AIを投資プロセスにもっと組み込むべき、SimCorpによるバイサイドの新しい調査結果

投資プロセスにおけるAIツールの成功をどのように評価するかという質問に対して、バイサイドのリーダーはデータ・クリーニングの効率化（46%）を最初に挙げ、データの可視化の強化（42%）、知見を得るまでの時間の短縮（41%）がそれに続いています。

データの課題への取り組み

また、回答者の半数近く（47%）が、現在のデータ・インフラは社内とサードパーティのソリューションの組み合わせであり、データに関する課題を抱えていると回答しています。当面の対処の優先順位トップ3は、より標準化されたデータ・モデルの構築（67%）、共通データ・レイヤーのためのシステムの統合（65%）、より良い知見とデータ予測可能性のためのAIツールの活用（65%）です。

「データはフロント・オフィスの『鍵』ですが、多くの企業は断片化され一貫性のないデータソースに苦労しています」と語るのは、Alpha FMCのシニアパートナー兼グローバル投資共同責任者であり、このレポートの寄稿者の一人であるローラ・ケイロウズ氏。「この課題を克服するための第一歩は、ギャップや重複を特定するための徹底的なデータ監査です。完成後、企業はデータの正確性、一貫性、コンプライアンスを確保するために、強固なデータ・ガバナンスの枠組みを導入すべきです。この枠組みがあれば、一元化されたデータ管理ソリューションの基盤が出来上がり、サイロ化を解消し、チーム全体で統一されたデータ・アクセスが可能になります。」 

テクノロジーとオペレーションに関する質問では、マルチアセット投資戦略のためのデータとオペレーションの改善（40%）が、バイサイド組織が実施を計画している取り組みのトップにランクされました。フロント・オフィス・チームの主な課題は、複数の資産を1つの視野に収めて管理できないことです（60%）。

フロント・オフィスをサポートする上での大きな課題であるマルチアセットクラスのポートフォリオの効果的な管理のために、投資マネージャーは、統一されたデータ・レイヤーを持つシステム・アーキテクチャが必要です。このシステム・レイヤーは、リアルタイムでポートフォリオ全体を把握し、パブリック市場とプライベート市場の双方において、ある分野の変更が投資ライフサイクル全体に即座に反映されるものでなければなりません。回答者の64%が、この課題に対処するために、ポートフォリオ全体をリアルタイムで見渡せるようなシステムの統合を計画しています。