Artificial intelligence

AI đang phá vỡ hay nâng cao ngành công nghiệp quản lý tài sản?

Các công nghệ như máy học và AI đang thay đổi cách chúng ta làm nhiều thứ, bao gồm quản lý tài sản, đầu tư, giao dịch và quản lý tiền. Các giải pháp Fintech đã và đang trở nên phổ biến và thách thức nhiều khía cạnh chính của bối cảnh tài chính của chúng ta trong thời đại kỹ thuật số. Giao dịch miễn phí hoa hồng và quyền truy cập không giới hạn khiến các ứng dụng giao dịch chứng khoán nổi tiếng như Robinhood trở nên hấp dẫn bởi vì người tiêu dùng muốn sự minh bạch và trải nghiệm người dùng được sắp xếp hợp lý. AI là cốt lõi của các công nghệ tài chính mới nổi này và các công ty quản lý tài sản có thể coi các giải pháp như vậy là một mối đe dọa. Nhưng điều này cũng buộc ngành công nghiệp phải nâng cao giới hạn và trao quyền cho người tiêu dùng trong khi vẫn hỗ trợ các cố vấn tài chính và các nhà quản lý danh mục đầu tư. Hãy cùng khám phá những tác động của AI trong quản lý tài sản và xem nó có thể vừa là thách thức vừa là lợi ích khi được tận dụng một cách hiệu quả. AI đang thách thức ngành công nghiệp như thế nào? Hầu hết các công ty nhận ra rằng duy trì sự phù hợp thông qua phân tích dữ liệu và khả năng kỹ thuật số sẽ là những yếu tố khác biệt lớn trong tương lai. Các chiến lược như “tùy chỉnh cho số đông” sẽ bắt buộc các nhà quản lý tài sản phải áp dụng nếu họ muốn duy trì lợi nhuận. Khả năng tiếp cận Thách thức rõ ràng nhất mà các nhà quản lý tài sản phải đối mặt ngày nay là sự phổ biến rộng rãi của các ứng dụng fintech và phần mềm được hỗ trợ bởi AI. Với sự gia tăng của các giải pháp dựa trên đám mây, chất lượng cao để theo dõi tài sản và chuyển tiền, ngày càng nhiều cá nhân và doanh nghiệp dựa vào các công cụ tài chính để cung cấp các tính năng quan trọng như theo dõi đa doanh nghiệp và cập nhật tức thì. AI làm cho các giải pháp kế toán và hiểu biết tài chính gần như tức thời, vì vậy các nhà quản lý tài sản sẽ phải cung cấp nhiều giá trị hơn cho người tiêu dùng để phù hợp với tính dễ tiếp cận và tính linh hoạt mà họ có thể nắm giữ trong tay. Chi phí Ngoài ra, đối với nhiều người tiêu dùng, chi phí là yếu tố quyết định khi lựa chọn giữa ứng dụng và trình quản lý nội dung. Giao dịch thông qua các ứng dụng như Robinhood chỉ tốn ít nhất là $ 60 mỗi năm mà không có phí theo giao dịch hoặc theo hợp đồng. Trong khi các nền tảng này có nhiều lựa chọn cổ phiếu hạn chế hơn và không có quỹ tương hỗ hoặc trái phiếu, đây vẫn là một tỷ lệ rất cạnh tranh. Ngược lại, phí môi giới đôi khi lên tới $ 50 cho mỗi giao dịch với hàng ngàn đô la mỗi năm phí để làm việc với người quản lý tài sản. Điều này hạn chế nhóm khách hàng mà các nhà cung cấp dịch vụ truyền thống có quyền truy cập, trong khi các ứng dụng dễ tiếp cận hơn đối với những người dùng trẻ hơn và ít khá giả hơn. Quyền riêng tư AI cũng đang thách thức cách mà các nhà quản lý tài sản và người tiêu dùng nghĩ về tính riêng tư của dữ liệu tài chính. Tính khả dụng của dữ liệu mang lại một sức mạnh nhất định cho ngành, nhưng sức mạnh này không nên được sử dụng một cách vô lý. Một mặt, người dùng đánh giá cao rằng các giải pháp được hỗ trợ bởi công nghệ có thể cung cấp cho họ khả năng giám sát và quản lý tiền và dữ liệu cá nhân khác được cá nhân hóa của họ, đôi khi ngay trên trang web hoặc ứng dụng. Mặt khác, các công ty có thể tận dụng AI để xử lý lượng lớn dữ liệu người dùng nhằm điều chỉnh dịch vụ cho phù hợp với người tiêu dùng. Thách thức đối với các nhà quản lý tài sản là tìm cách hợp tác với các công ty công nghệ để tạo ra các tiêu chuẩn về quyền riêng tư và bảo mật nhằm xây dựng lòng tin với khách hàng của họ. Lợi ích của AI trong quản lý tài sản Cốt lõi của ngành quản lý tài sản là dữ liệu và phân tích. Và mặc dù bạn chắc chắn cần sự tiếp xúc của con người để đánh giá và truyền đạt các kế hoạch, nhưng phân tích chính xác, tốc độ cao này chính là thứ mà AI tuyệt vời. Khi quản lý tài sản tài chính, rủi ro là một mối quan tâm đáng kể. AI có một số công dụng quan trọng khi nói đến quản lý rủi ro, chẳng hạn như đánh giá, lập mô