在资产管理领域，一场由人工智能引领的变革正悄然发生。瑞银最新研究报告指出，这场变革的核心并非简单的人机替代，而是人机协作所催生的全新投资范式——“奇点”。在这一范式下，人类的深度洞察与机器的超凡算力实现了前所未有的融合。
据追风交易台消息，瑞银在8月27日发布的这份研报中预测，未来十年内，最成功的投资者将不再是单纯依赖量化策略或传统选股方法的人士，而是那些能够灵活运用这两种方法，并将人工智能作为强大助手的复合型人才。
瑞银强调，分析师在识别重大风险方面具有无可比拟的优势，但在某些分析师没有明确观点的领域，机器学习模型则展现出了更为出色的表现。通过结合人工智能与人类洞察的混合模型，投资者能够在涵盖超过3860只股票的广泛股票池中实现显著的收益。
AI在资管领域的应用已不再是遥不可及的梦想，而是成为了由一系列数据驱动技术构成的实用工具箱，深度嵌入到投资流程之中。这一转变得益于数据的爆炸式增长、算力的显著提升以及AI工具的日益普及。
在当前对资管业影响最大的三项AI技术中，机器学习无疑占据了核心地位。通过学习数据中的模式，机器学习模型能够进行准确的预测，广泛应用于信号生成、风险建模以及交易流动性的寻找等方面。神经网络，尤其是深度学习架构，在处理高维度、非结构化数据方面表现出色，如识别波动率曲面中的复杂模式或捕捉时间序列数据中的时序依赖关系。尽管神经网络具有灵活性强的优势，但也存在可解释性差、训练成本高昂以及过拟合的风险。
大型语言模型的出现为资管领域带来了革命性的突破。这些模型能够将自然语言处理推向主流，使资管公司能够大规模地从财报电话会、监管文件和研究报告中提取有价值的信息，将定性文本转化为结构化数据。研究表明，大型语言模型从财报电话会中提取的主题评分对预测股票回报具有显著作用。然而，大型语言模型并不能取代人类的领域专长，其核心作用在于增强和扩展基本面分析。
在人机优势对比分析中，瑞银指出，将AI视为人类的竞争对手是一种误解。理解人与机器各自的优势边界，对于投资机构来说至关重要。机器在速度、广度和一致性方面表现出色，能够迅速处理大规模数据，并不知疲倦地执行重复任务。而人类则在解读偶发事件、理解复杂性以及应对未知方面具有独特优势。在社会责任与治理层面，人类的伦理和价值观判断也是机器无法替代的。
随着AI技术的不断发展，量化投资与基本面投资之间的传统壁垒正在被打破。借助大型语言模型等工具，量化模型现在能够处理非结构化数据，捕捉到以往只有基本面分析师才能识别的信号。同时，基本面管理者也在积极拥抱规模化，利用AI工具扩展研究范围，提高工作效率。
为了验证“奇点”理论，瑞银量化研究团队进行了一项创新实验。他们识别出客户最看重的研究员职能，并将其数据化，然后对比了研究员的观点和瑞银内部GBM策略模型的预测。结果显示，在人类分析师投入最多精力、信念最强的领域，其洞察力具有真正的alpha效应。而对于关注度居中的股票，GBM模型的预测表现更佳。基于此发现，团队构建了一个“奇点”组合，结合了人类分析师和机器模型的预测结果，回测结果表明该组合在覆盖的全部股票中展现了强大的回报生成能力。
瑞银报告强调，人机协作将成为未来投资的关键竞争优势。成功的投资管理公司将构建结合人类情境理解与机器能力的团队，通过专有数据、独家知识库和定制模型实现差异化竞争。在这一“奇点”时代，人机共舞的投资新范式正引领着资产管理领域的深刻变革。
