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财富管理公司设定 2023 年的技术重点
值得注意的是，这些提供商的数据是如何使用的，以及金融顾问对这些数据来源的看法差异很大。例如，虽然彭博终端在机构交易柜台几乎无处不在，但金融顾问更倾向于使用来自 Bloomberg.com（新闻部门）的数据。同样，晨星的基金研究对大多数美国顾问来说几乎是必需的，尽管获取这些研究和数据的方法各不相同。最后，LSEG Refinitiv 的产品、研究和数据（一些属于传统 Thomson 品牌）也被顾问大量使用，但可以通过其他前端（例如 TAMP 或公司特定平台）访问。因此，我们对数据使用情况的研究结果不应被视为市场份额，而应被视为顾问对他们从哪里获得市场数据和分析的看法。
重建
FTSE Russell® 是 FTSE、Russell、FTSE Canada、FTSE FI、FTSE FI Europe、WOFE、RBSL、RL 和 BR 的贸易名称。“FTSE®”“Russell®”、“FTSE Russell®”、“FTSE4Good®”、“ICB®”、“Refinitiv”、“Beyond Ratings®”、“WMRTM”、“FRTM”以及本文使用的所有其他商标和服务标志（无论是否注册）均为 LSEG 适用成员或其各自许可方拥有或许可的商标和/或服务标志，由 FTSE、Russell、FTSE Canada、FTSE FI、FTSE FI Europe、WOFE、RBSL、RL 或 BR 拥有或经许可使用。富时国际有限公司由英国金融行为监管局授权并作为基准管理者进行监管。 Refinitiv Benchmark Services (UK) Limited 是英国金融行为监管局授权和监管的基准管理者。
求解范围3难题
作者要以按字母顺序为以下个人来审查并提供有关本文早期版本的有价值的反馈和建议：Jennifer Bender（State Street Global Advisors）； Ginevra Berti-Mei（Norges银行投资管理）；丹尼尔·加拉格尔（Daniel Gallagher）（PRI）；帕特里克·杜普莱西斯（Norges Bank Investment Management）；理查德·曼利（Richard Manley）（CPP投资）； Udo Riese（Allianz SE）； Faith Ward（Brunel养老金伙伴关系，IIGCC）。在LSEG，David Harris，Solange Le Jeune，Hannah Layman和Arne Staal也提供了深思熟虑的投入和支持。审稿人以其个人身份提供反馈，不一定认可报告的发现或建议。所有错误和遗漏仍然是作者的唯一责任。
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FTSE Russell® 是 FTSE、Russell、FTSE Canada、FTSE FI、FTSE FI Europe、WOFE、RBSL、RL 和 BR 的贸易名称。“FTSE®”“Russell®”、“FTSE Russell®”、“FTSE4Good®”、“ICB®”、“Refinitiv”、“Beyond Ratings®”、“WMRTM”、“FRTM”以及本文使用的所有其他商标和服务标志（无论是否注册）均为 LSEG 适用成员或其各自许可方拥有或许可的商标和/或服务标志，由 FTSE、Russell、FTSE Canada、FTSE FI、FTSE FI Europe、WOFE、RBSL、RL 或 BR 拥有或经许可使用。富时国际有限公司由英国金融行为监管局授权并作为基准管理者进行监管。 Refinitiv Benchmark Services (UK) Limited 是英国金融行为监管局授权和监管的基准管理者。
国际证监会组织声明
FTSE Russell ® 是 FTSE、Russell、FTSE Canada、FTSE FI、FTSE FI Europe、WOFE、RBSL、RL 和 BR 的贸易名称。“FTSE ®”、“Russell ®”、“FTSE Russell ®”、“FTSE4Good ®”、“ICB ®”、“Refinitiv”、“Beyond Ratings ®”、“WMR™”、“FR™”以及本文使用的所有其他商标和服务标志（无论是否注册）均为 LSEG 适用成员或其各自许可方拥有或许可的商标和/或服务标志，由 FTSE、Russell、FTSE Canada、FTSE FI、FTSE FI Europe、WOFE、RBSL、RL 或 BR 拥有或经许可使用。富时国际有限公司由英国金融行为监管局授权并作为基准管理者进行监管。 Refinitiv Benchmark Services (UK) Limited 是英国金融行为监管局授权和监管的基准管理者。
ftse欧元区低碳选择指数
ftseRussell®是FTSE，Russell，Ftse Canada，FTSE FI，FTSE FI Europe，WOFE，RBSL，RL和BR的交易名称。“FTSE ® ”, “Russell ® ”, “FTSE Russell ® ”, “FTSE4Good ® ”, “ICB ® ”, “Refinitiv”, “Beyond Ratings ® ”, “WMR™”, “FR™” and all other trademarks and service marks used herein (whether registered or unregistered) are trademarks and/or service marks owned or licensed by the FTSE，Russell，FTSE加拿大，FTSE FI，FTSE FI欧洲，WOFE，RBSL，RL或BR由LSEG或其各自的许可人或其各自的许可人及其各自的许可人。FTSE International Limited被金融行为管理局授权和监管，为基准管理员。重新固定基准服务有限公司（UK）有限公司由金融行为当局授权和监管为基准管理员。
欧盟可持续金融条例
作者要感谢以下个人（按字母顺序排列），感谢他们审阅了本文的早期版本并提供了宝贵的反馈和建议：Murray Birt（DWS）、Elisa Cencig（NBIM）、Leo Donnachie（IIGCC）、Sean Kidney 及其团队（气候债券倡议和欧盟 HLEG* 前成员）、Kerstin Mathias（伦敦金融城）、Will Oulton（可持续投资顾问）、Michael Schmidt（欧盟 HLEG* 前成员）和 John Turner（XBRL）。我们还要感谢其他几位要求匿名的外部审阅者。在 LSEG，Anoushka Babbar、Kieran Brophy、Lily Dai、Felix Fouret、Hannah Layman、Marie-Adelaide de Nicolay、Elena Philipova 和 Jack Simmons 也提供了周到的意见和支持。审阅者以个人身份提供反馈，并不一定认可报告的结论或建议。所有错误和遗漏均由作者独自负责。
Stevie参加了股票阶段：对“ Stevie”和Amazon的股票价格的普及之间的关系的定量分析
在这项研究中，我们深入研究了“ Stevie”这个名字的普及与电子商务巨头Amazon.com（AMZN）的股票价格之间经常被忽视的联系。我们严格分析中使用的数据是从美国社会保障局的历史记录和LSEG Analytics（Refinitiv）平台中获取的，涵盖了2002年至2022年的一段时间。我们的发现表明，相关系数惊人的高度相关系数为0.9958805，统计学上显着的p值小于0.01，表明两个看似不同的变量之间存在牢固的关系。我们精心控制了令人困惑的因素，例如市场趋势，经济指标以及名为Stevie Wonder等艺术家发行的单曲。虽然这种相关性背后的潜在原因仍然是进一步调查的话题，但我们的结果在未知领域引起了启发性的关注，在未知领域，金融世界与看似无关的命名实践领域相交。我们相信，我们的研究将引起金融爱好者和名字爱好者的好奇心，促使他们思考着将“ Stevie”和Amzn的怪异但又令人惊讶的牢固联系。毕竟，人们可以说“ Stevie”似乎不仅仅是一个“奇妙”的名字，而且还可能使股票市场上映。
关于使用人工智能作为工具加速私营部门打击金融犯罪有效性的常见问题解答
