[bernstein]：资产管理中的生成式人工智能-尊龙凯时人生就博

30may2025 亚洲量化策略 生成式ai在资产管理中的应用投资用例及我们技术未来大会的关键启示 rupalagarwal 6563267641rupalagarwalbernsteinsgcom 程张，cfa，cqf 85221232636chengzhangbernsteinsgcom 贝恩斯坦于2025年5月14日在新加坡举办了其技术未来大会，会议期间进行了题为“人工智能在资产管理中的应用”的圆桌讨论，参与者包括：blackrock的指数固定收益主管marklam、华侨银行的投研主管markchua以及alphasense亚太区销售金融服务主管eugeneong。在本报告中，我们分享了圆桌讨论的关键要点以及过去几个月与首席投资官基金经理的交流内容，这些内容基于我们的报告。科技的未来：资产管理中的生成式人工智能 自上而下与自下而上方法blackrock采用自下而上的方法，其中用例来自投资团队，然后构建ai尊龙凯时人生就博的解决方案，而maybank则采用两种方法的结合。虽然自上而下的ai项目往往结构更清晰，推广范围更广，但实施速度较慢，且在解决投资团队用例方面通常效果不佳。 构建vs购买blackrock主要在内部构建ai尊龙凯时人生就博的解决方案，同时与微软合作。华侨银行也因量化团队主导该倡议（我们在其他量化基金也观察到这一趋势）而在内部构建工具。然而，大多数主动管理型基金更倾向于使用现成的尊龙凯时人生就博的解决方案。alphasense或其他供应商帮助基金避免跟上llm的开发速度并在内部训练模型。pmscios对了解更多可用的供应商尊龙凯时人生就博的解决方案表现出浓厚兴趣，这是我们未来工作计划涵盖的主题。 系统性的内部数据采集至关重要人们日益意识到，存放在某人笔记本或桌面上的数十年知识，如果汇聚起来，可以用来提取有意义的投资见解。许多基金正致力于有效捕捉内部数据，如电子邮件、彭博聊天记录、slack消息、投资备忘录、会议记录等。一些基金还在创建关于“如何获得正确输出的正确提示”的内部知识库，并设计培训计划。我们认为，所有基金都应该考虑定期举办知识分享会议，让投资团队汇聚一堂，分享最有趣的应用案例或供应商尊龙凯时人生就博的解决方案。 对就业和招聘计划的影响投资团队最关注的问题之一是生成式人工智能（genai ）对其工作的影响。所有我们的受访嘉宾都同意，生成式人工智能是增强投资流程的工具，而非取代从业者。我们与之交流的大多数基金都专注于提高效率，特别是在信息收集方面，并利用节省的时间来处理有趣的投资理念。我们认为，生成式人工智能将重新定义初级分析师的工作范围；尽管在短期内裁员的可能性较低，但招聘预计将放缓，因为同一团队可能会以更高效的方式覆盖更多行业和股票。 其他基金如何使用生成式人工智能？我们迄今为止听到的用例包括摘要、招标书回复、翻译、提升研究流程效率（alphasense是广泛使用的供应商之一）、会议准备、为监管机构或客户生成内容、从经纪商研究中提取见解、创意生成和构建分析师代理。更多由gic分享的用例，请参见here 参见本报告的披露附录，以获取所需的披露说明、分析师认证和其他重要信息。或者，访问我们的全球研究披露网站首次发布：2025年5月29日2030utc完成日期：2025年5月29日1419utc wwwbernsteinresearchcom details bernstein未来科技会议关要点 贝恩斯坦于2025年5月14日在新加坡举办了其科技创新峰会，并举办了题为“生成式人工智能在资产管理中应用”圆桌讨论，参与者包括blackrock指数固定收益部门总监marklam、华侨银行资产管理投资科学负责人markchua以及alphasense亚太区销售金融服务负责人eugeneong。该圆桌讨论涵盖了一系列议题，从组织应如何看待其人工智能计划结构（自上而下与自下而上方法）、是内部构建还是购买现成尊龙凯时人生就博的解决方案，到讨论生成式人工智能为投资团队提供实际用例，并探讨了那个令人担忧问题“生成式人工智能会取代我们工作吗？”