人工智能是炎热而变革性的，超越了技术进入投资行业。有了如此多的炒作，就有风险，即AI被用作营销gi头，而不是用作改善投资策略的真正工具。基于CFA研究所的概述数据科学和AI如何进入投资管理（1），本文具有资产所有者和顾问的观点。
我提供5次关键的对话，以减少噪音并揭示AI在投资中的实际价值。考虑到资产所有者和顾问，个人投资者在评估自己的资产经理或顾问时也可以使用这些问题。
人工智能（AI）涵盖了执行需要人智能的任务的系统，例如模式识别，预测或文本生成。在这里，我使用AI来表示技术，从机器学习到生成模型，这些技术超出了基于线性规则的定量模型。
选择资产管理器时，常识仍然是最好的指南。这5个对话可以帮助将物质与流行语分开，从而阐明AI是否真正增加了价值。一些问题阐明了系统投资的经验；其他人则帮助将“在新瓶子中供应的旧葡萄酒”，并评估其在未来客户互动中的作用。
1。定义和范围：您的经理如何定义AI投资？
- 您如何在投资过程中定义AI，以及使用哪些特定工具或技术（例如机器学习，自然语言处理或替代数据）？
确保AI明确定义，并为其余讨论提供稳固的基础。 - AI驱动的投资与您的系统基于规则的策略有何不同，它们在哪里重叠？
测试AI是添加独特的价值还是重新包装现有方法。
2.组织和人员：谁在您的资产经理中运行AI，团队的结构如何？
- AI如何嵌入您的基础架构中，包括数据管道和计算资源？
揭示了AI设置的鲁棒性和对执行的承诺。 - AI如何组织和领导您的团队和公司，以及哪些资源和技能（AI专家与财务专家）的组合支持？
评估对人员和技术的领导，文化和长期投资。
3。经验和附加的价值：AI使用了多长时间，它贡献了什么？
- 从什么时候开始在投资过程中使用AI，并且其权重随着时间的流逝有何变化？
这使其变得具体和具体。 - 您如何衡量AI对策略绩效的特定贡献？您能否展示AI决策如何改善结果与传统方法？
评估问责制和增值的证据。
4。风险和局限性：AI投资的陷阱是什么？
- 您从2007年8月量子危机或LTCM爆炸等情节中学到了什么？
并非所有人都知道这些事件。了解量化历史有助于防止再次犯同样的错误。 - 人工智能的局限性是什么？在哪里会损害性能？
这是对经理的批判性思维的有用检查。
5。Outlook：AI形状资产管理和客户通信将如何？
- 您如何看待过去的AI冬天，当进步停滞了几年之前，您才能再次起飞？这可能再次发生，您将如何应对这样的冬天？
探索创新和停滞周期的准备。 - 您的客户互动（新闻通讯，报告，见解）是由人类与人类产生的？
揭示了AI在交流和透明度中的作用。
最后，伦理不能忽视。资产管理人员应具有防止数据偏见，不透明度或滥用数据的保障措施。负责的AI使用与性能一样重要。 AI是强大的，但不是魔术。进行这5次关键对话并提出正确的问题有助于揭示它是否真正增加了价值还是简单地充当不变过程中的最新流行语。
对于个人投资者而言，与您自己的资产经理或顾问提出相同的问题可以帮助确保AI为您的长期资本保存和增长目标服务。
Pim van Vliet博士是 低风险的高回报：一个了不起的股票市场悖论，与Jan de Koning。
Pim Van Vliet的研究论文链接。
（1）数据科学和AI：投资经理指南| CFA研究所
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图片来源：©Getty Images / Ascent / PKS Media Inc.
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