AI toàn cầu trong quy mô thị trường quản lý tài sản được định giá 2,61 tỷ USD vào năm 2022 và dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 24,5% từ năm 2023 đến năm 2030. Trí tuệ nhân tạo (AI) đã chứng minh tác động tiềm tàng đối với ngành quản lý tài sản và tài sản trong thập kỷ qua.
Chẳng hạn, các giải pháp hỗ trợ AI như nền tảng đàm thoại hoặc chatbot đã cải thiện tương tác của khách hàng và các dịch vụ liên quan. Trong lĩnh vực doanh nghiệp với người tiêu dùng (B2C), các tổ chức fintech cung cấp cho các ngành sử dụng cuối nhiều loại dịch vụ cố vấn được hỗ trợ bởi AI để đưa ra quyết định đầu tư tự động. Tuy nhiên, các ứng dụng thị trường giữa doanh nghiệp với doanh nghiệp (B2B), chẳng hạn như quản lý tài sản có thu nhập cố định, vẫn dựa vào xử lý dữ liệu truyền thống dựa trên sự tương tác của con người.
Để tìm hiểu thêm về báo cáo này, hãy yêu cầu bản sao mẫu miễn phí
Khối lượng dữ liệu tăng theo cấp số nhân, các quy định nghiêm ngặt và lãi suất thấp khuyến khích các nhà quản lý tài sản xem xét lại chiến lược kinh doanh truyền thống của họ. Ngoài ra, những tiến bộ công nghệ gần đây đã mở đường cho trí tuệ nhân tạo trong quản lý tài sản. Kết nối kiến thức, kỹ thuật ML (học máy) làm giàu miền và NLP ( xử lý ngôn ngữ tự nhiên ) đang được một số công ty FinTech áp dụng để cung cấp các dịch vụ tài chính và đầu tư được cải thiện.
Ví dụ: vào tháng 2 năm 2023, Tập đoàn TIFIN, nền tảng hỗ trợ AI, đã công bố hợp tác với Morningstar, Inc., một công ty dịch vụ tài chính của Mỹ, để giới thiệu thông tin xu hướng ngành tổng hợp, theo thời gian thực hỗ trợ TIFIN AMP (nền tảng quản lý tài sản) . Nền tảng mới tích hợp trí thông minh phân phối, khả năng tiếp thị và bán hàng trong nền tảng phần mềm để hỗ trợ các nhà quản lý tài sản dự tính phân bổ cho các khách hàng phi tổ chức và khách hàng bán lẻ.
Trí tuệ nhân tạo được tích hợp với quản lý tài sản và tài sản cho một số mục đích, chẳng hạn như cải thiện hiệu quả hoạt động, trải nghiệm & giao diện khách hàng cũng như quy trình đầu tư. Một ứng dụng thiết yếu của AI để nâng cao hiệu quả hoạt động là giám sát, kiểm tra chất lượng và xử lý ngoại lệ đối với lượng dữ liệu khổng lồ trên các công cụ tài chính. Cải thiện chất lượng dữ liệu là điều quan trọng nhất vì nó làm giảm rủi ro hoạt động và giúp giữ chân khách hàng.
Ví dụ: vào tháng 2 năm 2023, Scotiabank, một công ty dịch vụ tài chính và ngân hàng đa quốc gia của Canada, đã ra mắt Scotia Smart Investor, một công cụ mới nhằm cung cấp cho khách hàng nhiều quyền kiểm soát hơn đối với khoản đầu tư của họ. Công cụ này có công cụ tư vấn được hỗ trợ bởi AI, sẽ hỗ trợ người dùng lập kế hoạch, tạo, giám sát và cập nhật các mục tiêu tài chính của họ.