1 参见：https://www.gcffc.org 2 参见：https://www.gcffc.org/the-global-coalition-to-fight-financial-crime-announces-a-new-experts-working-group-focused-on-technology/。尤其是主要贡献者包括：GCFFC 感谢所有专家，特别感谢 Laura Hutton 和 Felix Hoddinott Quantexa、Dan Margetts 和 Joceyln Norval ING、Wolgang Berner 和 Felix Berkham Hawk AI、Phale McMillan、NatWest 和 Karim Rajwani – 顾问。还要特别感谢专家工作组联合主席 LSEG 的 David Wilson 和 ING 的 Markus Schulz。3 参见：人工智能 (AI) 是指机器（尤其是计算机系统）对人类智能过程的模拟。它涉及创建可以执行通常需要人类智能的任务的系统，例如视觉感知、语音识别、决策、语言翻译、解决问题和从经验中学习。人工智能系统旨在模仿和复制人类的认知功能，使他们能够分析和解释数据，做出明智的决策并适应不同的情况。各种人工智能系统的主要特征包括：1）学习：可以从数据中学习并随着时间的推移提高其性能的人工智能系统。机器学习和深度学习是人工智能的子领域，专注于开发可以自动从经验中学习和改进的算法。2）推理：可以使用逻辑规则和推理根据可用信息做出决策并得出结论的人工智能系统。3）解决问题：可以分析复杂问题，将其分解为更小的部分，并通过各种算法和启发式方法找到解决方案的人工智能系统。4) 感知：能够解释和理解来自环境的数据（例如来自摄像头的视觉输入、来自麦克风的音频输入以及来自文档的文本输入）的 AI 系统。5) 自然语言处理 (NLP)：能够理解、生成和与人类语言交互的 AI 系统。这包括语言翻译、情绪分析和聊天机器人交互等任务。6) 适应：能够适应新情况和不断变化的环境的 AI 系统。它们可以根据新数据和经验调整自己的行为。7) 自主性：一些先进的 AI 系统可以自主运行，无需人工干预即可做出决策并执行任务。
ECPI循环经济领导者股票指数
ESG等级：基准的加权平均ESG等级|设想评级：基准的加权平均环境评级| SOC评分：基准的加权平均社会评分|政府评级：基准的加权平均治理评级|前10个位置：通过在基准中加权的前十名基准成分的总体ESG额定值|高气候影响部门的暴露（％）：A至H和第I节中包括的活动的基准敞口至法规（EC）第1893/2006年第1893/2006号|温室气体强度（吨CO2E/USD MN）：基准的温室气体（GHG）强度|温室气体报道的与估计的（％）：报道的温室气体排放百分比与估计的|棕色部门的暴露（％）：基准暴露于附件I的05至09、19和20中的活动（EC）第1893/2006年第1893/2006号|绿色部门的暴露（％）：基于环境商品和服务部门中包括的活动的基准暴露，如第2条第（5）点（EU）第691/2011号|与气候相关的物理风险评分：基准投资组合暴露于与气候相关的物理风险，表示为加权的平均物理风险评分，在2030年暴露于中等气候变化方案。|腐败。/brib。（罚款和settl。in Eur m）：违反反腐败和反贿赂法的罚款数量。分数表示为从1（最低风险）到100（最高风险）的值|有争议的武器暴露（％）：有争议的武器部门中基准成分的加权平均百分比|有争议的武器定义涵盖了簇弹药，地雷，核和枯竭的铀武器，生物/化学武器|烟草暴露（％）：烟草部门基准成分的加权平均百分比|社会违规的数量：遭受与人权和劳工权利有关的非常严重争议的基准成分的数量|遵守ILO原则：没有重大劳资争议的基准成分的加权平均百分比|性别工资差距（％）：加权平均性别薪酬差距|女性董事会成员：女性与男性董事会成员的加权平均比例|与工作有关的事故（％）：具有重大健康与安全有关争议的基准成分的加权平均百分比|腐败/贿赂（％）：具有重大腐败/贿赂相关争议的基准成分的加权平均百分比|腐败/贿赂（定罪＃）：违反反腐败和反贿赂法的定罪数量。|独立董事会成员（％）：独立董事会成员的加权平均百分比|女董事会成员（％）：女性董事会成员的加权平均百分比巨型股：市值为2000亿欧元，更高|大帽子：100亿至2000亿欧元|中股：20亿欧元至100亿欧元|小帽子：3亿至20亿欧元| Micro-CAP：5000万欧元至3亿欧元的数据来源：ECPI，Trucost，LSEG，以获取有关EU ESG披露监管的更多信息，ECPI发布了ESG尺寸，请参阅ECPI基准测试声明和/或ECPI指数规则（www.ecpigroup.com）。