Martin Velten：“在财富管理中，人工智能不可或缺”

Martin Velten：“在财富管理中，人工智能不可或缺”

人工智能在许多行业创造了巨大的效率，但在金融领域尚未实现。Martin Velten 在为Finews.first发表的文章中表达了他的信念，即人工智能驱动的资产管理的可能性非常大，未来将无法回避。

到目前为止，富有的银行客户都依赖顾问。人工智能（AI）的出现也为财富管理开辟了一个新世界，一个可以完全根据个人客户需求量身定制的世界。

在其他经济领域，人工智能已经创造了令人难以置信的效率，这在金融行业是很少见的。由于人工智能驱动的财富管理是一个新领域，因此它在不断发展。人工智能可以通过两种方式应用于资产管理：一是提出投资建议，二是自动化投资任务。

在投资建议方面，人工智能可以用于收集和分析金融数据或对市场趋势进行预测。然后，该信息可用于创建适合个人客户的投资建议。如果人工智能系统预测某些资产类别或行业在不久的将来会表现出色，则可以建议投资这些资产类别或行业。

人工智能驱动的资产管理与传统资产管理之间存在一些差异

人工智能可用于自动化投资组合管理中的投资管理任务，包括投资组合再平衡、交易执行和风险管理。人工智能可以帮助减轻人类顾问的负担，使他们能够更加专注于服务客户和改进业务流程。在某些情况下，它可以用来更快地开发新产品并使业务模式适应不断变化的需求。

人工智能驱动的资产管理与传统资产管理之间存在一些差异。人工智能驱动的资产管理比传统资产管理更加数据驱动，后者使用传统方法，需要人工交互。相比之下，人工智能系统可以使用其算法更快、更有效地收集和处理大量数据。

由于市场预测的准确性更高，这种功能为基于人工智能的系统提供了竞争优势。这可以带来更好的风险管理，从而在长期投资期限内获得更高的回报。

“基于人工智能的资产管理公司往往比传统资产管理公司更具成本效益”

人工智能驱动的财富管理的另一个区别是它高度个性化。机器学习和人工智能系统分析个人客户的数据，并根据该人的需求制定合适的投资策略。相比之下，传统的投资组合管理方法在基本面分析、交易策略和投资策略方面往往更加笼统。

此外，基于人工智能的资产管理公司往往比传统资产管理公司更具成本效益。这是因为它们较低的费用最终是因为它们能够更有效地处理大量数据，并依赖机器学习算法而不是人类研究和绩效监控，这增加了传统公司的投资建议成本。

“但是，仍然存在一些挑战”

最后，人工智能的使用可以实现更加系统和一致的投资决策方法。这有助于实现更高的回报并更有效地扩大投资组合。通过基于人工智能的资产管理，可以依靠复杂的算法根据市场趋势和数据分析做出明智的投资决策。

但人工智能技术驱动的平台要真正取得成功，还面临一些挑战。首先，这些系统必须能够存储大量数据、清除错误并处理数据。这并不总是那么容易，因为用于做出投资决策的数据分散在各种来源中，包括新闻文章、财务报告和公司文件。

“因此，人工智能系统的准确性取决于它们所输入的数据”

另一个挑战是人工智能系统有望对市场发展做出准确的预测。这是一项艰巨的任务，因为未来本质上是不可预测的。因此，人工智能系统的准确度取决于其输入的数据。即使数据中的微小错误也可能导致不准确的预测。

最后，人工智能驱动的资产管理者向客户解释他们的预测并向他们充分传达该技术的好处非常重要。这很重要，因为投资者应该了解人工智能驱动的资产管理公司为何建议出售股票或购买公司或行业的证券以产生特定的行动方案。

最后但并非最不重要的一点是，人工智能公司必须能够生成专门针对个人客户的投资建议。这是一个巨大的挑战，因为每个人的财务状况都是独一无二的。仅仅出于监管原因，对一个人有效的方法可能对其他人无效。

Martin Velten自 2021 年初以来一直是苏黎世数字资产管理公司Smart Wealth的合伙人。作为首席运营官，他负责基金经理、银行、家族办公室、咨询平台和其他专业投资者的销售和服务。三十年来，他在主要银行的资本市场工作，包括德国商业银行、联合信贷银行和德卡银行。他开发了许多产品创新和贸易领域，包括第一个证书和保证产品。他被认为是欧洲 ETF 行业的先驱。