如前所述，合作应用技术的合作涉及人类的智能在培训，解释和维持角色（确保技术在安全上和道德上起作用）。它涉及机器扩大，互动和复制角色（重现人类技能）。在所有情况下，角色都是互补的 - 只有在有一些AI+HI组合时，它们的效率才存在。
未来的投资专业人士将越来越多地通过技术与技术合作的能力来促进自己的工作质量和绩效水平。与技术合作的需求和能力转化为图11中强调的投资，技术和创新功能的三个功能的不同要求。
包括大多数CFA特许持有人在内的投资团队所需的技能类型将主要是投资技能。可以预期，了解AI，数据科学和技术基础知识的投资团队的专业人员比具有类似投资技能但没有接触此类技术的人更有效。我们必须强调，我们认为这意味着大多数CFA特许持有人都需要成为程序员或统计学家。我们还怀疑，投资专业人员通常致力于这样的发展。相反，我们认为专业人士需要继续提高其投资技能，因为常规任务将越来越多地由机器执行。在更复杂的任务中，经验和判断将变得越来越重要，这些任务通常会带来更大的影响和更大的风险。
投资组合管理中的大数据机会投资组合管理中的大数据机会本质上是加性的。今天的非结构化数据分析等同于去人们以前从未去过的地方（揭示先前隐藏的信息）。除了年度报告和电话会议笔录外，当今世界中数据的爆炸爆炸还为投资专业人员提供了大量新信息。这包括其他替代数据，包括社交媒体，卫星图像，客户和带有传感器，网络刮擦等的货物流量信息，以便分析师可以在不存在实际存在的情况下获得知识。换句话说，信息以图像以及书面和口语的形式存储和传输。
AI和大数据技术将使分析师能够访问大量的公共信息，其中大部分以前无法提供给投资者。这通常被称为超越“数据点击”（想象一下数据的10-k表格被定期滴入）到“数据湖”（想想始终访问并始终公开和私人访问的数据）。现在的挑战是分析师通过理解大量扩展的数据并将其集成到投资组合结构中来创造价值。这说明了人类在培训，解释和维持中的数据中的作用；以及机器在放大，交互和复制中的角色。
尽管我们的行业领导者调查没有将其和计算机科学排名为未来投资专业人员所需的最高技能，但这一发现与圆桌会议参与者之间的共识一致，即对具有高级计算机科学和统计学高级学位的专业人员的需求很高 -AI培训的两个先决条件 - 与投资团队一起工作，以设计投资管理中的AI/大数据应用程序。尽管我们没有看到许多金融专业的专业人士想学习计算机科学学位，但希望在金融工作的科学和工程专业的专业越来越多地接受了CFA计划。正如我们从孟买的圆桌讨论中学到的那样，拥有CFA宪章的IIT毕业生通常被认为是镇上最热门的门票，也是全球投资行业就业市场的最高前景。
技术能力
领导能力
软技能
T形技巧
|
创造力/创新技能 |
32％ |
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跨学科联系的能力 |
29％ |
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解决方案技能（即了解客户需求并开发适当的投资组合） |
29％ |
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移情/关系技能 |
20％ |
|
谦卑/自我意识技能 |
20％ |
|
沟通技巧 |
19％ |
|
系统精通/了解更大的环境 |
19％ |
|
理解和利用各种观点 |
19％ |
|
情境流利度/适应性 |
17％ |
|
灌输道德文化 |
15％ |
|
表达任务和远见的能力 |
13％ |
|
信息技术和计算机科学 |
11％ |
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危机管理 |
9％ |
|
治理 |
8％ |
|
基础投资技能（如CFA计划中） |
7％ |
|
全球调整，熟悉多种语言 |
5％ |
|
培养有价值的联系网络 |
5％ |
|
科学，工程，数学 |
5％ |
|
咨询/销售技能 |
5％ |
|
金融，经济学 |
3％ |
|
ESG分析技能 |
2％ |
|
管理科学 |
2％ |
创新专业人员增长轨迹的最重要技能是T形技巧。创新专业人员是主题专家，但是成功的关键是他们准备适应不断变化的环境以及超越自己的领域并跨学科工作的能力。我们认为，投资公司中的创新专业人员必须依靠投资和技术，以便他们分别与技术和投资专业人员进行有效沟通。
实际上，我们希望投资团队和技术团队在共享团队空间中密切合作。我们认为，这是跨团队培养T形技能的最有效的机构方法，并使组织能够充分利用具有T形技巧的专业人员。