人工智能入门指南 :面向公众投资者,从AI意识到AI准备

人工智能（AI）正处在这些变革的交汇点。 它不再是一项尚处萌芽阶段的远期技术；它已 从实验阶段转向生产阶段，并已成为不断演变的金融生态系统的有机组成部分，重塑着资 产管理流程中的信息提取、风险管理和决策制定。由这项变革性技术驱动的自动化和效率 提升，也使得健全的治理成为公共投资者在应用AI时确保审慎和透明度的基本要求。

面向公众投资者的AI入门指南借鉴了世界银行集团财金部和韩国银行储备管理集团的联合 市场推广活动，该指南基于一项调查、对全球资产管理人的访谈，重点介绍了关键的AI趋 势和实际应用案例。该文件还指出了公共机构在采用AI时面临的独特挑战，并强调了有助 于机构在其AI发展不同阶段的关键要素和实际考量。 世界银行集团是公共资产管理者的可信赖伙伴，并在过去四十多年里，将其在公共资产管理 方面的专业知识分享给各国央行。 

如今，世界银行集团财库管理着3000亿美元的内、外部资 产，使其成为国际发展社区中最大的外部资产管理机构之一。这项工作的关键要素是世界银 行集团储备咨询与管理伙伴关系，这是一个连接了100多家公共资产管理机构的伙伴关系，这 些机构管理的资产总额超过2万亿美元。自2001年以来，RAMP（储备咨询与管理伙伴关系）已 培训了超过1万名专业人士，并为100多家机构提供建议，帮助各国央行、主权财富基金、公 共养老金基金和存款保险机构 safeguard national and intergenerational wealth safegu ard national and intergenerational wealth （保护国家和代际财富）。 这份AI入门指南代表了我们共同致力于知识共享的重要贡献，并为公众投资者驾驭AI和适应 创新做好了准备。 

世界银行集团财库与韩国银行储备管理组的联合市场拓展，其中包括对全球资产管理人的调 查和访谈，揭示了若干显著行业趋势。 过去两到三年，大多数领先的资产管理公司已建立了 人工智能治理框架。然而，大多数资产管理人和机构投资者在人工智能应用方面仍处于早期 阶段。 负责任的AI采纳涉及机构转型，而非一个简单的技术项目。 AI应用从有偏见的、黑箱模型 以及模型漂移或操控等方面引入新的、独特的风险，并可能破坏法律合规性、政策目标及 公众信任。因此，公共机构必须在机构层面建立适当的AI框架，以开启他们的AI之旅。

当前AI应用主要集中于通过广泛可及的生成式AI工具提升生产力，而将AI应用于投资策略 则更具挑战性，这主要归因于金融市场的复杂性。 

值得注意的是，企业持续强调在AI实 施过程中保持人工监督的重要性。在资产管理领域，为提升生产力而最普遍的应用包括： 从文档中自动提取数据、改进对账流程，以及起草电子邮件、研究报告和RFP/DDQ（提案 请求/尽职调查问卷）的回复。对于这些用例，资产管理公司主要利用第三方供应商提供 的生成式AI工具，而非自行构建。 投资策略是许多资产管理公司应用人工智能的另一个关键领域，涵盖了广泛的功能，从市场 情报任务（例如情感分析和聚类）到市场因素预测、使用合成数据的情景分析、投资组合构 建、管理人选择和交易执行。公司应用集成方法等技术和可解释人工智能来应对过拟合问题 ，以及深度学习和强化学习中复杂人工智能模型可解释性所面临的挑战。

负责任的人工智能应用框架由三个相互关联的基石组成。 该负责任的人工智能应用框架由三个相互关联的基石组成 。首先，清晰的理念和强有力的领导层参与是至关重要的起点，因为它们指导和支持人工智能计划。其次，战略基 础将理念与领导层意图转化为可操作的准则、政策、合规性、治理框架和定制化的风险管理实践，从而将理念与领 导层意图转化为可操作的准则、政策、合规性、治理框架和定制化的风险管理实践。最后，一个支持性的环境通过 适当的数据和基础设施、人才和文化准备、隐私和网络安全工具以及明确定义的运营流程来实施这些战略。

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