。我们在此分享一些关要点 ： 自上而下与自下而上方法：在思考组织内人工智能项目结构时，有两种方法可供采用（已被采用）自上而下方法，该方法使人工智能项目获得更多组织层面支持，结构更为严谨，并促成人工智能工具在各部门更广泛推广 。然而，这种方法实施起来可能稍慢，且存在投资团队不使用这些工具风险。另一种方法是自下而上方法，即人工智能用例由投资团队提出，然后构建人工智能尊龙凯时人生就博的解决方案来解决这些用例这是黑石集团采用方法，而华侨银行则强调他们方法融合了这两种方法。在过去几个月与多家基金会交流中，我们注意到根据团队结构和管理层偏好 ，这两种方法都在被采用。 构建vs购买：鉴于资源和技术专长可用性，贝莱德正在内部构建大多数人工智能尊龙凯时人生就博的解决方案，同时与微软合作。华侨银行也鉴于量化团队领导该倡议而内部构建工具。然而，在过去几个月与基金经理首席信息官多数对话中，我们发现大多数基金，尤其是长期基金，更倾向于寻找现成尊龙凯时人生就博的解决方案，而不是内部构建能力。只有当基金拥有能够领导该倡议 量化团队时，才会尝试构建内部尊龙凯时人生就博的解决方案，并且有一些基金发现针对特定用例构建是有用，而其他用例则选择采用供应商尊龙凯时人生就博的解决方案。alphasense显然处于这一方程买入方，尤金强调，他们客户喜欢使用alphasense或任何其他类似供应商一个关原因是，这些平台在研究与开发上投入资金，以保持与生成式人工智能开发速度同步，这对大型组织内部人工智能项目来说难以做到。除此之外，供应商尊龙凯时人生就博的解决方案已经投入时间和资金在外部金融市场数据上训练了大型语言模型，并提供上传内部数据集能力；这使得资产管理公司内部进行相同操作变得徒劳。 清洁系统内部数据捕获至关重要：我们所有受访嘉宾都极力强调，在内部构建强大数据架构对于使人工智能项目成功和可扩展重要性。内部数据采集将涵盖电子邮件、彭博图表、slack消息、内部投资备忘录、公司会议记录等 。所有有助于获取更多投资洞察信息都应以一种更系统方式被捕捉，即使这并非历史常规。在我们去年与gic圆 桌对话中，相同观点被提出，以促进人工智能更具可扩展性和结构采纳。详情请参见量化系列：利用生成式人工智能进行资产管理我们与gic对话要点 对就业招聘影响：投资分析师和pm们（完全可以理解地）最大担忧之一是genai将对他们工作造成影响。所有受访嘉宾都同意，genai应该被视为辅助投资从业者，而非取代他们。尤金分享了某大型资产管理公司一位pm向他强调观点尽管其团队在使用alphasense后效率提升了20，但重点在于利用额外时间从事更具生产力工作，而非削减人员。在我们对话中，尽管许多pm认为这些genai工具可以充当实习生，并有望达到初级分析师水平；但大多数人仍认为，从方程式中移除人类并非可行值得信赖选择。我们相信，genai将持续重塑初级分析师工作范畴，因为他们可能会花更少时间进行信息或数据收集，而将更多时间用于提炼投资见解和或创意发想。然而，我们则认为，更广泛人工智能应用将意味着未来招聘减少，因为相同数量团队成员有可能以更高效方式覆盖更多行业和股票。从某种程度上说，这似乎是一种悖论，一方面，人工智能被视为解决人口老龄化重大尊龙凯时人生就博的解决方案；另一方面，它又限制了愿意有能力工作人们就业机会。 投资用例：我们小组中两位演讲者都分享了一些关于genai在他们组织中使用案例，尤金还分享了alphasense如何提高投资研究流程效率。在maybank资产管理公司，genai被用于分析预测收益，响应rfp文件，并向基本分析团队解释量化模型。在blackrock，多个投资团队成员正在推进ai计划，核心重点是建立合适基础设施，使ai尊龙凯时人生就博的解决方案可扩展。股票团队正在使用genai进行深入研究，创建代理以模拟 一个分析师工作流程，分析盈利情况并处理主题投资组合。固定收益指数团队发现通用人工智能尤其适用于分析庞大债券募集说明书，并提高了他们在etf一级市场流程中上市速度。