我們不應(yīng)該感到驚訝，平均而言，人工智能在預(yù)測收益方面優(yōu)于股票分析師。或者說，基于規(guī)則的策略平均而言提供了比私人銀行家更優(yōu)的財務(wù)建議。即使在生成式人工智能最近取得進(jìn)展之前，系統(tǒng)化投資的優(yōu)勢就已經(jīng)存在。雖然這些技術(shù)無法找到那些難以捉摸的股票百分位或是市場的轉(zhuǎn)折點來實現(xiàn)超額回報，但它們確實具有已被證實的價值。

人工智能的發(fā)展表明，我們可以超越基于規(guī)則的推薦。宏觀經(jīng)濟學(xué)、會計學(xué)和統(tǒng)計學(xué)是投資的三大支柱。大型語言模型(LLM)在這些學(xué)科的高級考試中獲得了最高分。我們還知道，大型語言模型能夠總結(jié)遠(yuǎn)超人類的廣泛背景和群體智慧，這對宏觀策略非常有幫助。因此，如果人工智能能夠協(xié)助金融決策，為什么分析師或投資組合經(jīng)理難以邁向變革之路呢？

我們可以從數(shù)據(jù)科學(xué)家塞薩爾?希達(dá)爾戈(César Hidalgo)關(guān)于人類如何評價機器的研究中找到一些線索。當(dāng)我們使用一個程序時，我們會專注于工具的性能。因此，該程序的任何預(yù)測錯誤都會使我們的金融專業(yè)人士對其失去信心。而在大多數(shù)情況下，算法是否平均優(yōu)于人類并不重要。我們的金融顧問會依賴她的直覺和經(jīng)驗。