人工智能（AI）的創新令人們想知機器能否代替人類作投資組合經理。「智能投資顧問」已存在，它們能根據用戶的問題進行計算，並使用相關算法提供基本理財諮詢。
其實該領域在應用上仍屬早期階段，特別是當人們嘗試將AI應用於資產管理時。我們認為AI對該行業的真正價值源於智能增強（IA），該技術使用AI協助人類作決定，而非代替人類作決定。
其中一種AI是使用統計學算法及技術對大量數據的模式進行學習。機器學習其中一種最常見的商業應用程式，是以預測性分析助人們預測未來，AI系統已在遊戲領域取得矚目成功。
然而，現實世界卻複雜得多，許多AI系統會產生不正確的輸出結果，而且幾乎所有結果均需人類作額外干預（如編碼及算法修正），以確保正常運行。
輸入數據的質素是決定學習質素的關鍵，在獲取優化的AI輸出結果，成功取決於五項條件：1.固定及不會改變的規則；2.數碼化及可量化的相關數據；3.充足的數據量；4.不確定性低；5.目標清晰。
我們認為長線投資仍是人類的工作，因其缺乏AI有效運作的條件。對於資管而言，IA的相關性大於AI。它使我們能從數據中提取其他人難以察覺的重要觀點，這在基本因素投資法方面帶來巨大優勢。
任何基金經理在考慮其投資項目時，均會獲取許多關於該公司的重要資料，但還有許多資料，難以傳統渠道獲取。當這些訊息的數據過於龐大及缺乏系統，專業投資者便無法使用Excel等傳統方法有效地利用相關數據。AI及機器學習正好能夠在該領域作有用的工具，將數據轉化為觀點以填補盲點，讓基金經理考慮更周全，惟基金經理本人仍掌控最終投資決定。
施羅德數據洞察及分析主管
作者：Mark Ainsworth