Các nhà nghiên cứu đã có những bước tiến vượt bậc trong việc phát triển các hệ thống tương tác giữa con người và máy móc tối ưu trong những năm gần đây. AI thu thập dữ liệu âm thanh, văn bản và hình ảnh từ nhiều cơ sở dữ liệu nội bộ/nhà cung cấp và các nguồn công cộng bằng cách triển khai các chương trình thị giác máy tính, NLP và nhận dạng giọng nói.
Ví dụ: thị giác máy tính và NLP được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ hồ sơ của nhà phát hành cho các mô hình định giá và ghi lại các cuộc gọi hội nghị của nhà phân tích. Các chương trình mở rộng hơn sẽ xử lý thêm thông tin được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra những hiểu biết sâu sắc về việc ra quyết định đầu tư. Điều này thường đòi hỏi các kỹ thuật AI tiên tiến như học máy và học sâu.
Xét đến đại dịch COVID-19 mới, đã có sự gia tăng lớn về việc di dời và triển khai các thiết bị và thiết bị, với hàng triệu nhân viên phải di dời đến môi trường WFH (làm việc tại nhà). Khả năng mua sắm, triển khai và quản lý tài sản phần cứng đã trở nên phức tạp đáng kể, với sự cấp bách của việc đưa hàng triệu thiết bị từ xa lên mạng. Tuy nhiên, các doanh nghiệp tiếp tục tận dụng trí tuệ nhân tạo dự kiến sẽ coi đại dịch này là cơ hội. Chẳng hạn, AI có thể giúp các công ty tạo ra những hiểu biết sâu sắc có thể hành động cho các thiết bị được kết nối và giảm chi phí bằng các kỹ thuật quản lý tài sản thông minh.
1. Sự phát triển của AI trong quản lý danh mục đầu tư
Việc sử dụng AI trong quản lý danh mục đầu tư có thể mang lại nhiều lợi ích cho người quản lý tài sản:
- Nó có thể cải thiện quá trình tối ưu hóa danh mục đầu tư bằng cách cung cấp các ước tính chính xác hơn về lợi nhuận và rủi ro.
- Nó cũng có thể giúp các nhà quản lý danh mục đầu tư hiểu rõ hơn về động lực cơ bản của điều kiện thị trường hiện tại, xác định cơ hội và đưa ra quyết định trong thời gian thực hoặc gần với thời gian thực.
- Nó cũng có khả năng dự đoán diễn biến thị trường, cho phép các nhà quản lý danh mục đầu tư điều chỉnh chiến lược của họ một cách thích hợp.
Bằng cách sử dụng các công cụ công nghệ, các nhà quản lý tài sản có thể đạt được lợi thế so với đối thủ cạnh tranh và cải thiện hoặc ổn định lợi nhuận của họ. Các thuật toán hỗ trợ AI có thể được sử dụng để xây dựng danh mục đầu tư tối ưu, có tính đến cả rủi ro, lợi nhuận và xem xét hàng tấn dữ liệu mà con người không thể xử lý kịp thời. Các thuật toán này cũng có thể được sử dụng để xác định các cổ phiếu bị định giá thấp, cho phép các nhà quản lý tài sản nắm bắt được rất nhiều suy nghĩ sau giai đoạn alpha.
Hơn nữa, AI có thể được sử dụng để xác định xu hướng và mối tương quan, sau đó có thể được sử dụng để đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Bằng cách sử dụng AI và chủ yếu là AI tổng hợp, các nhà quản lý danh mục đầu tư có thể nhanh chóng xác định các điểm yếu trong quy trình và chiến lược của họ, cho phép họ điều chỉnh phù hợp để cải thiện lợi nhuận tổng thể.
2. Use Case ứng dụng AI trong bối cảnh đầu tư
Một số tổ chức tài chính và công ty fintech hàng đầu đang tận dụng công nghệ hỗ trợ AI này để cách mạng hóa bối cảnh đầu tư. Cố vấn robot, hệ thống giao dịch thuật toán và công cụ lập kế hoạch tài chính dựa trên AI chỉ là một vài ví dụ về các ứng dụng đang thay đổi cách các nhà đầu tư quản lý danh mục đầu tư của họ.