hình và dự báo những biến động của thị trường có thể ảnh hưởng đến danh mục đầu tư của khách hàng. Các cố vấn thậm chí có thể tìm cách giảm chi phí của họ bằng cách đưa các công cụ quản lý tài sản AI vào dịch vụ của họ để đẩy nhanh quá trình chuẩn bị dữ liệu và tự động hóa việc tạo ra thông tin chi tiết. Điều này sẽ hấp dẫn người tiêu dùng từ quan điểm chi phí và hấp dẫn các nhà cung cấp dịch vụ do tính chính xác và bản chất toàn diện của phân tích tự động. Người quản lý tài sản cũng có thể sử dụng AI để phân tích các dạng dữ liệu mà trước đây chúng ta chưa thể định lượng được. Các điểm dữ liệu như hình ảnh và âm thanh có thể được tận dụng cho mục đích đầu tư. Ví dụ: sử dụng hình ảnh vệ tinh để dự đoán năng suất cây trồng hoặc lưu lượng bán lẻ cung cấp một điểm thuận lợi duy nhất và mở ra nhiều cánh cửa khi nói đến quản lý tài chính. Ngoài ra, AI có thể được sử dụng để chống lại việc đầu tư theo cảm xúc và giao dịch theo xung động. Tính phi lý của con người không tồn tại trong một thuật toán dựa trên dữ liệu cứng. Các thuật toán học máy cũng liên tục được cải tiến nhằm loại bỏ sự thiên vị của con người khỏi các phân tích của họ. Tác dụng phụ của AI Không phải tất cả các kết quả của việc áp dụng công nghệ đều được dự kiến ​​hoặc thậm chí có thể đoán trước được. Việc áp dụng AI và các công nghệ khác trong quản lý tài sản tạo ra một làn sóng tiềm năng thông tin trong toàn bộ ngành. Có điều, chúng ta không thể nói về AI và tài chính trong 2021 mà không đề cập đến blockchain và tiền điện tử. Khi blockchain ngày càng trở nên chính thống và an toàn, đã có một động lực thúc đẩy một thị trường tài chính dân chủ hóa hơn. Các nhà quản lý tài sản có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc đa dạng hóa danh mục khách hàng của họ khi sự thay đổi này tạo động lực, nhưng họ cũng nên khuyên khách hàng nên cảnh giác với các khoản đầu tư dễ bay hơi như tiền điện tử. Hơn nữa, khi nói đến giao dịch, các thuật toán AI có thể được dạy để xác định các chỉ báo nhất định kích hoạt giao dịch tự động vào thời điểm tối ưu. Và trong khi các quy định về việc sử dụng AI trong quản lý tài sản không nghiêm ngặt như trong các ngành công nghiệp khác, thì việc giám sát các dịch vụ như vậy sẽ tăng lên. Ví dụ: nhà đầu tư tài chính Alex Williams của Hosting Data có trụ sở tại Luân Đôn khuyên rằng nền tảng môi giới của bên thứ ba là điều quan trọng hàng đầu để tách biệt các khoản tiền của bạn. Williams nói: “Điều này ngăn các công ty môi giới gộp tài sản của công ty với các khoản đầu tư của khách hàng. “Nếu một công ty môi giới thanh lý vì một lý do nào đó, tài sản của khách hàng có thể được trả lại ngay lập tức. Điều này ngăn các doanh nghiệp sử dụng bất hợp pháp các khoản đầu tư của khách hàng cho các mục đích riêng của họ (và khiến họ gặp rủi ro). ” Nếu một nền tảng trực tuyến không cung cấp tính năng này, thì bạn nên tìm một nền tảng khác. Bằng cách này, chúng ta có thể mong đợi rằng sự tin tưởng gia tăng và quyền kiểm soát của người tiêu dùng đối với tài sản sẽ là một trong những tác động phụ sâu sắc hơn của việc tăng cường sử dụng AI trong quản lý tài sản. Kết luận Mặc dù có rất nhiều thách thức liên quan đến AI, nhưng cũng có rất nhiều cơ hội, đặc biệt là trong ngành tài chính. Các nhà quản lý tài sản có thể thấy rằng các khả năng của AI sẽ đơn giản hóa quá trình phân tích, dự đoán và áp dụng dữ liệu tài chính trong danh mục đầu tư của khách hàng của họ. Và người tiêu dùng có thể thấy rằng các dịch vụ quản lý tài sản hiểu biết về công nghệ là vô song khi nói đến sự ổn định và lợi nhuận. AI sắp xếp hợp lý và tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại, đồng thời nó cũng rất tốt trong việc phát hiện và phản ứng với các biến động (chẳng hạn như trên thị trường chứng khoán). Vì những lý do này, sự kết hợp giữa AI và quản lý tài sản chỉ là một phần của tiến trình tự nhiên hướng tới cá nhân hóa và hiệu quả cao hơn trong ngành dịch vụ tài chính.

  • Trang chủ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Thông tin kinh doanh
  • Khoa học dữ liệu
  • Back to top button