำลง ระบบเหล่านี้ใช้ขั้นตอนวิธีที่ซับซ้อนในการประมวลผลข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์ เพื่อสร้างกลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับความต้องการของลูกค้าแต่ละรายโดยพิจารณาจากเป้าหมายผลตอบแทนและโปรไฟล์ความเสี่ยง การจัดการความเสี่ยง ในการบริหารจัดการความเสี่ยง AI ช่วยสร้างแบบจำลองสถานการณ์ต่างๆ ที่ "น่าจะเกิดขึ้นแต่ไม่พึงประสงค์" ซึ่งจะช่วยเสริมแนวทางปฏิบัติดั้งเดิมที่มุ่งเน้นเฉพาะผลลัพธ์ที่น่าจะเป็นไปได้เป็นส่วนใหญ่ เทคนิคและเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการจัดการพอร์ตโฟลิโอ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง: วิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรแบบคลาสสิกยังคงได้รับความนิยมอย่างมากในการบริหารพอร์ตโฟลิโอ และวิธีการเหล่านี้ได้แก่ โมเดลเชิงเส้น ได้แก่ Ordinary Least Squares, Ridge Regression และ Lasso Regression โดยมักจะใช้ร่วมกับขั้นตอน Mean-Variance Optimization และเทคนิคการแยกเมทริกซ์ เช่น Singular Value Decomposition (SVD) และ Principal Component Analysis (PCA) ซึ่งเป็นพื้นฐานในการทำความเข้าใจความสัมพันธ์ของสินทรัพย์และเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรพอร์ตโฟลิโอ เครื่องจักรเวกเตอร์สนับสนุน (SVM) อยู่ระหว่างแนวทางคลาสสิกเหล่านี้กับวิธีการที่ทันสมัยกว่า แม้ว่า SVM จะถูกนำมาใช้ในทางปฏิบัติ แต่ก็ไม่ได้ถูกนำไปใช้กันทั่วไปนัก แต่มีบทบาทสำคัญในงานการจำแนกประเภทที่มุ่งเป้าไปที่การคาดการณ์ประสิทธิภาพของสต็อก งานเหล่านี้โดยปกติแล้วจะได้แก่ การคาดการณ์ว่าหุ้นจะมีกำไรหรือขาดทุน โดยใช้ข้อมูลทางการเงินในอดีตรวมไปถึงความผันผวนของราคาหุ้นและปริมาณการซื้อขาย เพื่อจัดสินทรัพย์เข้าหมวดหมู่และคาดการณ์ผลการดำเนินงาน เมื่อพูดถึงวิธีการที่ทันสมัยมากขึ้น เครือข่ายประสาทเทียมแสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการเรียนรู้ของเครื่องจักรสำหรับการจัดการพอร์ตโฟลิโอและนำเสนอความสามารถที่ได้รับการปรับปรุงสำหรับการสร้างแบบจำลองรูปแบบที่ไม่เป็นเชิงเส้นที่ซับซ้อนซึ่งยากต่อการจับภาพด้วยแบบจำลองดั้งเดิม นอกจากเครือข่ายประสาทเทียมแล้ว แนวทางคลาสสิกอื่นๆ เช่น การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและไม่มีผู้ดูแลยังช่วยปรับปรุงและปรับแต่งการวิเคราะห์ข้อมูลให้ดีขึ้น ทำให้สามารถค้นพบและใช้ประโยชน์จากสัญญาณตลาดที่ละเอียดอ่อนได้ แนวทางใหม่ๆ เช่น การเรียนรู้แบบเสริมแรงและการเรียนรู้แบบ Q-Learning เชิงลึก นำคุณสมบัติเหล่านี้มาใช้ในสภาพแวดล้อมการตัดสินใจที่มีการเปลี่ยนแปลงรวดเร็ว โดยที่พอร์ตโฟลิโอสามารถปรับได้แบบเรียลไทม์เพื่อปรับผลลัพธ์ทางการเงินให้เหมาะสมที่สุดโดยอิงจากการเรียนรู้ของระบบจากผลตอบรับของตลาด การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก สามารถช่วยคัดเลือกความคิดเห็นทั่วไปจากสิ่งต่างๆ เช่น บทความในหนังสือพิมพ์ โพสต์บนโซเชียลมีเดีย และรายงานของนักวิเคราะห์ นอกจากนี้ ผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอสามารถวิเคราะห์ภาษาที่ใช้ในสื่อทางการเงิน รวมถึงรายงานผลประกอบการของบริษัท เพื่อรับรู้ความรู้สึกของนักลงทุนและคาดการณ์การเคลื่อนไหวของตลาด ซึ่งทั้งหมดนี้ถือเป็นข้อมูลสำคัญในกระบวนการตัดสินใจ กลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณ: บริษัทที่เชี่ยวชาญด้านการซื้อขายความถี่สูง (HFT) เช่น บริษัทที่ใช้ขั้นตอนการซื้อขายเชิงปริมาณที่ขับเคลื่อนด้วย AI มักทำเงินจากความไม่มีประสิทธิภาพที่เกิดขึ้นเพียงชั่วขณะในตลาด บริษัทเหล่านี้ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลตลาดที่เกี่ยวข้องด้วยความเร็วสูงมาก และวางคำสั่งซื้อด้วยเวลาที่แม่นยำภายในเวลาเพียงเสี้ยววินาที การดำเนินการอย่างรวดเร็วเช่นนี้ทำให้พวกเขาได้รับประโยชน์จากโอกาสในการเก็งกำไรและเพิ่มผลกำไรสูงสุดโดยดำเนินการกับความคลาดเคลื่อนของราคาได้เร็วกว่าคู่แข่ง แม้ว่า Renaissance Technologies จะขึ้นชื่อในแนวทางการซื้อขายเชิงปริมาณ แต่สิ่งสำคัญคือต้องคำนึงถึงกลยุทธ์ที่กว้างขึ้นซึ่งครอบคลุมระยะเวลาการถือครองต่างๆ จากแนวทาง HFT แบบดั้งเดิม ซึ่งเน้นที่ความเร็วเป็นหลัก AI ที่สามารถอธิบายได้ (XAI) : LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) เป็นวิธี XAI ที่โดดเด่นซึ่งใช้เพื่อทำให้ผลลัพธ์ของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ซับซ้อนเข้าใจได้ง่ายขึ้น ในการจัดการพอร์ตโฟลิโอ วิธีนี้อาจมีประโยชน์มากในการตีความว่าโมเดลกล่องดำทำนายได้อย่างไร โดยการใช้ข้อมูลอินพุตและวิเคราะห์ผลกระทบต่อผลลัพธ์ของโมเดล LIME ช่วยให้ผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำหนดได้ว่าฟีเจอร์ใดมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจลงทุนมากกว่าฟีเจอร์อื่น กระบวนการนี้ช่วยเพิ่มความโปร่งใสของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI และสนับสนุนความพยายามในการตรวจสอบและปรับปรุงความเข้าใจโมเดลเหล่านี้ให้ง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม แม้ว่า LIME จะช่วยเพิ่มความเข้าใจของเราเกี่ยวกับพฤติกรรมของโมเดล แต่การประเมินความน่าเชื่อถือโดยรวมของโมเดลต้องใช้เทคนิคการตรวจสอบเพิ่มเติม AI ในการปฏิบัติตามและการตรวจสอบ: เทคโนโลยี AI มีบทบาทสำคัญในการรับรองการปฏิบัติตามกรอบการกำกับดูแลและการติดตามข้อจำกัดการลงทุนภายในอุตสาหกรรมการเงิน ด้วยการทำให้กระบวนการเหล่านี้เป็นระบบอัตโนมัติ ระบบ AI ช่วยให้บริษัทการเงินปฏิบัติตามมาตรฐานทางกฎหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม่นยำยิ่งขึ้น และไม่ประสบปัญหา เทคโนโลยีนี้มีค่ามากในการติดตามการปฏิบัติตามกฎระเบียบในธุรกรรมจำนวนมากและกิจกรรมพอร์ตโฟลิโอที่หลากหลาย ซึ่งสามารถระบุการเบี่ยงเบนจากข้อกำหนดการกำกับดูแลหรือแนวทางภายในได้อย่างรวดเร็ว (ในทันที) ยิ่งไปกว่านั้น การใช้ AI ยังช่วยลดความเสี่ยงจากข้อผิดพลาดของมนุษย์ ซึ่งถือเป็นสิ่งสำคัญในสภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบที่มีความสำคัญสูง ซึ่งข้อผิดพลาดอาจนำไปสู่ผลทางกฎหมายและทางการเงินได้ การปรับสมดุลพอร์ตโฟลิโอ: แอปพลิเคชัน AI ในการปรับสมดุลอัตโนมัติมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรักษาการจัดสรรสินทรัพย์ที่เหมาะสมในช่วงเวลาหนึ่ง แอปพลิเคชันเหล่านี้สามารถปรับพอร์ตโฟลิโอเพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดหรือการเปลี่ยนแปลงโปรไฟล์ความเสี่ยงของนักลงทุน ซึ่งรับประกันความสอดคล้องกับเป้าหมายการลงทุนเชิงกลยุทธ์ ในมุมมองที่กว้างขึ้น นอกเหนือจากแอปพลิเคชันที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการลงทุนแล้ว ศักยภาพในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ภายในธุรกิจการจัดการสินทรัพย์ยังดูเหมือนจะมีมากมาย อย่างไรก็ตาม แม้ว่าเราจะมองเห็นความเป็นไปได้ในการทำให้งานเฉพาะต่างๆ ในขั้นตอนต่างๆ ของห่วงโซ่การดำเนินงานเป็นระบบอัตโนมัติโดยสัญชาตญาณ แต่ก็ยังยากที่จะคาดการณ์พลังอันทรงพลังของปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างเต็มที่ เนื่องจากคาดว่าปัญญาประดิษฐ์จะก่อให้เกิดภาคส่วนใหม่ๆ ของแอปพลิเคชันเมื่อมีการพัฒนาก้าวหน้าเพิ่มเติม เราต้องตระหนักถึงข้อจำกัดของปัญญาประดิษฐ์ รวมถึงอันตรายที่อาจเกิดขึ้นกับการจัดการพอร์ตโฟลิโอบางด้าน แม้ว่าปัญญาประดิษฐ์จะทำให้เทคโนโลยีก้าวหน้าและเพิ่มผลผลิตได้ก็ตาม ประการแรก แนวทางของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักรอาศัยข้อมูลที่ใช้ป้อนให้กับอัลกอริทึมการเรียนรู้ จำเป็นที่ข้อมูลนี้จะต้องมีคุณภาพสูงในแง่ของการอัปเดต ความแม่นยำ ความสมบูรณ์ และความเป็นตัวแทน นอกจากความต้องการข้อมูลปริมาณมากซึ่งไม่พร้อมใช้งานอยู่เสมอแล้ว ข้อมูลดังกล่าวยังต้องมีคุณภาพดีด้วย ในกรณีอื่น ผลลัพธ์ที่ได้จากการใช้แบบจำลองเชิงทำนายอาจไม่น่าเชื่อถือหรือยืดหยุ่น นอกจากนี้ อัลกอริธึมยังสามารถตั้งสมมติฐานที่ผิดพลาดได้ด้วยการเลือกแนวโน้มที่ไม่เกี่ยวข้องจากชุดข้อมูลที่วิเคราะห์ ซึ่งอาจนำไปสู่ข้อสรุปที่ผิดพลาด ซึ่งอาจส่งผลให้เกิดการแย่งชิงในระดับรวม การกระโดดที่แหลมคมเกินไป และการขัดข้องที่เล็กที่สุด การสูญเสียการแข่งขันในตลาดอาจเกิดขึ้นได้เนื่องจากผู้ประกอบการตลาดหลายรายที่จัดการอัลกอริธึม AI เดียวกันอาจตัดสินใจผิดพลาดพร้อมกันหรือตอบสนองในลักษณะเดียวกันกับสถานการณ์แบบเรียลไทม์ ความเสี่ยงดังกล่าวอาจกลายเป็นอันตรายถึงชีวิตได้ แม้ว่า AI จะมีประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้นในการจัดการพอร์ตโฟลิโอ เช่นเดียวกับในสาขาอื่นๆ แต่ก็ยังมีอุปสรรคมากมายที่เราต้องคำนึงถึงและแก้ไขในที่สุด หนึ่งในอุปสรรคหลักคือการขาดความโปร่งใสและปัญหาการตีความของโมเดล AI ซึ่งอาจทำให้ผู้จัดการประสบความยากลำบากในการอธิบายผลลัพธ์ของการทำงานร่วมกันกับ AI ความซับซ้อนในการใช้งานนี้อาจเป็นสาเหตุหนึ่งที่ทำให้การนำ AI มาใช้ในกองทุนยุโรปค่อนข้างต่ำ ณ เดือนกันยายน 2022 ซึ่งมีฐานอยู่ในสหภาพยุโรป อ้างว่าใช้ AI ในกระบวนการลงทุนของตน มีเพียง 65 กองทุนเท่านั้น จากทั้งหมด 22,000 กองทุน สำนักงานตลาดการเงินยุโรป (ESMA) ปัจจัยที่อาจส่งผลให้มีอัตราการนำไปใช้ต่ำ เช่น การขาดกรอบการกำกับดูแลที่ชัดเจนและทักษะด้าน AI ในหมู่ผู้จัดการกองทุน อย่างไรก็ตาม ความท้าทายในการอธิบายผลลัพธ์ของ AI เนื่องจากความซับซ้อนของโมเดลอาจเป็นปัจจัยหนึ่งที่ทำให้มีอัตราการนำไปใช้ต่ำเช่นกัน ฉันคิดว่าเราจะพบคำตอบในเวลาต่อมา ได้ระบุ ณ จุดนี้ ดูเหมือนว่าปัญญาประดิษฐ์ยังคงห่างไกลจากการเข้ามาแทนที่คนจริงในอุตสาหกรรมการจัดการสินทรัพย์โดยสิ้นเชิง อย่างไรก็ตาม ความโปร่งใส ความสัมพันธ์ที่ไว้วางใจ และการติดต่อระหว่างลูกค้าและผู้เชี่ยวชาญด้านการจัดการยังคงเป็นลักษณะสำคัญมากกว่าที่เคย อย่างไรก็ตาม เราไม่สามารถปฏิเสธได้ว่าปัญญาประดิษฐ์มาพร้อมกับเครื่องมือใหม่ๆ ที่น่าตื่นเต้นซึ่งสามารถนำไปใช้ในห่วงโซ่คุณค่าได้ และศักยภาพของเครื่องมือเหล่านี้อาจเปลี่ยนแปลงรูปลักษณ์ของอุตสาหกรรมในปัจจุบันได้อย่างแท้จริง