paint-brush
การจัดการพอร์ตโฟลิโอ: วิธีการที่ AI เปลี่ยนแปลงกลยุทธ์สินทรัพย์สมัยใหม่โดย@kustarev
35,629 การอ่าน
35,629 การอ่าน

การจัดการพอร์ตโฟลิโอ: วิธีการที่ AI เปลี่ยนแปลงกลยุทธ์สินทรัพย์สมัยใหม่

โดย Andrey Kustarev9m2024/04/25
Read on Terminal Reader
Read this story w/o Javascript

นานเกินไป; อ่าน

การเพิ่มขึ้นของ AI ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่ออุตสาหกรรมต่างๆ และอุตสาหกรรมการเงินก็เป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่ได้รับผลกระทบมากที่สุด ในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา AI ได้ถูกนำไปใช้งานในภาคส่วนต่างๆ ของอุตสาหกรรมการเงิน ในส่วนงานเบื้องหลัง อัลกอริทึม ML ถูกใช้เพื่อค้นหาความผิดปกติในบันทึกการดำเนินการ ตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัย และจัดการความเสี่ยง ซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพและความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น ในส่วนงานด้านหน้า AI ช่วยแบ่งกลุ่มลูกค้า ทำให้กระบวนการสนับสนุนลูกค้าเป็นอัตโนมัติ และปรับราคาตราสารอนุพันธ์ให้เหมาะสม อย่างไรก็ตาม ด้านที่น่าสนใจที่สุดคือความสามารถของ AI สำหรับฝั่งการซื้อของการเงิน ซึ่งระบุสัญญาณการทำนายท่ามกลางสัญญาณรบกวนในตลาดโดยวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากโดยเร็วที่สุด สาขาการใช้งานของ AI ได้แก่ การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ การวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐาน การวิเคราะห์ข้อความ กิจกรรมการซื้อขาย บริการที่ปรึกษาการลงทุน การจัดการความเสี่ยง เป็นต้น ตัวอย่างของเทคนิคและเครื่องมือที่นำไปใช้งาน ได้แก่ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ กลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณ และ AI ที่สามารถอธิบายได้ (XAI) เป็นต้น

People Mentioned

Mention Thumbnail
Mention Thumbnail

Companies Mentioned

Mention Thumbnail
Mention Thumbnail

Coin Mentioned

Mention Thumbnail
featured image - การจัดการพอร์ตโฟลิโอ: วิธีการที่ AI เปลี่ยนแปลงกลยุทธ์สินทรัพย์สมัยใหม่
Andrey Kustarev HackerNoon profile picture

การเพิ่มขึ้นของ AI ส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมต่างๆ อย่างเห็นได้ชัด และอุตสาหกรรมการเงินเป็น หนึ่งในอุตสาหกรรมที่ได้รับผลกระทบมากที่สุด ตัวอย่างเช่น การเปิดตัวโมเดลอย่าง GPT-3.5 ต่อสาธารณะเมื่อปีที่แล้วทำให้มีผู้สนใจใช้ AI เพื่อช่วยเพิ่มความสามารถของผู้จัดการกองทุนในการวิเคราะห์ การจัดการความเสี่ยง และการตัดสินใจมากขึ้น


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:


  • ความสามารถในการปรับขนาด: การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จากสินทรัพย์หลายรายการและตลาดทั่วโลกทำได้ง่ายขึ้นในปัจจุบัน


  • การตัดสินใจที่ซับซ้อน: AI สามารถ "จดจำ" ปัจจัยต่างๆ ได้มากขึ้น รวมถึงการวิเคราะห์ทางจิตวิทยาและพฤติกรรมในกระบวนการตัดสินใจ


  • ความสามารถในการปรับตัว: ระบบ AI สามารถเรียนรู้ได้อย่างไม่หยุดยั้งและปรับตัวให้เข้ากับสภาวะตลาดใหม่ ช่วยให้ผู้จัดการสามารถปรับกลยุทธ์ได้อย่างรวดเร็ว

ที่มา: Global Market Insights



ตาม ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับตลาดโลก AI ในตลาดการจัดการสินทรัพย์มีมูลค่า 2.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ และคาดว่าจะเติบโตที่อัตรา CAGR 24% ในอีก 10 ปีข้างหน้า ที่น่าสนใจคือ การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอเป็นผู้นำในการแบ่งกลุ่มตลาดโลกตามการใช้งาน รองลงมาคือ การวิเคราะห์ข้อมูล คิดเป็น ส่วนแบ่งการตลาด 25% -


เพิ่มการนำไปใช้และการลงทุนด้านโซลูชันการจัดการสินทรัพย์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI และเน้นย้ำถึงการใช้ AI ในทางปฏิบัติในการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ


ที่มา: Global Market Insights


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 มีเพียง 65 กองทุนเท่านั้น จากทั้งหมด 22,000 กองทุน ซึ่งมีฐานอยู่ในสหภาพยุโรป อ้างว่าใช้ AI ในกระบวนการลงทุนของตน


สำนักงานตลาดการเงินยุโรป (ESMA) ได้ระบุ ปัจจัยที่อาจส่งผลให้มีอัตราการนำไปใช้ต่ำ เช่น การขาดกรอบการกำกับดูแลที่ชัดเจนและทักษะด้าน AI ในหมู่ผู้จัดการกองทุน อย่างไรก็ตาม ความท้าทายในการอธิบายผลลัพธ์ของ AI เนื่องจากความซับซ้อนของโมเดลอาจเป็นปัจจัยหนึ่งที่ทำให้มีอัตราการนำไปใช้ต่ำเช่นกัน ฉันคิดว่าเราจะพบคำตอบในเวลาต่อมา


ณ จุดนี้ ดูเหมือนว่าปัญญาประดิษฐ์ยังคงห่างไกลจากการเข้ามาแทนที่คนจริงในอุตสาหกรรมการจัดการสินทรัพย์โดยสิ้นเชิง อย่างไรก็ตาม ความโปร่งใส ความสัมพันธ์ที่ไว้วางใจ และการติดต่อระหว่างลูกค้าและผู้เชี่ยวชาญด้านการจัดการยังคงเป็นลักษณะสำคัญมากกว่าที่เคย


อย่างไรก็ตาม เราไม่สามารถปฏิเสธได้ว่าปัญญาประดิษฐ์มาพร้อมกับเครื่องมือใหม่ๆ ที่น่าตื่นเต้นซึ่งสามารถนำไปใช้ในห่วงโซ่คุณค่าได้ และศักยภาพของเครื่องมือเหล่านี้อาจเปลี่ยนแปลงรูปลักษณ์ของอุตสาหกรรมในปัจจุบันได้อย่างแท้จริง