Технологии также влияют на инвестирование крупных состояний.

В течение многих лет разговоры об алгоритмах и больших данных звучали как что-то для количественных фондов или технологических инвесторов. Однако технологическая революция добралась и до офисов, где управляются крупные поместья. Компании, перемещающие сотни миллионов, используют передовые аналитические инструменты для совершенствования стратегий, прогнозирования циклов и выявления рисков. Технологии больше не являются просто обещанием для мелких инвесторов ; он также стал молчаливым — и все более влиятельным — союзником богатых.

«В сфере прямых инвестиций, где информация ограничена, а инвестиционные циклы очень сложны, применение моделей прогнозирования обеспечивает большую точность и контроль », — говорит Карлос де Андрес Перес, директор по управлению активами компании BlueBull. Его команда разработала собственную базу данных, содержащую более 10 000 фондов, классифицированных по стратегии, типу или географическому положению, к которым они применяют алгоритмы машинного обучения, чтобы прогнозировать, как макроэкономические переменные влияют на потоки капитала. Таким образом, они могут адаптировать каждую программу к целям клиента с таким уровнем детализации, которого трудно достичь с помощью традиционных методов.

Хосе Мануэль Эспанья, директор по управлению активами и благосостоянием в NTT DATA, поясняет, что использование больших данных и методов прогнозирования позволяет лучше корректировать состав портфеля, предвидеть сложные сценарии и обосновывать каждое решение. Такое сочетание аналитики и стратегии повышает операционную эффективность, а также улучшает как прибыльность, так и восприятие надежности услуг.

Карлос де Андрес Перес, директор по управлению активами, предупреждает, что, хотя другие секторы добились быстрого прогресса в технологической интеграции, частный капитал по-прежнему зачастую действует в аналогичных рамках. По его мнению, этот разрыв делает инновации необходимым условием не только для конкуренции, но и для адаптации к рынку, который все больше требует большей эффективности, точности и оперативности.

«Интеграция передовых алгоритмов требует надежных данных, понятных моделей и строгого соблюдения нормативных требований», — предупреждает Хосе Мануэль Эспанья из NTT DATA. Помимо технологических проблем, управляющим активами необходимо преодолеть внутренние культурные барьеры и обновить свою инфраструктуру, чтобы эти решения работали эффективно. Успех зависит от сочетания инноваций с финансовым опытом и сохранения контроля во все более автоматизированной среде.

По словам Хусто Идальго, директора по ИИ в Adigital, хотя многие компании уже решили первоначальные технические проблемы, все еще существует необходимость в интеграции искусственного интеллекта (ИИ) без ущерба для человеческих отношений, определяющих управление активами.

Чтобы достичь этого, алгоритмы должны быть прозрачными, проверяемыми и применяться в рамках этических норм, которые подкрепляют, но не заменяют профессиональное суждение и доверие клиентов.

«Внедрение технологий в частный банкинг происходило по-разному в зависимости от профиля клиента», — говорит Карлос Контрерас, член Испанского института аналитиков. В то время как передовой искусственный интеллект применяется почти незаметно среди сверхбогатых людей, сегменты со средним уровнем дохода все больше узнают о его присутствии через виртуальных помощников, цифровую отчетность и автоматизированные процессы. Развитие роботизированных консультантов является ответом на потребности нового поколения в гибкости, ясности и разумных затратах без ущерба для экспертной поддержки.

«Развитие искусственного интеллекта не означает исчезновения человеческого совета , а скорее его трансформацию в гибридные модели», — добавляет Карлос Контрерас. Главное — объединить эффективность алгоритма с контролем со стороны менеджера. Чем больше прозрачности предлагают эти инструменты — в отношении их логики или ограничений, — тем выше доверие клиента. По этой причине подход «человек в контуре», при котором люди и машины дополняют друг друга, набирает все большую популярность.

