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如何在机器人竞赛中保持领先地位

金融科技革命将在未来数月,数年和数十年内改变金融服务行业。 但是金融科技会对投资管理行业的某些工作构成风险吗?是的

这是否意味着金融服务业必须将金融科技视为金融业未来的必然和重要组成部分?当然可以。

显然,创新者不必担心。有远见的人,数据科学家,企业家,计算机程序员以及专门从事分析的人将会蓬勃发展。新的领域带来了新的机会。

但是,建议,金融产品和客户解决方案不仅仅具有数据和计算能力。未来的人才将需要利用人工智能来补充人类智能,而不是取代人工智能。

未来几年,Robo平台管理的资产预计将超过1万亿美元-到2022年,估计将达到4万亿美元。 而且,机器人顾问正在努力提供与资产分配决策相关的基于目标的建议。

这通常是零售和机构顾问的职权范围。这也是一种对未来的愿景,完全符合我们CFA研究所所相信的投资行业,该行业旨在为客户提供解决方案,而不是向客户销售产品的行业。

机器人的好处

在过去的几年中,我遇到了许多在机器人顾问背后的公司,并且许多公司都在利用计算机功能更好地帮助服务水平低下的群体-例如女性投资者。

这些都是令人难以置信的积极发展,因为它们正在增加我们行业的市场渗透率,进一步促进投资者教育,并加深普通客户可用的金融工具范围。

这些平台提供了可以帮助可能无法获得人类建议的人们的工具。许多年轻的投资者和小账户持有人的“盈利能力”不足以在面对面的互动中提供个人建议。确实,一些较大的财富管理公司已将此类帐户推向呼叫中心和技术平台。

金融服务公司仍然面临成本压力。他们面临的挑战是,通过改变人员和技术所扮演的角色,用更少的人来实现更多目标。

因此,艰难的决定摆在面前。投资管理专业人员可以在哪里发挥最大作用?公司是否应该“注销”某些帐户,然后让他们迁移到新的金融科技之家?

财富和资产管理公司将如何在其业务模型中融合人与技术?某些客户群会喜欢与人互动吗?这种偏好会随着世代的改变而改变吗?

尽管金融科技的兴起看起来像是崭新的事物,但计算机模型和资产分配工具已经存在了数十年:将变量插入模型中,就会出现资产分配计划-无论是针对小型投资者还是数十亿美元的投资组合。

蒙特卡罗模拟,功能强大的计算机模型,用于预测价格走势,从而增强投资决策,源于曼哈顿计划,后来在1960年代应用于金融。

不同的是,虽然过去的模型是博士学位和MBA的工具,但如今的金融科技以极大简化的方式将计算机模型推向了最终用户的视线。

行业挑战

机器的兴起给投资管理行业的人们提出了许多问题:在这种新范式中,人类将在哪里以及如何发展?人类的建议会成为过去吗?专业人士需要具备哪些技能才能不仅生存,而且还能蓬勃发展?

对于许多客户(无论是零售客户还是机构客户),技术和建议的结合是实现最富有成效和信任的关系的关键。

CFA研究所最近进行了一项名为“下一代信任”的全球调查。在其中,我们发现,仅靠更复杂的技术产品无法获得更多的信任。然而,调查显示,技术可以成为提高信任度的重要组成部分。

许多投资者表示,他们依靠人类来寻求建议,但将技术视为一种辅助工具。因此,技术的巧妙运用与人的触碰相结合,可以增加信任度。

对于那些提供咨询业务的人来说,所谓的“软技能”(聆听,同理心和理解力)进一步有助于建立信任,并在金融科技驱动的世界中发挥越来越重要的作用。

人工智能和机器学习不 然而 有能力运用这些技能。他们也无法解释自己的决定。

人工智能和机器学习可以做的并且做得很好,是消除等式中的情感和行为偏见。他们提供跨客户和跨策略的建议一致性。消除情绪和偏见的影响会导致更好的投资决策。

未来的技能可能会从在Excel电子表格上进行投影和模型开发中迁移出来。人类将需要能够解释数字,而不仅仅是计算。从数据而不是Excel技能中收集的见解将占据主导地位。

该行业已经在海啸的数据中充斥着水,而且水仍在涌入。人类需要充分理解这一切。

人类教育

在CFA研究所,我们的课程现在包括对金融技术领域的调查-包括人工智能,机器学习,机器人顾问平台,区块链和加密货币的基础知识以及大数据分析技术在非结构化数据集上的应用,以及也许最重要的是金融科技和加密货币案例研究。

现有CFA宪章持有人也对我们的金融技术课程内容提出了很高的要求,以便他们可以继续发展成为最优秀的专业人员。

现状将不成立。与迫在眉睫的破坏作斗争是一场失败的游戏。只需看看Uber和Lyft进驻的世界主要城市的出租车行业。

金融公司必须继续发展和适应。人为的判断以及金融科技可以提供的所有数据处理,输入和分析将是前进的道路。

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CFA的Paul Smith是CFA研究所的总裁兼首席执行官。

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