중국에서 돌아와서 - InvestGlass 는 스위스넥스와 스위스 대사관의 초청을 받아 중국에서의 인공지능 개발 현황을 발표했습니다. 스위스 영사이자 스위스넥스 중국 CEO인 펠릭스 뫼스너와 그의 팀이 주최한 놀라운 로드쇼였습니다. 상하이, 홍콩, 베이징의 세 도시에서 3일간 진행된 로드쇼. 스위스넥스는 매일 밤 스위스 및 중국 AI 전문가들이 참여하는 라운드 테이블을 마련했습니다.
미디어 크레딧 - 펠릭스 뫼스너 스위스넥스 중국 CEO | 스위스넥스 중국 영사관(swissnexChina.org)
로봇 어드바이저에 대한 초기 두려움.
초기 두려움 로봇 어드바이저 기술이 은행원의 업무를 대체할 것이라고 생각했습니다. 물론 로봇이 인간보다 더 빠르게 정보를 필터링할 수 있다는 것은 이제 누구나 알고 있는 사실입니다. 정해진 문제에 대해 로봇은 인간보다 더 빠르고 똑똑하게 반응하지만, 실제로는 로봇이 투자 가능한 자산의 11조 3,000억 달러 시장 점유율조차 확보하지 못했습니다! 아마도 우리가 로봇이라고 부르는 것이 종종 마케팅 윈도우 드레싱. 실제 리테일 로봇 어드바이저의 고객은 “자기 주도적'이고 기술에 정통한 30~50대 고객으로, 누구에게나 해당되는 것은 아닙니다.
“자문형'과 ”임의적 포트폴리오 위임“ 모두에서 혼란이 가시화되고 있습니다. 이 게임은 포트폴리오 리밸런싱의 맞춤화 속도를 높이는 것입니다. 유럽에서 주목할 만한 점은 기관 로봇의 등장입니다. 새로운 세대의 기관 매니저들이 모델 포트폴리오를 구축하여 InvestGlass와 같은 투자 관리 플랫폼에 연결합니다. 투자 결정 프로세스를 아웃소싱하는 새로운 세대의 독립 재무 자문가: 로마에서 제작, 취리히에서 디자인. 품질 관리 문제는 잠시 뒤로 미뤄두겠습니다.
속도가 중요합니다. 스위스에서는 계좌 개설이 규정 준수 부서의 딜레마로 남아 있어 디지털 고객, 특히 외국인 투자자들이 불편을 겪고 있습니다. 하지만 안면 인식 기술과 자가 진단 설문지를 사용하면 계좌 개설 및 규정 준수 확인 속도를 높일 수 있습니다. 몇 주에서 며칠로 단축... 중국에서는 WhatsApp 채팅 애플리케이션에 해당하는 위챗이 엄청난 양의 정보를 수집하여 신용 평가 및 대출 절차를 30분 만에 끝낼 수 있습니다! 데이터와 인공지능이 그 이유의 일부를 설명하지만, 또 다른 이유는 스위스의 느린 API 채택과 전통적인 IT 공급업체가 타사 API에 대한 문호를 개방하기를 꺼려하기 때문입니다.
중국 직원들은 로봇화가 수동적이고 반복적이며 부가가치가 낮은 업무의 속도를 높이기 위한 첫 번째 단계라고 생각합니다. InvestGlass + API + 핀테크 파트너 벤더를 잘 묶어 12명의 직원을 단 한 명으로 줄일 수 있습니다. 투자자는 스타벅스에서와 같은 서비스를 받기를 원합니다. 데이터, 애플리케이션 및 AI의 모듈성은 다음과 같은 서비스를 제공하기 위해 필수적입니다. 대량 맞춤형 경험. 그들은 고객이 왕이 되는 일상적인 의식을 존중하는 “특별한” 주문을 원합니다. 핀테크 SAAS와 이제 BAAS 미래입니다!
라지 아메리카노, 두유, 저지방.
새로운 유럽 규정인 MIFID2 이후 금융 상품의 위험은 면밀히 검토되며 고객의 주요 정보(KYC 등)와 비교해야 합니다. 스타벅스 직원이 카페인, 우유 또는 아스파탐 과민증 여부를 물어보나요? 의사가 약을 처방하기 전에 알레르기 위험도, 치료 성공률, DNA 호환성 등을 확인하나요? 은행원도 그렇게 할 것으로 예상합니다. 없이 인공 지능, 이 과정은 불가능합니다! 중국 금융 규제 당국은 아직 이 정도의 리스크 관리와 가격 투명성을 요구하지 않습니다. 그러나 그는 매우 매력적인 수익률을 보장하는 고정 이자 상품 공급 업체 固定投资에 압력을 가하고 있습니다... 로봇과 관리 포트폴리오 가 도움이 될 수 있습니다.
유럽에서는 재료가 표준이며 로봇 모델 리밸런싱에 더 많은 유연성을 제공합니다. 트레이더는 버튼 하나로 5,000명의 고객을 한 번에 리밸런싱하고 5,000명의 KYC를 한 번에 확인할 수 있습니다. 뱅킹 AI 덕분에 하루 종일 걸리던 작업이 1~2시간으로 단축됩니다. 그렇다고 해서 사람들이 일자리를 잃는다는 의미는 아닙니다. 관리 업무가 더 효율적이 될 것이라는 의미입니다. 어드바이저는 고부가가치 업무에 집중하게 될 것입니다. 통화, 공감, 스토리텔링, 커뮤니티 구축 등...