«Клиенты с высоким уровнем дохода уже не те», — говорит Андрес Данкауса, вице-президент SpainCap. «Сегодня требуется постоянный доступ к информации, прозрачность и высокая степень персонализации. Многие принадлежат к новому поколению молодых, подкованных в цифровых технологиях глобальных предпринимателей и профессионалов, которые ценят как технологическую эффективность, так и человеческий фактор», — отмечает он. Растет также спрос на гибкие стратегии с большим количеством окон ликвидности и диверсификацией, которая больше не является рекомендацией, а стратегическим приоритетом.

Испания добивается прогресса в оцифровке активов, хотя все еще отстает от таких стран, как Швейцария и Нидерланды, объясняет Кармен Ориве, менеджер Accenture. «Многие управляющие активами по-прежнему сосредоточены на консолидации архитектуры своих данных, что является важным шагом, который задерживает полноценное использование ИИ и больших данных», — отмечает он. На других европейских рынках эти инструменты уже используются «для уточнения рекомендаций, выявления отклонений и оптимизации налоговых вопросов в режиме реального времени».

«Темпы внедрения искусственного интеллекта зависят не только от географического фактора, но и от профиля руководителей компаний по управлению активами», — говорит Данкауса из SpainCap. «В Соединенных Штатах есть множество команд с технологическим складом ума, стремящихся к быстрому масштабированию с помощью данных. В Европе по-прежнему преобладает более финансовый подход. В Испании есть талант и решимость, хотя отсутствие масштаба замедляет прогресс . «В конечном итоге изменения затронут весь сектор, хотя и не произойдут одновременно», — отмечает Дэнкауза.

«Прогностические системы работают с историческими данными, профилями клиентов и макроэкономическими переменными», — объясняет Борис Дельгадо, директор по промышленности и ИКТ в AENOR. Для обеспечения надежности и ответственного использования применяются международные стандарты качества, конфиденциальности и прослеживаемости. «Эта технология позволяет более точно планировать портфель, разрабатывать индивидуальные финансовые продукты и давать немедленные рекомендации, способствуя более быстрому принятию решений в соответствии с целями клиента», — утверждает он.

«Генеративный ИИ может стать полезным инструментом для объяснения инвестиционных решений или моделирования гипотетических сценариев», — говорит Айтор Пастор, генеральный директор Disia. Помимо технического анализа, «его вклад заключается в улучшении коммуникации и ясности. Уведомление клиентов об использовании ИИ будет не только обязательным, но и повысит прозрачность и доверие, не умаляя при этом роли консультанта», - подчеркивает он.

«Уверенность в искусственном интеллекте растет и на инвестиционном фронте», — отмечает Жан-Поль ван Аудхойсден, аналитик eToro. После периода чрезмерных ожиданий и корректировок оценок рынки вступают в более реалистичную фазу. «Миллионные инвестиции продолжаются безостановочно: Соединенные Штаты усиливают свои обязательства новыми законами и проектами, такими как Stargate , в то время как Азия и мировые технологические гиганты продолжают двигаться вперед. По его словам, основная идея заключается в том, что искусственный интеллект перестал быть просто ожиданием и стал реальной осью долгосрочных инвестиционных решений», — заключает он.

«Хотя ИИ дает очевидные преимущества в управлении активами, он также несет в себе риски, если применяется бессистемно», — предупреждает Амадео Аленторн, руководитель отдела систематических акций в Jupiter AM. Подчеркивается важность знания того, на каких данных была обучена каждая модель, а также необходимость избегать предвзятости или переобучения. Система, которая обучается на основе шума, а не реальных закономерностей, может потерпеть неудачу при обработке новых данных и принять ошибочные решения. Поэтому помните: «Оно должно дополнять человеческое суждение, а не заменять его».

Технологии, данные и автоматизация меняют карту управления активами, но они не заменяют самого главного: понимания клиента, предвидения и поддержки его суждений. Да, ИИ позволяет нам идти дальше, но разница по-прежнему будет заключаться в том, как он сочетается с человеческим опытом. На карту поставлена ​​не только эффективность, но и новый способ построения доверия в среде, которая меняется быстрее, чем когда-либо.