几乎所有在投资前阶段使用基于人工智能的技术的资产管理公司都表示，这有助于他们产生阿尔法。

德勤金融服务中心的一项调查发现，85% 的受访者表示，在投资前阶段使用基于人工智能的解决方案有助于他们产生回报。例如，使用自然语言处理和生成可以节省数据收集时间，并使分析人员能够专注于解释数据。

此外，四分之三(71%)的受访者表示，他们将在未来 12-18 个月内增加对人工智能等阿尔法生成技术的预算。

德勤金融服务中心针对2022 年投资管理前景对 400 名高级投资管理高管进行了调查。该研究包括收入至少为 5 亿美元的投资管理公司，并于 2021 年 7 月和 8 月进行。

然而，德勤警告说，仅仅增加技术支出并不能保证成功，而坚定的领导力是启动人工智能采用过程的最重要因素。

例如，大华银行资产管理在实施其多信号预测分析项目时采用了沙箱方法，该项目允许用户开发分析原型并分析存储在其数据湖和企业数据仓库系统中的数据。

报告补充说：“此外，大华银行的人工智能采用工作流程旨在识别、扩展和微调最高效的用例，同时淘汰不满足业务需求的用例。” “包括Vanguard Group和Nuveen在内的一些公司正在指导员工克服对失败的恐惧并促进创新”