近年来，人工智能在各个传统行业的渗透与应用格外引人关注，金融领域也不例外。

以资产管理行业为例，在整个资产管理公司流程中，人工智能发挥着重要的作用，虽然它还不能够完全取代人脑的独立思维能力，但科学有效的运用人工智能技术，可以优化整个资产管理公司的流程和业绩。

不同类别的基金种类，或者是资产组合种类，其人工智能的应用范围应该是有所区别的。

首先来看公共基金领域：在资产管理公司管理其资产时，首先要完成的是资产配置的任务，资产配置的战略性问题是人工智能完成不了的，它需要人脑的创新思维能力。

人工智能不但从多维架构上完成不了这项任务，从理解力上来说，制定战略性资产配置策略对于人工智能的要求也太高。简单举个例子，这就像在一场战争中，机器人无法制定战略政策一样。制定好战略之后，到了具体的实施过程，而这个过程，人工智能是可以提供支持的。但它针对的也只是那些可以被明确定义的任务、可以被标准化的任务。例如，当战略性资产配置需要完成一个行业分析的任务时，我们就可以借助人工智能：首先定义明确行业分析的指标，以及如何将数据映射到这些指标上，并给出预先定义的理解和结果。其他类似的资产配置下流程的任务，如果能够被明确定义和标准化，都可以通过人工智能来具体实施。

战略性资产配置的任务完成后，人们面临的就是具体资产组合的管理。在这里，其流程同上述有相同之处：资产组合管理策略是通过人脑的思维来设计完成的。在这里，人工智能可以在某些方面起到支持配合的作用，但人工智能还不能够独立完成资产组合策略的制定，人工智能完成的多半是那些可以被复制的内容。

在资产组合的策略被制定后，回到具体的选股层面、股票分析层面，人们就可以结合人工智能，定义各种特征，例如指标等，结合人的理解力，并对此作以分析。

相对于程式化趋势较明显的公共基金或资产组合管理，人工智能在私募基金领域的应用受到的限制较大，其应用范围也相对有限。例如在私募领域，当人们对某个项目或投资作评估的时候，其任务大致可以区别为可以被标准化的部分，以及需要人为思考判断的部分。正如上面针对公共基金标准化管理的那部分一样，对于那些类似于财务数据的处理，例如现金流的评估、财务状况的评估等，都可以被标准化。这些领域，人们可以借助于人工智能来处理。

这样做的好处是：一方面，标准化提高了效率，因为机器处理的速度通常高于人脑正常工作的速度；另一方面，人工智能可以减少这个环节中容易产生的误差，也提高了准确度和效率。

但是，在私募的大部分领域，需要个性化的理解与人脑的创新理解，这些工作是人工智能替代不了人脑的。例如，人们很容易对这些财务报表或者财务数字做手脚，以获得更好的财务数字结果，这其中的规律通常很难被捕捉。对于一个有理解力的、有丰富经验的投资者来说，他能够发现其中的漏洞与缺陷，而完全依赖于人工智能的评估，往往容易受到欺骗。

此外，私募领域的投资判断其个性化很强，人们很难依据标准化的作业来完成整个流程。但是在初期的项目挑选阶段，例如可以利用人工智能来评估财务状况、现金流状况、好的财务报表、投资吸引力、投资前景评估，以及在行业的所处地位、行业前景等。

在对冲基金领域也可以应用人工智能。对于那些强烈依赖于量化的对冲基金策略，人工智能可以作为很好的辅助工具。例如，对冲基金管理者可以利用各种很好的人工智能量化软件，来发现市场上某个领域或者维度的量化趋势，为对冲基金管理者提供很好的判断支持，用以发展新的基金管理策略。这就是个很好的人工智能与人脑相结合的案例。

在机器的辅助下，人脑对数据进行标准化的计算与评估，创新思考出管理策略，可以达到人机共赢的目的。