Новае Гарвардскае даследаванне паказвае, што AI можа замяніць большасць кіраўнікоў узаемнымі фондамі

Алгарытм у кутку офіса: штучны інтэлект пераўзыходзіць менеджэраў кадравых сродкаў

На працягу дзесяцігоддзяў індустрыя ўзаемных фондаў давала спакуслівае абяцанне: аддайце свае грошы бліскучаму чалавеку-аналітыку, чалавеку, які 20 гадоў чытаў балансы, разглядаў справаздачы аб прыбытках і развіваў амаль інтуітыўнае адчуванне дынамікі рынку — і яны пераўзыдуць рынак. Гэта абяцанне заўсёды было нетрывалым. Цяпер знакавае даследаванне Гарвардскай школы бізнесу пагражае разбурыць яго цалкам. Даследчыкі выявілі, што штучны інтэлект можа прадказваць 71% здзелак узаемных фондаў з надзвычайнай дакладнасцю, узнікаючы пытанне, які здаваўся б абсурдным пяць гадоў таму: калі машына можа прадбачыць, што зробіць кіраўнік фонду, перш чым ён гэта зробіць, за што менавіта плацяць інвестары?

Наступствы выходзяць далёка за межы Уол-стрыт. Гэта гісторыя пра тое, што адбываецца, калі распазнаванне вобразаў — асноўны кагнітыўны навык любога эксперта — становіцца таварам. І гэта гісторыя, якую цяпер павінен зразумець кожны бізнес-лідэр, а не толькі спецыяліст у галіне фінансаў.

Што насамрэч выявілі Гарвардскія даследаванні

Гарвардскае даследаванне навучала мадэлі машыннага навучання на аснове шматгадовых гандлёвых дадзеных, раскрыцця інфармацыі аб фондах і рынкавых сігналаў. Мадэлі не проста вызначалі шырокія тэндэнцыі сектара; яны прадказвалі канкрэтныя партфельныя рашэнні асобных кіраўнікоў фондамі - якія акцыі яны купяць, якія скароцяць і калі. Паказчык дакладнасці прагнозу ў 71% у такой складанай і шумнай вобласці, як актыўнае кіраванне партфелем, надзвычайны. Для кантэксту мадэль, якая прадказвае падкідванне манет, будзе правільнай у 50% выпадкаў толькі выпадкова.

Асаблівым вынікам знаходкі з'яўляецца тое, што яна выкрывае асноўныя механізмы таго, што на самой справе робяць многія высокааплатныя кіраўнікі фондаў. Замест таго, каб разгортваць сапраўды новыя ідэі, значная частка актыўнага кіравання, здаецца, з'яўляецца паводзінамі, якія кіруюцца шаблонамі - рэагаваннем на тыя ж нечаканыя даходы, тыя ж сігналы імпульсу, тыя ж макраіндыкатары прадказальнымі спосабамі. ШІ не трэба было разумець, чаму менеджэр здзяйсняе гандаль. Яно проста навучылася распазнаваць умовы, пры якіх яны надзейна гэта рабілі.

Гэта супадае з папярэднімі даследаваннямі. Справаздача S&P Dow Jones Indices за 2022 год паказала, што за 20-гадовы перыяд больш за 94% актыўных кіраўнікоў фондамі з вялікай капіталізацыяй у ЗША паказалі недастатковыя вынікі свайго эталоннага індэкса. Высновы Гарвардскага ўніверсітэта дадаюць новы пласт: многія актыўныя менеджэры не толькі не могуць перамагчы рынак, але і іх рашэнні могуць быць дастаткова механічнымі, каб алгарытм іх мадэляваў - за долю кошту.

Чаму 71% прадказальнасць - гэта праблема бізнесу, а не толькі фінансавая праблема

Прафесіяналы ў галіне фінансаў могуць узнікнуць спакуса разглядаць гэта як галіновы крызіс. Яны памыліліся б. Гарвардскае даследаванне з'яўляецца кропкай даных у значна больш шырокай схеме: сістэмы штучнага інтэлекту становяцца ўсё больш здольнымі паўтараць экспертныя меркаванні ў любой вобласці, дзе рашэнні прытрымліваюцца правілаў, якія можна навучыць, нават калі гэтыя правілы нідзе не прапісаны.

