효율성 향상: 전통적인 연구 과정에서 투자자는 시장 데이터, 뉴스 정보, 업계 역학, 회사 공고, 국가 정책 등 다양한 복잡한 정보를 주시하고 처리해야 합니다. 다양한 정보의 처리 및 분석을 통해 대상 자산에 미치는 영향과 기대치를 제공합니다.
빅 데이터, 기계 학습 등 인공지능 기술을 도입한 후 컴퓨터 알고리즘 모델을 이용하여 대량의 정보를 신속하게 처리하고 그에 상응하는 결과를 금융 투자 연구원에게 일정한 형태로 제시할 수 있어 투자 연구자들에게 많은 시간과 노력을 절약할 수 있다. 추가 분석 및 투자 결정에 필요한 지원을 제공합니다.
비용 절감: 기존 금융 투자 분야에서는 연구원의 인건비가 매우 높고 우수한 연구원의 지식과 경험 복제 촉진 가능성이 낮습니다. 직접 채용 연구원들이 대량의 통합과 런인 비용에 직면해 있는 반면, 내부 인재 양성은 매우 긴 과정이다.
지능형 연구 관련 플랫폼 또는 모델의 개발 비용은 높지만 복제, 홍보, 운영 비용은 매우 낮아 우수한 연구원의 지식과 경험을 규범화하고 효율적으로 홍보하며 불필요한 커뮤니케이션, 실행, 교육 비용을 줄일 수 있습니다.
합리적인 거래: 모두가 감정을 가지고 있습니다. 분석과 투자 거래 과정에서 금융투자 연구자들은 객관적이고 이성적이며 다른 비이성적 요인의 영향을 받지 않는다. 그들의 분석과 연구는 어느 정도 주관성을 지녔기 때문에 분석과 투자 거래 과정에서 불공정과 투자 실수가 불가피하다.
지능형 연구는 특정 알고리즘 모델 및 해당 데이터를 기반으로 객관적인 계산 분석 및 거래 결정을 내리는 것으로, 인간의 주관적인 비이성적 요인의 영향을 받지 않고 거래를 더욱 객관적으로 만듭니다.
감독 강화: 금융 투자 연구 분야에는 엄격한 규정 준수 요구 사항이 있어, 사람이 실수를 범하는 것을 피할 수 없다. 가장 좋은 예는 금융시장에서 수시로 발생하는 각종 우룡지 사건이다. 금융 규정 준수 요구 사항과 피할 수 없는 실수 사이에 자연스러운 갈등이 존재하는 것은 지능 투자 시스템에 전혀 문제가 되지 않는다.
지능형 연구 시스템은 다양한 규제 준수 규칙을 흡수하고 예약없이 엄격하게 준수할 수 있습니다. 지능형 연구 시스템은 규정 준수 감독의 품질과 효율성을 향상시킬 수 있으며, 연구원들이 위험을 발견하고 적시에 정확하게 경고하고 위험을 피하도록 도울 수 있습니다.