AI 与投资研究

太多次了，我看到分析师在投资研究中使用AI的方式是错误的。是的，现在还为时过早，很多人还在学习如何正确使用它，但我们至少应该理解以下几点：

1. Claude不太可能从广泛可用的信息中产生持久的优势，因为同样的工具和数据其他人也能获得。即使你给它喂了每场AlphaSense专家电话、10-K和财报电话会议，它也很难给你一个真正有区别的视角。我并不是说替代数据或专家电话是获得真正有区别视角的关键。我想说的是，对于这样的视角，它通常是必要的（但不够充分）。
2. 然而，Claude在自动化和解释方面确实有实用案例。这就像把公司申报文件放进Claude项目，给你一个业务的概述（而不是论点）。也许你并不完全了解这项业务，你希望AI用类比来解释。这每周可以为你节省数小时，而你怎么利用这些时间取决于你。
3. 依我看，这段时间应该用来调查论点中最高价值的不确定性——无论是通过与管理层对话、客户、竞争对手、供应商、专家，还是一手研究。AI永远无法复制这一点（除非专家们最终愿意与Wall-E进行渠道调研）。**

要点是：优势一直并将永远在于解释。问自己诸如：

“市场共识忽略了X KPI的哪个假设，为什么？”

“我是否足够认真地思考了空头情形？我如何真正知道？”

“如果我错了，我实际会损失多少？”

那么，5年、10年甚至20年后，投资研究会是什么样子？

我只能想象，AI在总结、识别文档内异常以及建模方面的用例将继续以前所未有的规模发展。花20小时手动总结申报文件的分析师，很可能会输给花2小时使用AI、18小时与客户、竞争对手、行业专家等交流的分析师。但提出问题的人永远会是分析师。

随着信息处理变得商品化，判断力将变得越来越有价值。

记住。投资一直并将永远是一项判断力的业务。

感谢阅读！

P.S: 我并不是想在这里自我推销，但我确实有一个Substack，上面经常谈论影响投资趋势以及机构和散户投资者如何适应的问题。我也很乐意在这里或私信中聊天！