Падумайце, што агульнага ў актыўнага кіравання фондамі і традыцыйнага кіравання бізнесам. Абодва прадугледжваюць збор інфармацыі, выяўленне заканамернасцей, прымяненне эўрыстыкі, сфарміраванай вопытам, і прыняцце рашэнняў ва ўмовах нявызначанасці. Калі штучны інтэлект можа змадэляваць працэс прыняцця рашэнняў мэнэджара фонду з дакладнасцю 71%, ён можа праўдападобна змадэляваць значную частку рашэнняў, якія прымаюцца аперацыйнымі менеджэрамі, дырэктарамі па персаналу, кіраўнікамі продажаў і бізнес-аналітыкамі — людзьмі, чый вопыт таксама заснаваны на распазнаванні шаблонаў і рэагаванні на іх.

«Пагроза для інфармацыйных работнікаў заключаецца не ў тым, што штучны інтэлект цалкам заменіць чалавечае меркаванне — гэта тое, што штучны інтэлект заменіць тыя часткі чалавечага меркавання, якія насамрэч проста супадаюць з шаблонамі. І гэта аказалася надзіва вялікай часткай».

Гэта не азначае, што чалавечы вопыт становіцца бескарысным. Гэта азначае, што прырода каштоўнага вопыту змяняецца. Менеджэры фондаў, якія выжывуць і будуць квітнець, - гэта тыя, хто робіць тое, што штучнаму інтэлекту не можа лёгка прайграць: сінтэзуе сапраўды новую інфармацыю, будуе адносіны, якія ствараюць інфармацыйныя перавагі, і прымае меркаванні ў сітуацыях, настолькі новых, што ў іх няма гістарычных прэцэдэнтаў. Тая ж логіка прымяняецца да кожнай прафесійнай вобласці, якая зараз перафармоўваецца машынным інтэлектам.

Прамысловасці найбольш уважліва сочаць за зрывам штучнага інтэлекту ў галіне фінансаў

Індустрыя ўзаемных фондаў - гэта па сутнасці канарэйка ў вугальнай шахце для аўтаматызацыі белых каўнерыкаў. Ён багаты дадзенымі, мае дакладныя паказчыкі прадукцыйнасці і на працягу многіх гадоў знаходзіцца пад ціскам пасіўных індэксных фондаў, што робіць яго незвычайна ўспрымальным да прыняцця штучнага інтэлекту. Іншыя галіны ўважліва сочаць.

У ахове здароўя дыягнастычныя сістэмы штучнага інтэлекту, такія як DeepMind ад Google, прадэманстравалі здольнасць выяўляць некаторыя захворванні вачэй і рак з дакладнасцю, якая адпавядае або перавышае дакладнасць урачоў-спецыялістаў. У законе інструменты, створаныя на аснове вялікіх моўных мадэляў, выконваюць задачы праверкі кантрактаў, якія раней патрабавалі ад малодшых супрацоўнікаў працаваць на працягу ночы. У сферы бухгалтарскага ўліку і фінансавага планавання платформы, якія кіруюцца штучным інтэлектам, аўтаматызуюць аналіз адхіленняў, прагназаванне грашовых патокаў і выяўленне анамалій, што калісьці патрабавала часу старэйшага аналітыка.

Агульная нітка не ў тым, што штучны інтэлект разумнейшы за экспертаў у гэтых галінах. Гэта тое, што штучны інтэлект нястомны, паслядоўны і экспанентна таннейшы ў маштабаванні. Менеджэр фондаў можа каштаваць фірме 500 000 долараў у год у выглядзе зарплаты, ільгот і накладных выдаткаў. Сістэма штучнага інтэлекту, здольная прагназаваць 71 % здзелак гэтага мэнэджара, каштуе невялікую долю гэтага кошту — і ёй не патрэбны бонус, працоўны адпачынак або план пераемнасці.

Што выжывае пасля алгарытму: новае вызначэнне чалавечай каштоўнасці

Інстынктыўная рэакцыя на падобныя даследаванні носіць абарончы характар: сцвярджаць, што чалавечае меркаванне незаменнае, што штучны інтэлект не можа па-сапраўднаму зразумець кантэкст, што заўсёды будзе роля вопытных прафесіяналаў. Частка з гэтага праўда. Але больш прадуктыўным адказам з'яўляецца ўдакладненне таго, якія менавіта аспекты чалавечага вопыту застаюцца сапраўды складанымі для аўтаматызацыі.

