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投資圈掀起一股人工智慧（AI）化浪潮──面對日益複雜的市場與海量數據，利用AI協助投資決策已成趨勢。貝萊德系統化主動股票（Systematic Active Equity，SAE）部門表示，結合AI的系統化模組將做到「Everything measurable will be measured」（一切可測量的事物都會被測量），其具一致性的分析則可不帶情緒的輔助選股與資產配置，在高度不確定的市場環境中，這種穩定性更顯其價值。
從評論報告到招募訊息，質化資料也可被AI量化
AI如何體現「一切可測量的事物都會被測量」？貝萊德SAE團隊舉例，當一家公司發布財報後，市場上會出現大量評論與分析，涵蓋各種正面或負面的語氣。以往分析人員需要花時間逐一閱讀、理解與歸納，如今AI能掃描海量資料，把評論中的正向字眼與負向字眼分類，並生成圖表或統計結果，協助團隊快速掌握輿論方向。在這種清晰、標準化的流程之下，投資判斷不再依賴單一評論或少數觀點，而是來自更具代表性的數據彙整。
AI的崛起，亦讓投資分析的維度從過去的財務數據、擴張到更全面的資訊宇宙。除了公司財報、產業指標、總經趨勢、利率變化等傳統數據會被列入分析範圍內，AI模組甚至能追蹤企業「足跡」（footprint）。比如，分析一家公司的招募訊息，判斷它是否正在擴張、招募哪些職位、增聘速度是否異常。貝萊德SAE團隊指出，以往這類資訊很難即時整理，如今透過AI，只需要幾秒鐘，就能得到結果，這有助於捕捉企業成長的早期訊號。
AI分析可維持一致性，不受人為情緒干擾
AI在襄助投資決策時，另一大貢獻是：它能保持一致的標準，不因情緒波動或市場噪音而動搖。貝萊德SAE資深投資策略師Anthony Kruger指出，投資人常因「錨點效應」（Anchoring Effect）而做出不理性的決策。例如許多人買進股票後，一旦跌破自己的成本價格，可能因不認輸的情緒而死守不放，結果錯失停損時機，讓虧損不斷擴大。
Kruger用一個生活化的例子來說明情緒如何讓問題惡化：「有人在馬路上突然切入你的車道，你氣得火冒三丈，認為『這個車道是我先來的！』為此，你可能為了出一口氣而做出更激烈的反應，反而擔擱自己的行程。但事實上原本你只會被擔誤幾秒鐘而已，是情緒把事情放大。」他說，投資中也常發生類似的狀況，而AI模組的價值就在於完全排除這些干擾，維持同樣的判斷標準，避免情緒左右決策、影響投資報酬。
「人機協作」不可或缺，有助基金經理人創造超額報酬
市場上對AI加入投資決策，存有不少迷思，譬如AI的投資判斷是「黑箱」作業，或者認為導入AI後，投資將完全交由電腦操控、採取頻繁且機械性的交易。對此，貝萊德SAE團隊強調，「人機協作」是投資過程中不可或缺的一部分。
「就像是，雖然飛機在航行中多處於自動駕駛狀態，由機師介入操控的情況越來越少，但應該還沒有乘客會願意坐上一架沒有機師的飛機，」Kruger說：「即使科技再先進，最終仍需要專業人員掌控全局、監督運作。」
貝萊德SAE資深基金經理Robert Fisher表示，AI能迅速整合與分析資料，是強大的輔助工具，但不能取代人類作為決策者的角色。他表示，最有效能的模式，是讓投資專家與AI密切合作，形成一套兼具速度、精準與風險控管的決策系統。
被問到「投資創新」，貝萊德SAE團隊給出的關鍵詞是「大型語言模型」（Large Language Model，LLM）。因為LLM帶來的分析廣度與深度，能協助基金經理人更精準的捕捉市場機會、過濾噪音。對投資人而言，這代表基金經理人創造超額報酬（Alpha）的機會比以往更高。
此外，由於AI輔助的投資模組具備一致性的決策框架，能在市場波動中保持紀律，長期回報更穩定，貝萊德SAE團隊建議，AI驅動的投資組合更適合作為投資人的核心持有部位。