目次
- トレーディングロボットの台頭
- 一般投資家向けAI
- 未来に目を向ける
- クライアントサービスの自動化
- 後ろに落ちるのコスト
業界全体で、人工知能（AI）は単なる流行語ではありません。 マシンは、人間のように考えて行動し、その知識を継続的に学習し、ますます複雑な問題を解決するために使用できるようにプログラムできるという前提はすでに実証されており、テクノロジーは主流の採用に向けて順調に進んでいます。
多くの企業は、実装コストが急であるため、テクノロジーの採用が遅れていますが、AIとディープラーニングは金融サービス業界で急速に登場しています。 すでに業界の変化に悩まされているファイナンシャルアドバイザーとRIAは、この新しいイノベーションを忘れた場合、取り残されるリスクが非常に高くなります。
重要なポイント
- 元のティッカーテープから画面ベースの取引や電子市場まで、金融業界では常にテクノロジーが採用されてきました。現在、人工知能（AI）は金融サービスの最先端にあり、「学習」して適応できるマシンを備えています。現在使用されているAIのほとんどはウォールストリートの専門家の間で使用されていますが、業界アナリストは、それが間もなく小売の金融アドバイザリーの分野に進むと予測しています。ロボアドバイザーのような自動化された取引プラットフォームは、AIではなく標準の投資モデルを利用する傾向があります。
トレーディングロボットの台頭
現在、米国では2, 500億ドル以上が管理されており、さまざまな業界の調査によると、ロボアドバイザーが管理する金額は猛烈なペースで増加し続けると予測されています。 ある時点で、多くの人は、ロボサービスが従来のアドバイザーの必要性を大幅に削減または排除すると予測しました。
明らかに、人間のファイナンシャルアドバイザーの終greatlyは大げさに誇張されています。 ロボアドバイスはアドバイス業界を混乱させましたが、決して人間に取って代わるものではありません。 実際、この技術は一般にアドバイスの提供を強化するのに役立ちました。
たとえば、ヴァンガードの提供するヴァンガードパーソナルアドバイザーサービスをご覧ください。 Vanguardのプラットフォームは、ロボテクノロジーと人間のアドバイスの組み合わせであり、資産を引き出すという点で広く成功しています。 また、ロボ投資のパイオニアであるベターメントは、クライアントがヒューマンアドバイザーとやり取りできるオプションと、ヒューマンアドバイザーが自身のクライアントにベターメントのプラットフォームを使用できるプラットフォームを提供するようになりました。
ロボアドバイザーは、これまでの実装で大量のAIを使用していません。 実際、それらの大半は、最新のポートフォリオ理論（MPT）の一部のバージョンに適合するポートフォリオ戦略を単に自動化し、最適化されたパッシブインデックスポートフォリオを構築します。 その後、クライアントポートフォリオを継続的にスキャンしてバランスを取り直しますが、投資戦略はどのような機械学習によっても通知されません。 それでも、これらの企業は、スマートベータ投資などの戦略を通じてMPTを強化するためにAIを使用する方法を探しています。
AIがより普及しているのは、経済と市場をモデル化し、短期的に何が起こるかを予測するためにプロのトレーディングデスクを使用するウォールストリートです。 高頻度取引（HFT）デスクもAIを使用して、ミリ秒単位で動作する新しい斬新な取引戦略を考え出します。 トレーダーがHFTアルゴリズムでAIを使用する場合、取引システムは、人間の知覚レベル以下で発生する変化する市場条件に独自に適応し、多くの場合、それらを使用するトレーダーも、これらのボットを構築したソフトウェアエンジニアも、実際に何が起こっているかを知らないボンネットの下で、またはHFTアルゴリズムがそれを行う理由を説明します！
一般投資家向けAI
いくつかのETFはAIセクター（AIの開発または使用に関与する企業）に投資していますが、ポートフォリオ選択プロセスではAIを使用していません。 購入する前に、ETFが使用している戦略に注意してください。
