元力社 昨天
摩根大通、荷宝悄然将AI融入华尔街日常业务
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生成式人工智能已不再只是新奇事物。在 ChatGPT 问世后不到三年的时间里,它正从辅助角色转变为 " 副驾驶 ",影响着研究工作、决策制定和核心投资操作。

日复一日,这些机器已融入工作场景。大型语言模型(LLMs)如今能总结财报电话会议内容、识别市场异常、起草研究报告,并为投资组合决策提供参考。大多数应用都低调推进,但综合来看,它们标志着华尔街投资决策的形成、验证乃至最终执行方式,正进入深刻变革的初期阶段。

专注于全球基金管理的精品研究机构 CREATE-Research 首席执行官 Amin Rajan 表示:" 在数字未来的进程中,人工智能(AI)和生成式人工智能(GenAI)可能会持续渗透投资价值链的每一项活动。一旦这些早期采用者展现出切实成果,我认为其中一些已经做到了,其他机构将会迅速跟进。"

CREATE-Research 的一项调查显示,近 30% 的机构投资者已部署或正在实施生成式 AI。这项于上月发布的调查涵盖了全球管理着 38 万亿美元资产的资产管理公司。

01.

华尔街生成式 AI 应用采用率有望上升

约 3% 的资产管理公司已部署生成式 AI,26% 正在推进实施。

在摩根大通资产管理公司,大型语言模型已嵌入其内部投资平台 Spectrum。其中一项创新功能是跟踪投资组合经理持有股票的时间与估算的最优持有时间之间的偏差。若持有时间过长或过短,系统会发出警报,这并非要替代决策,而是促使经理重新评估持仓逻辑。

Spectrum 还能生成可能因政策(如立法)而受益或受损的公司组合,标记分析师预测与共识或公司自身预期的分歧点。最终决策仍由经理掌控,但机器已成为决策桌上的一员。

" 这是为了让我们的员工能做出更有力、更快速、更明智的决策," 投资平台负责人 Kristian West 表示。

在荷宝(Robeco),大型语言模型的应用更偏向前端:扫描监管文件、财报电话会议记录和社交媒体,捕捉投资主题变化的早期信号。从最初仅辅助起草投资者信函,现已发展到生成交易信号和设计投资产品。去年 10 月,该公司推出了围绕人工智能生成的主题变化构建的荷宝动态主题机器 UCITS ETF。

" 我们正在开展多个研究项目,探索生成式 AI 能否提取超额收益或预测企业基本面," 下一代研究主管 Mike Chen 表示。

PanAgora 资产管理公司去年开始测试大型语言模型,其中一项成果是:能够识别高管在提及产品时间表或技术里程碑时所传递的细微承诺信号。

" 借助大型语言模型,我们能捕捉到上下文细节和公司层面的细微差别," 动态股票投资主管 Jaime Lee 称," 我们现在能识别出类似‘承诺’的表述,这类表述比语法模式更难捕捉。"

每家公司的应用方式都反映了其机构优先级:摩根大通和 PanAgora 专注于为现有框架增值,而荷宝则寻求发现新的投资收益来源。它们的共同点是速度:模型能够处理人类需要数小时甚至数天才能审查完的数据源。

在联博,团队正测试 AI 的规模能否最终延伸至预设边界内的自主性。首席 AI 官 Andrew Chin 正在试验智能代理模型,这些模型旨在分析公司,并逐步提出或执行交易。多数项目仍处于试点阶段。Chin 还利用这些系统压力测试自己的假设。

" 我曾把它们当作助手," 他说," 现在我用它们来挑战自己的思维。它们是思考伙伴。"

02.

人工智能将改变资产管理行业的游戏规则

并非一切都一帆风顺。不同模型会输出不同结果,这要求人类必须全程参与,审视推理过程并做出最终判断。此外,模型升级会引入难以追溯的逻辑变化。上月能产生明确结果的提示词,如今可能返回不同答案。可解释性仍有限。

" 这就像走进大海," 摩根大通 AI 策略师 Dillon Edwards 表示," 不能一跃而入,只能一步一步来。"

更多机构将加入 AI 竞赛。在 CREATE 的调查中,近三分之二的受访者认为,资产管理这一长期依赖人类通过大量数据分析形成投资观点的业务线,将受该技术影响最大。

" 人们现在明白,大型语言模型在文本信息总结方面非常有用,但这些总结远未充分发挥其推理能力," 麻省理工学院金融学教授 Andrew Lo 表示," 我们正处于大型语言模型改变金融服务行业的初始阶段。"

原文来源于:

1.https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-07-28/jpmorgan-robeco-quietly-deploy-ai-in-daily-wall-street-routines

中文内容由元宇宙之心(MetaverseHub)团队编译

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