我们将在下一节详细讨论这些内容。 usecasessharedbythepanelists maybankassetmanagement投资科学主管markchua分享了一些关于genai如何在他们投资团队中使用案例。 利用人工智能弥合量化分析和基本面分析之间差距，并使量化分析结果易于理解：他分享说，他们创建了一个仪表盘，可以快速总结任何公司信息，包括其因子量化分数、技术指标和基本面分析。他们使用人工智能生成总结 ，解释为什么量化框架看好某家公司，使其对基本面团队更友好，并消除了量化基金经理解释模型输出需求。下方 图1展示了一个仪表盘屏幕截图。 使用提示工程分析收益电话会议：他分享了他们使用提示工程（promptengineering）来提取上传至chatgpt盈利电话（earningscall）中正确财务指标。这是基于他们团队中基本面分析师通常会从盈利电话中寻找信息类型。由于经过设计gpt能够以秒为单位生成输出，因此减少了他们基本面团队分析盈利电话所花费时间。更有趣 是，提示工程帮助他们从ai工具中获得了下一期盈利预测以及预测置信水平（大致范围为80），这非常有用。下方图2显示了这种经过提示工程gpt输出截图。该模型基于去年发布一篇芝加哥商学院（chicagobooth）论文，该论文声称大型语言模型（llms）在分析财务报表方面能力优于平均水平分析师（请注意，该工作论文由于一些不一致性已被撤回）。 使用生成式人工智能回应招标书：响应rfp（投标邀请书）会占用投资团队时间，这些时间本可以更有效地用于投资。华侨银行正利用生成式人工智能，通过使用历史问题库和常用答复，快速响应rfp。其他一些基金公司也强调，这可以作为一种提高投资团队生产力低门槛应用场景。 blackrock固定收益指数部门总监marklam指出，在为投资团队生成ai尊龙凯时人生就博的解决方案时，他们采取了拉动式方法，即用例来自投资团队而非ai团队生成通用尊龙凯时人生就博的解决方案。mark分享了两个用例，表明生成式ai能够大幅减少时间和精力。 要分析和理解债券募集说明书：鉴于债券募集说明书是篇幅庞大文件，该团队通过使用大型语言模型分析、总结和理解这些文件，从而节省了大量时间。这使得团队能够以更快速度和更高连贯性覆盖更多证券。 增强投资流程：mark分享一个例子是关于etf一级市场流程，这是一个漫长过程，需要多方团队协商和反复沟通。通过ai，该流程得以缩短，因为历史回复可以被用来加速协商，而不是每次都回到多个利益相关者那里。 阿尔诺德洛尔，alphasense亚太区销售金融服务负责人，强调了alphasense如何提高研究流程效率（请注意，80顶级资产管理公司都是alphasense客户）。 在研究过程中提高效率：alphasense是一个利用机器学习和自然语言处理技术平台，能够帮助投资专业人士轻松从券商研究报告（涵盖1500家供应商）、专家库（包含185000份专家访谈专有数据库）、公司文件（全球约68000家公司）、新闻、监管更新以及内部内容中提取洞察。下图展示是alphasensegensearch屏幕截图，用户可以 通过输入简单问题从所有公司特定资源中获取信息。alphasense与chatgpt、claude或其他大语言模型（llm）相比最大优势在于其信息来源均具有可信度和可验证性。alphasense还通过其gengrid工具能够更快速有效地分析盈利电话记录，其屏幕截图展示于下图。gengrid展示特定公司历史盈利数据，提供快速摘要并能够捕捉情绪。尤金（eugene）提到一个例子是“回避用语”（avoidancelanguage），即分析公司盈利电话记录以识别管理层回避问题。根据我们近几个月与众多基金公司对话，我们可以认为alphasense是一个知名被广泛使用供应商，基金经理和分析师正利用其进行 他们研究流程更加高效。有关alphasense更多详情，请参见alphasense市场智讯与搜索平台 exhibitm1aybank仪表盘：使用生成式ai快速总结股票基本面、因子敞口、技术面基本面与总体评分