Грунтуючыся на бягучай траекторыі магчымасцей штучнага інтэлекту, наступныя прафесійныя навыкі выглядаюць найбольш трывалымі:

• Давер, заснаваны на ўзаемаадносінах: кліенты і зацікаўленыя бакі звычайна прымаюць рашэнні на падставе таго, каму яны давяраюць, а не толькі інфармацыі, якую яны атрымліваюць. Давер будуецца шляхам устойлівага чалавечага ўзаемадзеяння і дэманстрацыі супадзення інтарэсаў, а не алгарытмічнага вываду.
• Этычнае і нарматыўнае меркаванне: арыентацыя ў сітуацыях, калі правілы неадназначныя, інтарэсы зацікаўленых бакоў канфліктуюць або новыя сцэнарыі патрабуюць маральных разваг, па-ранейшаму патрабуе чалавечай адказнасці.
• Крэатыўны сінтэз: аб'яднанне ідэй з розных абласцей - бачанне таго, што тэндэнцыя ў паводзінах спажыўцоў звязана з уразлівасцю ланцужка паставак і новым рэгуляваннем - патрабуе такога роду асацыятыўнага мыслення, з якім штучны інтэлект працуе менш надзейна, чым распазнаванне шаблонаў.
• Камунікацыя з зацікаўленымі бакамі: пераўтварэнне складанага аналізу ў апавяданні, якія матывуюць да дзеянняў — пераканаць праўленне, супакоіць заклапочанага кліента, натхніць каманду — гэта, па сутнасці, праблема чалавечай камунікацыі.
• Кіраванне сапраўднай навізной: Калі ўзнікаюць сітуацыі без гістарычных прэцэдэнтаў (глабальная пандэмія, геапалітычны шок, тэхналогія, якая змяняе парадыгму), здольнасць чалавека да адаптацыі і крэатыўнасць становяцца істотнымі, а не дадатковымі.

Кіраўнікі фондаў, якія ўжо адаптаваліся да гэтай рэальнасці, не спрабуюць канкурыраваць з алгарытмамі па хуткасці выбару акцый або аб'ёме апрацоўкі даных. Яны пазіцыянуюць сябе як архітэктары партфоліо, менеджэры па ўзаемаадносінах з кліентамі і распарадчыкі складанымі структурамі рызыкі — ролі, якія патрабуюць прысутнасці чалавека і падсправаздачнасці, а не толькі здольнасці супастаўляць шаблоны.

Як рэагуюць перспектыўныя арганізацыі

Самы разумны адказ на збой штучнага інтэлекту - гэта не адмаўленне і не паніка - гэта інтэграцыя. Арганізацыі, якія пакажуць лепшыя вынікі ў наступнае дзесяцігоддзе, - гэта тыя, якія выкарыстоўваюць штучны інтэлект для ліквідацыі малакаштоўнай працы па супастаўленні шаблонаў, адначасова пераразмяркоўваючы чалавечыя здольнасці на дзейнасць, якую па-ранейшаму цяжка аўтаматызаваць.

На практыцы гэта азначае стварэнне аператыўнай інфраструктуры, якая дае людзям доступ да інтэлекту, створанага штучным інтэлектам, не патрабуючы ад іх саміх станавіцца навукоўцамі апрацоўкі дадзеных. Лідэр продажаў павінен мець магчымасць бачыць ацэнку патэнцыйных кліентаў, кіраваную AI, разам з CRM-дзейнасцю, не пераключаючыся паміж пяццю рознымі платформамі. Дырэктар па персаналу павінен мець магчымасць выяўляць сігналы рызыкі ўтрымання з даных аб рабочай сіле, не ствараючы ўручную панэлі кіравання. Фінансавы аператар павінен мець магчымасць рабіць сцэнарныя прагнозы грашовых патокаў без спецыяльнай групы аналітыкаў.