Một ví dụ về một công ty sử dụng AI trong quản lý danh mục đầu tư là BlackRock, công ty sử dụng AI để cải thiện quy trình xây dựng danh mục đầu tư cũng như xác định các cơ hội tiềm năng và quản lý rủi ro. Các thuật toán tối ưu hóa danh mục đầu tư của công ty sử dụng AI để xây dựng và phân tích một loạt danh mục đầu tư, trong khi nền tảng Aladdin phân tích hỗ trợ AI của công ty giúp công ty xác định các cơ hội đầu tư tiềm năng.
Một ví dụ khác là Bridgewater Associates, một trong những quỹ phòng hộ hàng đầu thế giới. Bridgewater sử dụng AI để lựa chọn cổ phiếu, tối ưu hóa danh mục đầu tư và quản lý rủi ro. Các thuật toán dựa trên AI của công ty đã cho phép công ty đạt được lợi nhuận vượt trội, trong khi nền tảng phân tích dựa trên AI giúp công ty xác định các xu hướng và mối tương quan thị trường tiềm năng.
3. Đánh giá ứng dụng AI qua chu kỳ thương mại
Các ứng dụng AI có thể được sử dụng trong suốt quá trình giao dịch.
3.1 Thu thập và tổng hợp dữ liệu
- Tìm nguồn dữ liệu: Thuật toán AI có thể tự động thu thập nhiều nguồn dữ liệu, bao gồm các bài báo, cảm xúc trên mạng xã hội và báo cáo tài chính để thu thập thông tin liên quan.
- Làm sạch dữ liệu: Các thuật toán học máy có thể làm sạch và xử lý trước các tập dữ liệu lớn để đảm bảo tính chính xác, nhất quán và phù hợp.
3.2 Phân tích dữ liệu
- Nhận dạng mẫu: AI sử dụng máy học để xác định các mẫu và mối tương quan trong các bộ dữ liệu lớn mà các nhà phân tích con người có thể không rõ ràng.
- Phân tích dự đoán: AI có thể phân tích dữ liệu trong quá khứ để dự đoán hiệu suất của tài sản trong tương lai.
- Phát hiện bất thường: AI có thể phát hiện các ngoại lệ hoặc điểm bất thường trong dữ liệu có thể gợi ý hoạt động gian lận hoặc thao túng thị trường.
3.3 Xây dựng danh mục đầu tư
- Phân bổ tài sản: Các mô hình học máy có thể giúp xác định sự kết hợp tối ưu của các tài sản đầu tư dựa trên nhiều tiêu chí, bao gồm mức độ chấp nhận rủi ro, điều kiện thị trường và mục tiêu đầu tư.
- Mô phỏng chiến lược: AI có thể mô phỏng các chiến lược đầu tư khác nhau trong nhiều tình huống để kiểm tra mức độ mạnh mẽ của chúng.
3.4 Quản lý rủi ro
- Đánh giá rủi ro: AI có thể cung cấp cái nhìn sắc thái hơn về rủi ro dựa trên nhiều yếu tố, thường là trong thời gian thực.
- Kiểm tra sức chịu đựng: Sử dụng AI, có thể mô phỏng các điều kiện thị trường cực kỳ bất lợi để hiểu chúng sẽ ảnh hưởng đến danh mục đầu tư như thế nào.
3.5 Giao dịch
- Giao dịch bằng thuật toán: Thuật toán AI có thể thực hiện giao dịch ở tốc độ và tần suất mà con người không thể đạt được, thường không có sự can thiệp của con người.
- Tối ưu hóa chi phí: Các thuật toán có thể xác định thời gian và địa điểm giao dịch tối ưu để giảm thiểu chi phí liên quan đến việc mua hoặc bán tài sản.