「人工ETF」は、設定されたルールに従い、資金を分析して特定のルールの制約内で最高のパフォーマンスを発揮するコンピュータープログラムによって選択および管理されるインテリジェントなETFです。 2017年以降、いくつかの異なる人工知能ETFが開始され、他のファンド市場に対して好調です。 彼らが分析できる膨大な数の株は、伝統的に管理されたインテリジェントETFよりも有利です。
一例として、「AI Powered ETF」（NASDAQ：AIEQ）があります。 ファンドの目論見書によると、「AIEQは人工知能を使用して、今後12か月で資本増価の可能性が最も高いと思われる米国株式を分析および識別し、米国市場全体と同様のボラティリティを示します。資本増価の可能性および他の対象企業との相関関係。保有あたり10％の上限があります。AIEQは定量モデルに大きく依存していますが、ファンドは積極的に管理されており、インデックスに従っていません。
AIEQのようなAIを活用したファンドが長期的に広範な市場を打ち負かすかどうかを判断するのは時期尚早です。
未来に目を向ける
AIの次のフロンティアがウォール街から金融アドバイザリー業界に移行することについて多くの憶測があります。 多くの人は、純粋に取引の決定を下すのではなく、AIがアドバイザーの関係管理を促進するための次のステップだと考えています。 例として、アドバイザーはクライアント会議中にAIを使用して特定のクライアント情報を呼び出し、潜在的な推奨事項のパフォーマンスをモデル化できます。これは、以前はアナリストのチームが数時間以上かかっていたタスクです。
今日の財務計画プログラムの多くはこれらの機能を提供していますが、AIの成長はソフトウェアの分析力と予測力の拡大にのみ役立つでしょう。 これはAIのディープラーニング機能によって強化され、アドバイザーが時間のかなりの部分を占める粗雑なまたは日常的な監視および管理タスクの多くを実行する必要がなくなります。 たとえば、AIベースのシステムをセットアップして、クライアントポートフォリオを監視し、割り当てが特定のパラメーターの範囲外になった場合にアドバイザーに信号を送信できます。
AIは、人間のアドバイザーやサポート担当者の役割を一部排除する可能性がありますが、AIの分析機能により、より専門的で解釈的な役割も成長する可能性があります。 Artificial Intelligenceの採用により、顧問の活動が増えるため、顧問の時間が自由になります：顧問がこの出力をレビューせずに、単にシステムにデータと分析を直接吐き出させたいと思うことはまずありません。
クライアントサービスの自動化
クライアントの問い合わせの多くは、設定したパラメーターによってガイドされるAI駆動型のアシスタントが処理できる質問である可能性があります。 この仮想アシスタントは、クライアントの質問の分析を実行し、いくつかの代替案を検討して議論する準備ができています。
このシステムは、クライアントの財務状況を継続的に分析し、クライアントの状況の変化に応じてオプションを提案するように設定できます。 おそらく、彼らは借り換えが可能なローンを持っているか、システムがすべてのクライアントへの影響を自動的にレビューするようにトリガーする税法の最近の変更があった。
同様に、1つ以上のクライアントポートフォリオで使用されるミューチュアルファンドの管理に大きな変更があった場合、AIベースのアシスタントはアドバイザーにアラートをトリガーして、そのファンドを保持するか交換するかを決定できます。
遅れのコスト
これらのシナリオは未来的なように見えるかもしれませんが、それらの多くはすでに業界の巨人によって実装されています。 技術の遅れはアドバイザー、特に次世代のハイテクに精通したミレニアル世代およびジェネレーションXクライアントと連携しているアドバイザーに大きなリスクをもたらす可能性があります。 これらの世代は、歴史上最大の世代間の富の移転の受益者であり、彼らの顧問が彼らの条件で彼らと協力することを期待しています。
AIと関連技術は人間の財務アドバイザーに取って代わるものではなく、そうなる可能性は低いですが、AIはアドバイザーの分析機能を強化し、多くの日常的なバックオフィスタスクを自動化し、全体的なコストを削減します。 AIおよびその他のテクノロジーはツールであり、繁栄を続けることを望むアドバイザーは、これらのテクノロジーを継続的に把握し、それらを実践に戦略的に組み込む必要があります。
