资料爆量时代 人类创造力成超额报酬核心来源
贝莱德系统化投资平台成立逾 40 年，资料型态从新闻、财报、电话会议逐字稿一路扩展至非结构化文字、征才讯息、债券条款等。贝莱德系统化投资国际财富管理主管Adam Riley表示，LLM 带来关键转折，模型能理解上下文、转化语意成量化讯号，使过往需人工标注的流程自动化。
Adam 强调，真正的超额报酬（Alpha）不是来自资料，而是人怎么使用资料」研究人员必须持续探索新资料与新讯号，例如透过征才趋势预测企业业务方向、透过 ESG 人才需求推估碳排变化等，都是人类创造力驱动的新型策略。他并指出，外界误会量化投资完全自动化，但实际上需要人在地缘政治、并购或突发事件中提供判断，才能形成完整的「Human with machine team」。
分散化与透明度提升 量化策略更易被投资人理解
Adam 说明，区分系统化与传统基本面投资最直观的方法，就是持股数量。贝莱德股票收益型与多元资产型策略均高度分散，透过大量证券与明确的因子曝险降低集中风险。贝莱德系统化投资主动型股票投资团队资深投资策略师Anthony Kruger 亦指出，系统化策略的流程透明、可验证，每一个部位都有模型讯号支撑，包括基本面、情绪、品质与资金流等，使量化投资不再是市场想像中的黑盒子。
贝莱德系统化投资主动型股票投资团队资深基金经理Robert Fisher表示，LLM 已改变投资组合经理的工作方式。管理投资组合需同时面对资料研究、程式撰写、客户沟通与团队管理，而 LLM 能快速协助调取程式码、处理大量资料，让研究更深入，讯号来源也更广。他形容，这已让投资组合的资讯深度出现质变。
LLM 重塑投资逻辑 系统化策略迎来采用潮
至于被问及「最能重新定义投资的创新」，Adam 与 Robert 都给出一致答案：LLM。过去需人工设定正负词，现在 LLM 能自行理解语境，使研究逻辑全面升级。Rob 从投资人角度补充，投资者已意识到日常生活中的 AI 技术也能用于投资，因此更能理解量化策略并愿意采用。近年系统化基金在稳定收益、透明流程与差异化 Alpha 的支持下，呈现明显吸引力。
贝莱德认为，LLM 不仅改变研究流程，也将改变投资人选择策略的方法，未来十年人机协作将成为投资产业最重要的创新驱动力。
LLM 的超额报酬能力？贝莱德认为市场不会完全有效
至于 LLM 是否足以在高度竞争市场取得 Alpha，Robert Fisher 指出，过去常用的情绪资料多已失效，但技术进步让团队能从更细致、多元的非结构化资料中重新捕捉机会。自 2007 年起，贝莱德从第一代 NLP 模型演进至可阅读券商报告的第七代模型，相比依赖分析师预估调整等传统讯号，NLP 与 LLM 仍能持续产生 Alpha。
谈到导入 LLM 的成本，贝莱德表示研究、人力与资料取得皆需持续投入。Anthony 补充，规模已成关键，该系统化股票团队管理资产达 3,800 亿美元，使公司能持续投资尖端工具与资料来源，后进者已难与市场竞争。
关于市场效率，贝莱德认为市场永远不会完全有效，只要有人性参与，股价便会因反应过度或不足而出现错置，资讯传递越快，短期错位越多，反而创造 Alpha 空间。至于能否预警泡沫，Robert 表示 LLM 确实能观察更广的风险讯号，但泡沫多源自意料之外，因此更重要的是辨识主题曝险、加强风险管理，使投资组合更具韧性。
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