全球最大基金管理公司也要用AI工作？目标是走在资管同行前面

全球最大的基金管理公司希望在利用人工智能等新兴技术的竞争中赢得优势。

当地时间6日，资产规模近10万亿美元的贝莱德(BlackRock)告诉员工，该企业计划在2024年1月向客户推出人工智能（AI）生成工具，作为利用人工智能技术提高其生产力的努力的一部分。值得注意的是，全球各地的公司都在争先恐后地利用生成式人工智能来创造新产品，并挖掘专有数据以获得财务优势。贝莱德公司已经从技术服务中获取了超过8%的收入，其目标是走在资产管理同行前面。

阿拉丁系统的“共同驾驶员”

阿拉丁的全称是资产、负债和债务以及衍生品投资网络，即Asset, Liability, and Debt, derivative Investment Network，这是贝莱德的核心数据系统。

阿拉丁由数千名分析师和程序员运行，提供的能力包括交易执行、组合管理（对账、清算、业绩归因等）、风险管控、数据管理和组合风险分析。全球大量买方、卖方和监管层都采用这一系统。

贝莱德在给员工的一份备忘录中说，该企业已经利用生成式人工智能为其阿拉丁和eFront风险管理系统构建了一个“共同驾驶员”。客户将可以使用贝莱德的大型语言模型技术，帮助他们从阿拉丁中提取信息。

此次，贝莱德首席运营官戈德斯坦（Rob Goldstein）、首席创新官戈德里奇（Kfir Godrich）和阿拉丁工程主管布劳恩斯坦（Lance Braunstein）在备忘录中写道：“生成式人工智能将改变人们与技术互动的方式。它将提高我们的工作效率，加强我们已经在做的工作。生成式人工智能还将可能改变客户对我们互动频率、及时性和简便性的期望。”

该备忘录还称，贝莱德还在开发工具，帮助其投资专业人士为研究报告和投资建议收集财务数据和其他数据，并开发语言翻译器。此外，贝莱德将于2024年1月开始在全公司范围内部署微软为Office 365软件开发的人工智能插件。

备忘录并解释道，在所有情况下，人工智能都将生成“初稿”，这些初稿必须经过正常的质量控制，而且所有数据都将保留在贝莱德的“围墙花园”内，而不会与开放访问的生成式人工智能程序用户共享。该公司还希望利用这项技术在更大范围内实现编码民主化。

贝莱德高管认为，以这种方式使用人工智能将帮助资金管理公司削减固定成本，提高利润率。5日，贝莱德首席财务官斯莫尔（Martin Small）在高盛美国金融服务大会上说："大型语言模型和自动化使我们能够真正地扩展员工的时间和精力，从而在2024年及以后推动更多的生产力提升。”

AI重塑金融业

实际上，大数据、数据科学和人工智能技术（例如 ChatGPT）正在塑造金融行业，不仅仅是贝莱德，有更多企业希望利用这些快速发展的技术，希望帮助客户建立更好的投资组合。

据悉，其他金融服务公司也在内部为客户试用人工智能工具。譬如，美国银行和富国银行在内的几家银行提供人工智能聊天机器人，帮助零售客户管理财务。

5日，花旗集团首席执行官弗雷泽（Jane Fraser）在为美国国会听证会准备的证词中说，花旗集团正在使用大型语言模型来提高开发人员的工作效率并测试软件漏洞，但该类技术不会用在信用评分或其他影响客户获得金融产品的应用上。

贝莱德联席首席信息官兼系统主动股权联席主管杰夫·沈(Jeff Shen)日前表示，使用机器学习的人工智能模型可以处理大量数据，帮助投资分析师评估经济状况。

他表示，新闻、专家见解和政府统计数据都提供了人工智能可以分析的数据，以提供有关潜在经济状况的线索。同时，地理空间信息可用于通过分析模式来识别趋势，例如卡车进出公司仓库或城市中的人流量等。

“我们生活在一个大数据无处不在的世界，很多与投资相关的事情都可以衡量。”沈表示，“生成式人工智能和大数据正在改变几乎所有行业。我认为投资也不能幸免。”

贝莱德并没有使用现成的人工智能，而是投资开发以金融为中心的语言模型，并针对金融市场和投资的特定文本进行训练。

“大型语言模型非常重要，但与此同时，向机器学习算法输入什么样的输入来训练它也同样重要。”沈表示，此类技术可以帮助评估大量数据并检测细微的信息，最终有助于了解市场状况，确定投资主题并发现改善投资结果的机会。

今年早些时候，微软发布了其2023年年度工作趋势报告，针对其来自31个国家和地区的31000员工的调查数据，显示大约49%的员工对AI替代工作的可能性表示担忧，然而，同一项研究也表明，70%的人有兴趣通过将大部分任务委托给AI的方式，来减少他们的工作量。

员工有兴趣交给AI的工作包括行政任务、创意和分析工作、总结会议和编辑等等。该报告还发现，管理人员认为应该利用AI来提高生产力，而不是减少员工数量。AI可以帮助员工提高创造力、节省时间、更聪明地工作并减少信息过载。

高盛最近的研究预测，由于生产力的提高，生成AI的进步可以在10年内将全球国内生产总值(GDP)提高7%。然而，这可能会对劳动力造成“重大破坏”，多达3亿个工作岗位可能会面临自动化。