面對難以捉摸的市場，我們需要更能夠預期的投資成果，把投資變成可驗證的科學，因此，貝萊德發展「系統化投資」。

系統化投資結合數據分析、投資訊號及建構投資組合，追求新時代的超額報酬，它以嶄新的方法，為投資人追求報酬，以面對瞬息萬變的市場。

系統化投資從哪裡起步？答案是數據分析結果。身處數位時代，我們可以獲取大量數據，從人們熟知的企業財務報表、經濟報告，到更加複雜的另類數據，例如公司新聞、網站流量、社群媒體動向、消費者地理位置數據、衛星圖像等。透過機器學習及AI人工智慧等尖端技術，將大量原始數據轉化為有用的投資資訊提供比過去方法更快、規模更大，而且更加精細的分析。

接著，我們會運用嚴格的科學測試，評估這些投資分析是否真的能協助預測未來的投資機會，由經驗豐富的投資專家確認實際數據，測試不同變數組合，然後與已知結果進行比較，由於團隊具備驗證投資觀點的能力，投資組合的決策完全基於數據，而非只仰賴個人信念。

最後，當投資觀點被評定為有價值，我們會以嚴謹的態度建構投資組合。貝萊德系統化投資團隊將使用電腦，模擬各種複雜的投資組合，在預期報酬、風險、相關性及成本之間取得平衡，指引投資配置的決策。

系統化投資的目的，是為每一個投資步驟，爭取更為精準的投資成果。無論是想布局股票時，兼顧風險控管，投資債券時想爭取收益，甚至將ESG觀點納入投資組合，或是希望運用另類策略，追求最適合自己的風險調整後報酬，系統化投資都能以嶄新的方式，運用智慧數據，協助投資人駕馭充滿變數的市場環境。「智慧數據」放大投資影響力，想了解更多？請搜尋「智慧數據」！

試著想像一下，世界上有多少數據，而數據量如何快速成長。在2025年，亞馬遜付費訂閱服務  Amazon Prime 全球訂閱突破2.2 億人，目光來到YouTube上，每分鐘就有超過500個小時的影片被上傳，而在台灣， 高達2200萬人使用通訊軟體LINE。數據很龐大，而貝萊德不只追求數據或資訊。相反的，我們想了解數據背後的意義和數據的重要性，並運用所得出的洞見來預測結果，這正是「智慧數據」在投資時扮演的關鍵角色。

貝萊德系統化投資團隊已深入分析數據超過40年，並致力創新、創造及改革。團隊集結了超過220位金經理人、分析師、研究員及數據科學家，結合人類及機器的優勢，以嶄新方法，創造與眾不同的報酬機會。

運用AI人工智慧及機器學習等尖端科技，我們可以分析800多個數據訊號，每天鎖定成千上萬的證券，剖析其中的基本面、市場情緒、總經環境、ESG等。同時，團隊透過人機合作，突破人類速度及效率的限制，從傳統與另類的數據資料中挖掘投資機會。

現實世界中，系統化投資如何運作？自2007年以來，我們一直運用自然語言處理技術，從企業公布的財報、新聞報導、券商報告、社群媒體及其它文本來源，大規模蒐集關於公司前景的第一手深入觀點。

例如，我們的模型能透過情緒分析來識別早期投資訊號，追蹤文件內的正面及負面詞語的數量，並根據詞語數量給予整體情緒評分。當然，我們的投資方法與時俱進。現在就應用了AI，基於大型語言模型，能夠處理句子中的詞語，進而分析每個詞語之間的關聯，並聚焦最關鍵的重點。而語言對投資團隊來並非障礙，因為貝萊德系統化投資團隊的模型能「閱讀」7種主要語言，這使我們能更理解在地市場。

另一個由AI人工智慧帶來的超額報酬機會，來自實體世界。我們能使用AI工具，整合及分析特定位置的數據——舉例來說，例如手機GPS訊號，是可以用來掌握消費者流量的數據；還有追蹤整個國家的貨車運輸狀況，因為車次的增加，可能意味著公司基本面改善，也是未來銷售的替代指標之一。

AI人工智慧和數據的普及，有助於我們深入了解企業的動向及總體經濟環境。例如，我們追蹤美國數以百萬計的線上徵才廣告，以評估公司的體質，或根據企業徵才的技能，來確認公司未來的目標成長方向，而徵才速度也反映出公司、產業、甚至是國家層面的經濟活動。結合智慧數據與投資，運用人類智慧放大機器的威力時，投資專家的見解及分析始終是關鍵，我們將此稱為人機合作的投資方法。「智慧數據」放大投資影響力，想了解更多？請搜尋「智慧數據」！