Гэта менавіта тая філасофія, якая ляжыць у аснове такіх платформ, як Mewayz, якая аб'ядноўвае больш за 200 модуляў кіравання бізнесам, уключаючы CRM, выстаўленне рахункаў, кадры, разлік заработнай платы, аналітыку, кіраванне аўтапаркам і многае іншае, у адзінае аперацыйнае асяроддзе. Калі ідэі, якія кіруюцца штучным інтэлектам, існуюць на той жа платформе, дзе прымаюцца рашэнні, а не вылучаюцца ў асобны інструмент, пятля зваротнай сувязі паміж інтэлектам і дзеяннем рэзка ўзмацняецца. Для 138 000 прадпрыемстваў, якія выкарыстоўваюць Mewayz ва ўсім свеце, гэтая інтэграцыя не з'яўляецца жаданнем будучыні; гэта цяперашняя аперацыйная рэальнасць.

Кошт чакання: як выглядае бяздзейнасць праз пяць гадоў

У сталых галінах існуе тэндэнцыя разглядаць збоі штучнага інтэлекту як павольны прыліў — тое, што трэба назіраць на зручнай адлегласці, працягваючы працаваць як звычайна. Даследаванне кіравання фондамі ў Гарвардскім універсітэце нагадвае, што прыліў можа рухацца хутчэй, чым чакаюць дзеючыя кампаніі. Індустрыя ўзаемных фондаў гадамі адмаўлялася ад пасіўных індэксных фондаў як нішавага прадукту для неспрактыкаваных інвестараў. Да 2023 года ў Злучаных Штатах упершыню ў гісторыі пасіўныя фонды перавысілі актыўныя фонды ў агульным аб'ёме актываў пад кіраваннем.

Прадпрыемствы і прафесіяналы, якія падвяргаюцца найбольшай рызыцы збояў штучнага інтэлекту, - гэта не тыя, хто займаецца відавочна тэхнічнымі сферамі - гэта тыя, хто пабудаваў сваю канкурэнтную пазіцыю на эксклюзіўным доступе да інфармацыі або на здольнасці апрацоўваць і інтэрпрэтаваць даныя хутчэй, чым канкурэнты. Абедзве гэтыя перавагі хутка знікаюць, калі ў поле з'яўляецца штучны інтэлект. Эксклюзіўная інфармацыйная перавага знікае, калі штучны інтэлект можа сінтэзаваць публічныя даныя ў маштабе. Перавага апрацоўкі знікае, калі штучны інтэлект можа правесці аналіз за некалькі секунд, што раней займала некалькі тыдняў.

Тое, што не губляе — і насамрэч становіцца больш каштоўным — гэта здольнасць задаваць лепшыя пытанні, будаваць сапраўдныя адносіны і працаваць у інтэграваных сістэмах, якія ператвараюць разуменне ў выкананне без трэнняў. Арганізацыі, якія сёння інвестуюць у такую ​​інфраструктуру, не проста рыхтуюцца да зрыву штучнага інтэлекту. Яны будуюць аперацыйную мадэль, якая будзе вызначаць эфектыўнасць бізнесу наступнага пакалення.

Сапраўдны ўрок з падліку штучнага інтэлекту Уол-стрыт

Гарвардскае даследаванне прывядзе да стварэння загалоўкаў пра робатаў, якія замяняюць кіраўнікоў фондамі, і ў гэтых загалоўках у большасці выпадкаў не будзе сутнасці. Больш важная выснова заключаецца не ў тым, што штучны інтэлект можа паўтарыць рашэнні экспертаў, а ў тым, што самым дарагім у рашэннях экспертаў аказаліся дэталі, з якімі машына можа апрацоўваць танна. Гэта ўсведамленне змяняе эканоміку вопыту ва ўсіх галінах, а не толькі ў фінансах.

Прафесіяналы і арганізацыі, якія будуць квітнець, - гэта тыя, хто прымае гэтую рэальнасць, не будучы паралізаваным ёю. Яны перабудуюць свае ролі вакол сапраўды чалавечых элементаў — даверу, крэатыўнасці, этычных меркаванняў, інтэлектуальных адносін — і пры гэтым будуць выкарыстоўваць штучны інтэлект як механізм, які апрацоўвае распазнаванне вобразаў, сінтэз дадзеных і руціннае прагназаванне. Яны будуць інвеставаць у інтэграваныя аперацыйныя платформы, якія робяць інтэлектуальную інфармацыю, згенераваную штучным інтэлектам, неадкладна прыдатнай да дзеяння, а не разглядаюць яе як дадатак да існуючых працоўных працэсаў.