AI는 효율성을 높여 자산 관리를 혁신하고 있습니다. 트레이더는 이제 다음과 같이 리밸런싱할 수 있습니다. 5,000개 고객사 및 행동 5,000건의 고객 신원 확인 단 1-2시간 대신 하루 종일 근무할 수 있습니다. 이러한 변화로 인해 일자리가 없어지는 것은 아니지만 어드바이저 역할 재정의, 에 초점을 맞추고 있습니다. 고객 상호작용, 공감 및 전략. Over 66%의 CFA AI가 업무를 향상시킨다고 믿습니다. (financialadvisortransitions.com). AI 기반 기업 보고서 15-201TP3% 더 높은 고객 만족도 그리고 30-40% 운영 비용 절감, 를 통해 자산을 더욱 효과적으로 관리할 수 있습니다.
그렇다면 로봇은 어떨까요? 로봇이 공감을 느낄 수 있을까요? 아니면 인간 커뮤니티를 즐겁게 할 수 있을까요? 감정 없이 이성적으로 행동할 수 있을까요? 우리는 아직 그렇게 생각하지 않습니다. 감정은 인식할 수 있는 유사성이나 사실과 함께 역동적인 가치 평가입니다. 기계가 우리의 목표를 모방한다면 기계도 어느 정도 공감할 수 있습니다.
우리 인간은 기계에 “오토모피즘'을 부여하고 있습니다. 이제 디지털 뱅킹이 현실이 되었습니다.
이것은 로봇이 기분을 좋게 하기 위해 필요한 것이 무엇인지 예측하는 데 있어 빠진 고리입니다. 당연히 우리는 로봇에게 어느 정도 무리의 공감을 부여하고 있습니다. 어드바이저의 두려움은 더 이상 컴플라이언스 KYC 문제, 현금 송금, 포트폴리오 리밸런싱이 아니라 이 새로운 로봇/인간 무리, 즉 사이보그 환경에서 어떤 역할을 하고 싶은지에 대한 것이어야 합니다.
로봇이 프로그래밍됩니다.
중국에서 열리는 스위스넥스의 저녁 행사마다 청중들은 같은 질문을 던집니다: “언젠가 로봇이 인간을 이길 수 있을까요?”
제 대답은 분명했습니다. “네, 이미 많은 측면에서 그렇습니다.” 로봇은 적어도 인간이 최적화 과정을 이해할 때 인간을 이기도록 프로그래밍되어 있습니다... 나머지는 아직 인간의 전체 뇌, 독립 기관 등을 이해하지 못하기 때문에 현실과는 거리가 멉니다... 또한 로봇은 감정을 반영하고 생성하기 위해 무리 및 공감 구성 요소로 프로그래밍될 것입니다. “감성 컴퓨팅” 분야는 현재 다음과 같은 분야입니다. InvestGlass 는 연구 활동에 집중하고 있습니다.
좋은 소식은 인공 지능 공감할 수 있습니다. 공감은 다른 사람의 사례를 바탕으로 다른 사람의 감정을 이해하는 것을 의미합니다.
도덕적 가치도 기계 내부에서 계산됩니다.
감성 컴퓨팅은 감정을 감지하고, 감정을 대화로 기록한 다음, 투자 일러스트레이션 안에 문장을 생성하는 데 사용됩니다. 감정을 모방하는 것이 가능하며 투자 권유의 신뢰도를 높일 수 있습니다. InvestGlass에서 감정 최적화는 연구 개발의 중요한 주제입니다. 도덕적 가치를 이해하는 것은 자명하지 않습니다.
윤리적 결정은 회사의 문화에 기반합니다. 분명한 것은 정보는 데이터가 아니라는 것입니다. 이것이 중국에서 가장 큰 논란거리였습니다. 중국인들은 문제 해결이 데이터의 양에 달려 있다고 생각한 반면, 스위스인들은 캠브리지 애널리티카와 GDPR을 고려하여 민첩한 알고리즘과 약간의 강화 학습으로 충분할 것이라고 생각했습니다. 실제로 상황 인식이 핵심입니다. 25°라고 하면 이 데이터만으로는 충분하지 않습니다. 이것이 섭씨인지 화씨인지 알아야 합니다. 25°C가 실제 데이터입니다. 하지만 25°C라고 하면 그 온도는 IS NICE. 쾌적하다는 말은 25°C가 정상인 상황에 처해 있다는 뜻입니다. 상하이의 습한 여름과 제네바의 건조한 여름?
인베스트글래스는 AI 알고리즘을 지도 및 강화 학습에 집중하고 있으며, 비지도는 거래 패턴 인식, 통화 보고서 패턴 인식 등 고객 세분화를 개선하기 위한 온디맨드 맞춤 설정에 맡기고 있습니다.
작은 데이터로도 투자, 기부, 대출, 저축에 대한 도덕적 가치를 이해함으로써 재무 설계사의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 물론 수학과 데이터도 중요한 역할을 하지만 무작위성, 도덕적 습관, 사회적 규범, 금융 규제 등도 최적의 결정을 내리는 데 영향을 미칩니다.
투자 도덕성을 프로그래밍하고 개별화할 수 있습니다.
