智能投研作為金融科技在投資研究和資產管理方面的重要應用,由于技術難度較高,整體發展仍處于成長初期,但未來可能將對傳統投研行業產生巨大的優化和革新。
智能投研是指利用計算機技術和人工智能算法,對金融市場進行分析和預測的一種新型研究方法。智能投研的興起,源于傳統投研方法的不足和局限性。傳統的投研方法主要依靠人工分析和預測,具有時間成本高、人力物力投入大、信息不對稱等問題。同時,傳統投研方法受限于市場信息的不完整、不及時、不對稱等因素,難以實現全面準確的預測。
此外,傳統投研方法還存在人為因素干擾等不穩定性問題,使得預測結果的可靠性難以得到保障。相較于傳統投研方法,智能投研具有更高效、更準確、更前瞻性等優勢。
根據中研普華產業研究院發布的《2024-2029年中國智能投研行業市場前景預測及發展趨勢預判報告》顯示:
國內外絕大部分券商都已在業務開展中應用了傳統AI技術,但目前智能化程度仍較低,速度和準確度等都有提升空間。各類金融機構積極探索生成式AI在證券行業的應用。
目前主要集中于兩類公司,一類是彭博、恒生電子、同花順等金融科技公司直接構建金融垂類大模型,另一類是摩根士丹利、華泰、國信等證券公司將大模型應用到各類金融場景。預計未來生成式AI應用將進一步拓展至前中后臺等各領域,輔助人工工作,優化現有流程和任務,提高證券公司的工作效率和服務質量。
新一輪的科技革命和產業變革為全球帶來新的發展機遇,特別是在中國,數字經濟發展尤其迅猛,預計到2025年我國數字經濟的規模將超過60萬億元,數字經濟新的浪潮將帶來從創新應用到信息基礎設施等各個層面新一輪的發展機遇。
以人工智能的大模型為框架和基礎,改造和擴展傳統金融模式和數字金融模型,形成跨越時空、不斷增加的垂直智能金融模式集群,拓展金融經濟的邊界,重構金融與實體經濟的關系,這已經是未來勢不可擋的發展方向。
智能投研綜合利用人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等熱門技術,在深入理解金融業務模式的基礎上,賦能于金融金融投資研究、決策、交易與風控等各環節。
與世界先進發達經濟體相比,我國現階段居民的金融資產配置仍有較大提升空間。據波士頓咨詢數據,目前世界居民金融資產占比達52%,中國居民的金融資產比重雖逐年提高至31%,但差距仍較明顯。另外,伴隨著我國居民財富收入持續增長,中等收入群體規模不斷增大,財富管理的客戶人群由以往的“精英化”群體逐步擴展到“大眾化”群體,中國財富管理行業迎來空前發展機遇。在財富管理行業快速發展趨勢下,我國居民將更加趨向增配金融資產。
但今年以來,我國投資環境發生深刻變化,全面注冊制的落地為更多企業帶來了上市機會,A股上市公司數量持續增長,與之對應的是上市公司各類信息驟增,個人投資者投資面臨的挑戰和風險隨之增加,尤其是那些缺乏專業能力或時間精力的投資者。
在此情況下,金融機構需要為居民提供更多元的綜合解決方案,向“買方投顧”轉型成為了眾多金融機構的共同選擇,它被視為推動金融資產科學配置、實現財富管理高質量發展的重要橋梁。
一方面,當前,各金融科技公司或證券公司等正在積極探索生成式AI在投資與研究領域的應用,在語音識別轉錄、股票趨勢分析方面都已有一定成效,未來隨著模型加快優化,其準確度和可靠性可能會進一步提升。例如,VantagePoint軟件官網顯示,其利用AI技術能提前3天預測股票趨勢變化,使交易員能夠更準確地把握買入和賣出時機,預測準確率已達87.4%。
另一方面,未來生成式AI或可以幫助分析師完成從信息和數據挖掘、到數據清洗和分析、再到構建知識圖譜、可視化觀點呈現、研報撰寫等一系列工作;為投資經理提供證券市場實時數據和趨勢分析、對市場情緒進行分析,實現智能選股、自動化交易,提升投資交易的速度和準確度。
大型公募基金,對智能投研有巨大的需求,基于自研系統有成本優勢和可定制的特點,大型基金有充足的動力去自研智能投研系統。目前,包括華夏基金、天弘基金、易方達等在內的國內機構,已經有產品切入賽道。
從實踐發展來看,智能投研的應用不僅限于投資與研究領域,其對海量信息的提取和關聯等能力使其具備進入合規、監管等領域的發展潛力,其技術在其他相關領域亦有著巨大的潛在應用價值。
在激烈的市場競爭中,企業及投資者能否做出適時有效的市場決策是制勝的關鍵。報告準確把握行業未被滿足的市場需求和趨勢,有效規避行業投資風險,更有效率地鞏固或者拓展相應的戰略性目標市場,牢牢把握行業競爭的主動權。
更多行業詳情請點擊中研普華產業研究院發布的《2024-2029年中國智能投研行業市場前景預測及發展趨勢預判報告》。