Кіраўнікі ўзаемных фондаў, якія перажывуць наступнае дзесяцігоддзе, не будуць ігнараваць алгарытм. Яны будуць тыя, хто навучыцца працаваць разам з гэтым — выкарыстоўваць штучны інтэлект для апрацоўкі прадказальных 71%, каб яны маглі цалкам засяродзіцца на непрадказальных 29%, дзе чалавечае меркаванне ўсё яшчэ мае значэнне. Такая ж арыфметыка прымяняецца да кожнага бізнес-лідэра, які цяпер пераходзіць на AI. Пытанне не ў тым, ці варта адаптавацца. Пытанне ў тым, наколькі хутка вы зможаце пачаць.

Часта задаюць пытанні

Ці сапраўды штучны інтэлект можа прадказваць здзелкі ўзаемных фондаў лепш, чым вопытныя менеджэры?

Згодна з даследаваннем Гарвардскай школы бізнесу, мадэлі штучнага інтэлекту могуць з надзвычайнай дакладнасцю прагназаваць прыкладна 71% здзелак узаемных фондаў. Гэтыя сістэмы аналізуюць велізарныя наборы даных - балансы, справаздачы аб прыбытках, макраэканамічныя сігналы - нашмат хутчэй, чым любы аналітык-чалавек. Нягледзячы на тое, што гэта не гарантуе найвышэйшай прыбытковасці ў любых рынкавых умовах, гэта настойліва сведчыць аб тым, што штучны інтэлект мае вымерную структурную перавагу перад традыцыйным кіраваннем фондамі ў распазнаванні шаблонаў і ўзгодненасці рашэнняў.

Што гэта азначае для звычайных інвестараў, якія ўкладваюць грошы ў фонды з актыўным кіраваннем?

Гэта выклікае сур'ёзныя пытанні аб тым, ці апраўданыя прэміі, якія спаганяюцца актыўнымі кіраўнікамі фондамі. Калі штучны інтэлект можа паўтарыць іх стратэгіі і патэнцыйна перасягнуць іх эфектыўнасць, інвестарам могуць быць лепш абслугоўваны кіраваныя алгарытмамі або пасіўныя сродкі. Гэты зрух таксама падкрэслівае важнасць выкарыстання разумных бізнес-інструментаў і фінансавых інструментаў для больш эфектыўнага кіравання ўласным капіталам замест таго, каб цалкам спадзявацца на людзей-пасрэднікаў, перавага якіх звужаецца.

Як уладальнікі малога бізнесу і прадпрымальнікі могуць выкарыстоўваць ШІ для прыняцця больш разумных фінансавых рашэнняў?

Такія платформы, як Mewayz — бізнес-аперацыйная сістэма з 207 модуляў, даступная на app.mewayz.com усяго за 19 долараў у месяц — даюць прадпрымальнікам доступ да інструментаў на аснове штучнага інтэлекту, якія калісьці былі выключна для буйных прадпрыемстваў. Замест таго, каб аддаваць фінансавую ацэнку дарагім кансультантам, уладальнікі бізнесу могуць выкарыстоўваць інтэграваную аналітыку для маніторынгу грашовых патокаў, мадэлявання сцэнарыяў і прыняцця рашэнняў на аснове даных з такой жа сістэматычнай строгасцю, якая цяпер разбурае індустрыю кіравання фондамі на Уол-стрыт.

Ці існуюць абмежаванні на тое, што ў цяперашні час штучны інтэлект можа рабіць на фінансавых рынках?

Так. ШІ выдатна спраўляецца з выяўленнем гістарычных заканамернасцей і апрацоўкай структураваных даных, але ён можа змагацца з беспрэцэдэнтнымі падзеямі "чорны лебедзь", геапалітычнымі ўзрушэннямі або зрухамі, абумоўленымі чалавечай псіхалогіяй, якія выходзяць за межы яго навучальных даных. Чалавечыя менеджэры па-ранейшаму прыносяць кантэкстнае меркаванне, этычныя развагі і адаптыўнае мысленне падчас экстрэмальных рынкавых дыслакацый. Найбольш верагодным вынікам у бліжэйшай перспектыве з'яўляецца гібрыдная мадэль, у якой штучны інтэлект апрацоўвае аналіз, а людзі захоўваюць нагляд за прыняццем рашэнняў з высокімі стаўкамі.