慶如之

華爾街對人工智能（AI）的短暫試探已變成一場持久的糾纏，而且這一過程正開始影響策略構(gòu)建、風(fēng)險識別和資金流動。

生成式人工智能不再只是一個令人好奇的對象。ChatGPT問世僅不到三年，人工智能正從支持性角色轉(zhuǎn)向“副駕駛”。

大語言模型為金融人士總結(jié)財報電話會、識別市場異常、草擬研究報告，并推動投資組合決策。大多數(shù)應(yīng)用雖然只是靜悄悄推出，但如果把它們結(jié)合起來看，會發(fā)現(xiàn)華爾街的投資決策在制定、驗證，實施方式上正在發(fā)生根本性變化，現(xiàn)在還只是早期。

“我們正在朝著一個數(shù)字化的未來邁進(jìn)，在這個未來中，AI和生成式AI滲透到投資價值鏈的每一個環(huán)節(jié)，而且很可能還會持續(xù)下去，”專注于全球基金管理的研究機構(gòu)CREATE-Research的首席執(zhí)行官AminRajan表示?！耙坏┻@些早期采用者展現(xiàn)出真正可量化的成果——我認(rèn)為有些已經(jīng)開始了——那么其他人就會迅速跟進(jìn)?！?/p>

CREATE-Research上月發(fā)布的對資產(chǎn)管理公司的調(diào)查顯示，近30%的機構(gòu)投資者已經(jīng)部署或正在采用生成式AI。受訪對象的全球資產(chǎn)管理規(guī)?？傆?8萬億美元。

在摩根資產(chǎn)管理，大語言模型被嵌入到該公司內(nèi)部投資平臺Spectrum中。一個新功能會跟蹤投資組合經(jīng)理持有某只股票的時間是否與其預(yù)估的最佳持有期相符。如果持有時間過長或過短，系統(tǒng)會發(fā)出提醒，不是直接干預(yù)，而是提示基金經(jīng)理評估行為是否合理。

Spectrum還可以生成一批可能因政策因素（例如國會立法）而受益或受損的公司。它會標(biāo)記分析師的預(yù)測與市場共識或與公司自身預(yù)測之間的偏離程度。最終決策仍由基金經(jīng)理做出，但機器現(xiàn)在已成為會議桌上的一員。

在Robeco，公司將大型語言模型用于前端流程——梳理監(jiān)管文件、財報電話會記錄以及社交媒體，尋找投資主題變化的早期信號。最初只是幫助起草致投資者信的模型，如今已發(fā)展到生成交易信號和設(shè)計投資產(chǎn)品。今年10月，該公司推出了RobecoDynamicThemeMachineUCITSETF，這是一款圍繞AI識別的主題變化構(gòu)建的ETF。

該公司的MikeChen表示：“我們正在運行多個研究項目，測試生成式AI是否能提取阿爾法，或預(yù)測公司基本面”。

當(dāng)然，問題也會存在。不同模型可能給出不一致的結(jié)果，這就要求人類繼續(xù)參與、檢查邏輯并做出最終判斷。此外，模型升級也會帶來邏輯變化，而且難以追蹤。比如上個月還能得出明確回答的問題，今天再問，可能得到不同答案。可解釋性仍然有限。

“這就像走進(jìn)大海，”摩根大通AI策略師DillonEdwards說，“你不會一下子跳進(jìn)去。得一步一步來?！?/p>

更多公司躍躍欲試準(zhǔn)備加入AI競賽。在CREATE的調(diào)查中，近三分之二受訪者認(rèn)為資產(chǎn)管理是最有可能被AI顛覆的行業(yè)，這個領(lǐng)域長期以來依賴人類通過大量數(shù)據(jù)分析來形成投資觀點。

“現(xiàn)在人們已經(jīng)理解，大型語言模型在總結(jié)文本信息方面非常有用，但這些摘要其實并未充分發(fā)揮大語言模型在推理方面的能力，”麻省理工學(xué)院金融學(xué)教授AndrewLo表示。“我們目前仍處于大型語言模型重塑金融服務(wù)業(yè)的初始階段?！?/p>

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