목차
- 거래 로봇의 부상
- 일반 투자자를위한 AI
- 미래를보고
- 클라이언트 서비스 자동화
- 뒤쳐지는 비용
여러 산업 분야에서 인공 지능 (AI)은 단순한 용어 이상이되었습니다. 기계는 인간과 거의 같은 생각과 행동을하고, 점점 더 복잡한 문제를 해결하기 위해 그 지식을 지속적으로 배우고 사용하도록 프로그래밍 될 수 있다는 전제가 이미 입증되었으며 기술이 주류 채택의 길로 가고 있습니다.
많은 기업들이이 기술을 채택하는 데 시간이 오래 걸리는 반면, 구현 비용이 가파르게되면서 AI와 딥 러닝이 금융 서비스 산업에 빠르게 등장하고 있습니다. 이미 업계 변화에 불황을 겪고있는 재정 고문 및 RIA는이 새로운 혁신을 포기하면 뒤처 질 위험이 매우 큽니다.
주요 테이크 아웃
- 기술은 원래 시세 테이프부터 화면 기반 거래 및 전자 시장에 이르기까지 항상 금융 부문에서 채택되어 왔으며 이제 인공 지능 (AI)은 '학습'하고 적응할 수있는 기계를 갖춘 금융 서비스의 최첨단에 있습니다. 현재 사용되는 대부분의 AI는 월스트리트 전문가 중 하나이지만 업계 분석가들은 곧 소매 금융 자문 분야로 나아갈 것으로 예측하고 있습니다. 고객 지원, 백 오피스 및 기타 클라이언트 서비스 지원은 AI가 가장 많은 곳입니다. 로보 어드바이저와 같은 자동화 된 거래 플랫폼은 AI보다는 표준 투자 모델을 사용하는 경향이 있습니다.
거래 로봇의 부상
현재 미국에서 2, 500 억 달러 이상을 관리하고있는 다양한 산업 연구에 따르면 로보 어드바이저가 관리하는 금액은 계속해서 증가 할 것으로 예상됩니다. 언젠가 많은 사람들은 로보 서비스가 전통적인 조언자의 필요성을 크게 줄이거 나 없앨 것이라고 예측했습니다.
분명히, 휴먼 파이낸셜 어드바이저의 사망은 크게 과장되어 있습니다. 로보 어드바이스가 어드바이스 업계를 혼란스럽게했지만 결코 인간을 대체하지는 않았습니다. 실제로, 이 기술은 일반적으로 조언 전달을 향상시키는 역할을했습니다.
예를 들어 Vanguard가 제공하는 Vanguard Personal Advisor Services를 살펴보십시오. Vanguard의 플랫폼은 robo 기술과 사람의 조언을 결합한 것으로 자산 그리기 측면에서 널리 성공했습니다. 그리고 로보 투자의 개척자 인 Betterment는 이제 고객이 Human Advisor와 상호 작용할 수있는 옵션과 Human Advisor가 자신의 클라이언트를 위해 Betterment의 플랫폼을 사용할 수있는 플랫폼을 제공합니다.
로보 어드바이저는 지금까지 구현에 AI를 많이 사용하지 않습니다. 실제로, 대다수는 단순히 현대 포트폴리오 이론 (MPT)의 일부 버전에 맞는 포트폴리오 전략을 자동화하고 최적화 된 수동 인덱스 포트폴리오를 구축합니다. 그런 다음 지속적으로 고객 포트폴리오를 스캔하고 균형을 재조정하지만 어떤 종류의 기계 학습으로도 투자 전략을 알 수는 없습니다. 그러나이 회사들은 스마트 베타 투자와 같은 전략을 통해 AI를 사용하여 MPT를 향상시키는 방법을 찾고 있습니다.
AI가 더 널리 퍼져있는 곳은 월스트리트에서 전문 거래 데스크가 경제와 시장을 모델링하고 단기적으로 어떤 일이 일어날 지 예측하는 데 사용했습니다. 고주파 거래 (HFT) 데스크는 AI를 사용하여 밀리 초 단위로 작동하는 새롭고 새로운 거래 전략을 제시합니다. 거래자가 HFT 알고리즘에 AI를 사용하는 경우 거래 시스템은 사람의 인식 수준 아래에서 발생하는 변화하는 시장 조건에 따라 자체적으로 적응하며 종종 거래자를 사용하는 거래자 또는 이러한 봇을 구축 한 소프트웨어 엔지니어가 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 알지 못합니다 후드 아래 또는 왜 HFT algo가 작동 하는가!
일반 투자자를위한 AI
일부 ETF는 AI 분야 (AI 개발 또는 사용과 관련된 회사)에 투자하지만 포트폴리오 선택 프로세스에서 AI를 사용하지 않습니다. 구매하기 전에 ETF가 어떤 전략을 사용하는지주의하십시오.