3.6 Tương tác với Khách hàng
- Chatbots dành cho dịch vụ khách hàng: Chatbots do AI điều khiển có thể xử lý các truy vấn thông thường, giải phóng cố vấn con người cho các nhiệm vụ phức tạp hơn.
- Cá nhân hóa: Các thuật toán học máy có thể phân tích hành vi trong quá khứ của khách hàng, mức độ chấp nhận rủi ro và các yếu tố cá nhân khác để đưa ra lời khuyên đầu tư được cá nhân hóa cao.
3.7 Báo cáo
- Báo cáo tự động: AI có thể tạo báo cáo chi tiết để phân tích hiệu suất, rủi ro và các số liệu khác, thường là theo thời gian thực.
- Phân tích trực quan: Các công cụ nâng cao do AI điều khiển có thể biến dữ liệu phức tạp thành các biểu diễn trực quan trực quan, giúp người quản lý tài sản diễn giải dễ dàng hơn.
3.8 Tuân thủ quy định
- Báo cáo theo quy định: AI có thể tự động hóa quá trình tạo và gửi báo cáo theo yêu cầu của cơ quan quản lý.
- Đường kiểm tra: Các thuật toán học máy có thể tự động tạo các đường kiểm tra chi tiết, giảm nguy cơ xảy ra lỗi của con người.
3.9 Học tập liên tục
- Thuật toán thích ứng: Hệ thống AI có thể thích ứng với việc thay đổi điều kiện thị trường và học hỏi từ dữ liệu mới, cải thiện hiệu suất theo thời gian.
4. Generative AI (và OpenAI) có thể cách mạng hóa việc tối ưu hóa danh mục đầu tư như thế nào?
Những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML), giờ đây đã trở nên lớn hơn khi sử dụng AI tổng quát. Đặc biệt, các công cụ OpenAI, chẳng hạn như GPT-4, đang bắt đầu cách mạng hóa ngành quản lý tài sản bằng cách cung cấp các khả năng mới mạnh mẽ có thể cải thiện việc tối ưu hóa danh mục đầu tư.
Một trong những ưu điểm chính của các công cụ OpenAI này là chúng có thể tạo ra những hiểu biết sâu sắc hơn nhiều về thị trường và những đánh đổi cần thiết đi kèm với việc tối ưu hóa danh mục đầu tư. Đặc biệt, GPT-4 có khả năng tự động thu thập các mẫu và mối quan hệ từ các tập dữ liệu lớn để dự đoán chính xác hơn biến động giá trong tương lai. Khả năng dự đoán này có thể được tận dụng để phân tích toàn bộ danh mục đầu tư và đưa ra quyết định sáng suốt hơn và phù hợp hơn với mục tiêu đầu tư tổng thể.
Những công cụ đó có thể giúp các nhà quản lý tài sản khám phá nhiều kịch bản tối ưu hóa danh mục đầu tư hơn để xác định tổ hợp đầu tư có lợi nhất. Bằng cách nhanh chóng thử nghiệm các kết hợp tài sản và thông số khác nhau, người quản lý tài sản có thể xác định các tình huống giúp tối đa hóa lợi nhuận đồng thời giảm thiểu rủi ro. Điều này cho phép một cách tiếp cận toàn diện và toàn diện hơn để tối ưu hóa danh mục đầu tư.
Một ứng dụng hấp dẫn của AI trong lĩnh vực này là việc sử dụng các công nghệ Generative AI, cho phép tạo ra thông tin mới và có giá trị dựa trên dữ liệu chúng được cung cấp.
AI sáng tạo có thể cực kỳ có lợi cho việc tối ưu hóa danh mục đầu tư. Nó có thể mô phỏng các kịch bản thị trường khác nhau dựa trên dữ liệu kinh tế lịch sử, hoạt động của công ty, sự kiện chính trị và nhiều biến số khác. Những mô phỏng này giúp phát triển các chiến lược đầu tư mạnh mẽ có thể chịu được các điều kiện thị trường khác nhau và đảm bảo lợi nhuận thuận lợi. Chúng cho phép các nhà đầu tư nhìn thấy rủi ro và lợi ích tiềm ẩn trong tương lai mà không phải chịu rủi ro truyền thống khi trải nghiệm nó trong thực tế.