"인공 ETF"는 정해진 규칙을 따르고 주어진 규칙의 제약 내에서 최고의 성과를 찾기 위해 자금을 분석하는 컴퓨터 프로그램에 의해 선택되고 관리되는 지능형 ETF입니다. 2017 년부터 여러 가지 인공 지능 ETF가 시작되었으며 나머지 펀드 시장에 대해 잘 진행되고 있습니다. 그들이 분석 할 수있는 주식의 수는 전통적으로 관리되는 지능형 ETF보다 유리합니다.
한 예로 "AI Powered ETF"(NASDAQ: AIEQ)가 있습니다. "AIEQ는 인공 지능을 사용하여 향후 12 개월 동안 자본 인식 가능성이 가장 높은 것으로 추정되는 미국 주식을 분석하고 식별하는 한편 미국 시장 전체와 유사한 변동성을 나타냅니다." AIEQ는 양적 모델에 크게 의존하지만 자금은 적극적으로 관리되며 지수를 따르지 않는다는 점에 주목할 가치가 있습니다."
AIEQ와 같은 AI 기반 펀드가 장기적으로 더 넓은 시장을 능가 할 것인지 여부를 말하기에는 아직 이르다.
미래를보고
AI의 차세대 경계가 월스트리트에서 금융 자문 산업으로 어떻게 옮겨 갈지에 대한 많은 추측이 있습니다. 많은 사람들은 다음 단계는 AI가 순전히 거래 결정을 내리는 대신 고문의 관계 관리를보다 용이하게하는 것이라고 생각합니다. 예를 들어, 고문은 클라이언트 회의 중에 AI를 사용하여 특정 고객 정보를 불러오고 잠재적 인 권장 사항의 성능을 모델링 할 수 있습니다. 이전에는 몇 시간 이상 분석가 팀을 구성했던 작업이었습니다.
오늘날 많은 재무 계획 프로그램이 이러한 기능을 제공하지만 AI의 성장은 소프트웨어의 분석 및 예측 능력을 확장하는 데만 기여할 것입니다. 이는 AI의 딥 러닝 기능으로 보강되어 권고자가 현재 상당 부분을 차지하고있는 일상적이거나 일상적인 모니터링 및 관리 작업을 수행하지 않아도됩니다. 예를 들어, AI 기반 시스템은 클라이언트 포트폴리오를 모니터링하고 할당이 특정 매개 변수를 벗어나는 경우 조언자에게 신호를 보내도록 설정 될 수 있습니다.
AI가 인간 고문이나 지원 인력의 일부 역할을 제거 할 수는 있지만 AI의 분석 기능으로 인해보다 전문적이고 해석적인 역할도 커질 수 있습니다. 인공 지능을 채택하면 고객과의 대면 활동이 증가 할 수 있도록 조언자 시간이 늘어날 것입니다. 조언자가 시스템을 통해 데이터를 분석하고이 결과를 분석하지 않고 직접 분석 할 수는 없을 것입니다.
클라이언트 서비스 자동화
많은 고객의 문의가 사용자가 설정 한 매개 변수에 따라 AI 기반 보조자가 처리 할 수있는 질문 일 수 있습니다. 이 가상 비서가 고객의 질문에 대한 분석을 수행하고 제안 및 대안을 제시 할 대안을 제안 할 수 있습니다.
이 시스템은 고객의 재무 상황을 지속적으로 분석하여 고객의 상황이 발전함에 따라 옵션을 제안하도록 설정할 수 있습니다. 아마도 그들은 융자 할 수있는 대출을 받았거나 최근 세법에 변화가있어 시스템이 모든 고객에게 미치는 영향을 자동으로 검토하도록 할 것입니다.
마찬가지로, 하나 이상의 고객 포트폴리오에 사용 된 뮤추얼 펀드 관리에 상당한 변화가있는 경우 AI 기반 어시스턴트는 어드바이저에게 해당 펀드의 유지 또는 교체 여부를 결정하도록 경고를 트리거 할 수 있습니다.
뒤쳐지는 비용
이러한 시나리오는 미래처럼 보일 수 있지만 많은 시나리오가 이미 업계 거대 기업에 의해 구현되고 있습니다. 기술에 뒤쳐져 있으면 조언자, 특히 차세대 기술에 정통한 밀레니엄 세대 및 X 세대 클라이언트와 협력하는 관리자에게 큰 위험이 될 수 있습니다. 이 세대는 역사상 가장 큰 세대 간 부의 양도의 수혜자가 될 것으로 보이며 그들의 고문이 그들과 함께 일할 것을 기대합니다.
AI와 관련 기술은 휴먼 파이낸셜 어드바이저를 대체하지 않았지만 그렇게 할 것 같지 않지만 AI는 어드바이저의 분석 기능을 향상시키고 여러 가지 일상적인 백 오피스 작업을 자동화하여 전반적으로 비용을 절감합니다. AI 및 기타 기술은 도구이며 계속 번영하기를 원하는 조언자는 이러한 기술을 지속적으로 유지하고이를 전략에 따라 실무에 통합해야합니다.