Ví dụ: GAN có thể được sử dụng để tạo dữ liệu tổng hợp, thực tế phù hợp với các thuộc tính thống kê của dữ liệu thực. Dữ liệu tổng hợp này sau đó có thể được sử dụng để thử nghiệm các chiến lược đầu tư khác nhau trong nhiều tình huống mà không gặp rủi ro với tiền thật.
Học tăng cường, một loại học máy trong đó tác nhân học cách đưa ra quyết định bằng cách tương tác với môi trường của nó, là một công nghệ AI thú vị khác được sử dụng trong quản lý danh mục đầu tư. Trong trường hợp này, “môi trường” là thị trường tài chính và “tác nhân” là hệ thống AI đưa ra quyết định đầu tư. Đại lý học hỏi từ những sai lầm và thành công của mình theo thời gian và liên tục cải tiến chiến lược của mình để tối đa hóa lợi nhuận của danh mục đầu tư.
Một ví dụ điển hình về điều này là quỹ phòng hộ có tên Numerai sử dụng thuật toán AI và nguồn lực cộng đồng để quản lý danh mục đầu tư của mình. Quỹ tổ chức các giải đấu hàng tuần, nơi các nhà khoa học dữ liệu ẩn danh cạnh tranh để tạo ra các mô hình dự đoán tốt nhất. Các dự đoán từ mô hình của họ được tổng hợp để tạo ra một siêu mô hình mà quỹ sử dụng để giao dịch trên thị trường. Loại công cụ quản lý danh mục đầu tư này chưa bao giờ có thể thực hiện được cho đến khi AI ra đời.
5. Tương lai của việc tối ưu hóa danh mục đầu tư được hỗ trợ bởi AI rất tươi sáng
Với sức mạnh tính toán ngày càng tăng, sự sẵn có của dữ liệu tài chính chất lượng cao và những tiến bộ trong thuật toán AI, chúng ta có thể sẽ thấy ngày càng nhiều ứng dụng của AI trong việc tối ưu hóa danh mục đầu tư.
Khả năng AI xác định các mẫu phức tạp trong bộ dữ liệu khổng lồ, đưa ra dự đoán chính xác và thích ứng với các điều kiện thị trường thay đổi khiến AI trở thành công cụ mạnh mẽ cho các nhà đầu tư. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu nhưng tương lai của việc tối ưu hóa danh mục đầu tư bằng trí tuệ nhân tạo rất tươi sáng và đầy tiềm năng.
Việc tối ưu hóa danh mục đầu tư dựa trên AI không phải là không có những thách thức và cho đến nay không thể coi đó là điều hiển nhiên. Chất lượng dữ liệu là nền tảng cho sự thành công của bất kỳ hệ thống AI nào và dữ liệu tài chính thường lộn xộn và không nhất quán. Hơn nữa, mặc dù các công cụ AI rất xuất sắc trong việc nhận biết và mô hình hóa các mô hình, nhưng đôi khi chúng có thể không đưa ra dự đoán chính xác khi thị trường hoạt động bất thường hoặc khó đoán, chẳng hạn như trong các cuộc khủng hoảng tài chính.
Tuy nhiên, AI đang trở thành một phần ngày càng quan trọng trong bối cảnh quản lý tài sản và ứng dụng của nó trong quản lý danh mục đầu tư đang cách mạng hóa cách các nhà quản lý tài sản xây dựng danh mục đầu tư. Khi việc sử dụng AI trong quản lý tài sản tiếp tục phát triển, rõ ràng AI đang cung cấp cho các nhà quản lý tài sản một giá trị gia tăng đáng kể trong quản lý danh mục đầu tư.
Nguồn : swissfinte.ch
