Data Adalah Masa Depan Manajemen Aset: Namun Ada Kendalanya

Apa pun industrinya, AI dan ML kini sedang populer, tidak terkecuali manajemen aset. Pada tahun 2027, sekitar 16% manajer aset diperkirakan akan mengalami hal tersebut

menghilang karena perubahan paradigma kemajuan teknologi dan ekspektasi investor. Teknologi AI dan ML digunakan di berbagai aspek industri keuangan. Hal ini adalah tentang mengadopsi pendekatan berbasis data, bukan cara tradisional yang telah diterapkan dalam pengelolaan aset selama beberapa dekade.

Tidak ada keraguan bahwa alat AI dan data besar dapat memberikan dampak positif terhadap pengelolaan aset dan menjadikannya lebih efisien. Namun ini jelas bukan jawaban atas semua masalah pengelolaan kekayaan Anda. Sebagai permulaan, data masih dianggap sebagai bahan mentah yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan. Hal ini belum menjadi aset atau alat strategis yang secara jelas terkait dengan hasil yang diinginkan. Untuk benar-benar mengintegrasikan pendekatan berbasis data ke dalam manajemen aset, perusahaan perlu menggali lebih dalam dan mencari cara untuk menggunakan data secara menyeluruh.

Alat Sendiri Tidak Dapat Menyelesaikan Pekerjaan

Salah satu masalah terbesar dalam mengotomatisasi tugas dan proses adalah sebagian besar perusahaan cenderung mengambil keputusan dalam ruang hampa. Ini adalah contoh klasik dari “mengikuti kawanan”. Menerapkan otomatisasi hanya karena orang lain melakukannya tidak akan memberi Anda keunggulan kompetitif. Faktanya, hal ini dapat menimbulkan lebih banyak masalah daripada yang dapat kita bayangkan. 

Sektor manajemen aset telah mengikuti gaya operasi tertentu selama beberapa dekade, di mana kinerja pasar menjadi pendorong pendapatan terbesar. Untuk beralih ke pendekatan yang sepenuhnya berbasis data, penting untuk memiliki personel terampil yang mengetahui cara menggunakan data secara efektif dan mengintegrasikannya ke dalam sistem yang ada.

Daripada hanya sekedar mengadopsi alat AI dan ML, perusahaan manajemen aset perlu menerapkan pendekatan ilmiah untuk menciptakan strategi yang tepat. Dasar ilmiah harus menjadi landasan untuk mengidentifikasi tren pasar dan mengevaluasi kebutuhan pelanggan. Alat selalu dapat dibuat berdasarkan hipotesis dan temuan tersebut, namun diperlukan tim yang terampil untuk menggunakan alat tersebut dan melakukan improvisasi sesuai dengan itu. Lagi pula, jika tim yang mengoperasikan alat tersebut tidak menyadari ruang lingkupnya, seluruh tujuan peningkatan sistem manajemen aset akan gagal. Hal ini membawa kita ke poin berikutnya—faktor manusia.

Dibutuhkan Sentuhan Manusia

Sinergi antara keahlian manusia dan pendekatan ilmiah adalah resep sempurna untuk mengadopsi AI dan ML secara efektif di sektor manajemen aset. Manajemen aset sering kali melibatkan pengambilan keputusan kompleks yang melampaui analisis data kuantitatif dan mungkin memerlukan pertimbangan faktor kualitatif, memahami dinamika pasar, dan menafsirkan peristiwa geopolitik dan ekonomi. 

Meskipun alat seperti ChatGPT dapat dengan cepat memberikan serangkaian hasil, alat tersebut tidak cocok untuk pendekatan manusia yang efisien atau wawasan dari profesional yang terampil. Hal ini patut diperhatikan mengingat keterbatasan pengetahuan alat AI ini, masih “beku” pada tahun 2021 dan tidak dapat memberikan informasi terkini. Prinsip-prinsip dasar dan struktur sektor keuangan tidak berubah sejak lama, dan kemungkinan besar akan tetap sama dalam waktu dekat. Sentuhan manusiawi dari manajer aset yang berpengalaman akan memastikan layanan yang dipersonalisasi dan menjaga keuntungan bagi klien.

Data Kecil Tidak Boleh Diabaikan

Dengan semakin banyaknya data besar yang menjadi sorotan dalam konteks kemajuan teknologi, penting untuk mengingat pentingnya data kecil dalam sektor manajemen aset. Meskipun data besar dianggap penting untuk melatih alat AI dan ML, kumpulan data kecil dan kisah klien tertentu sering kali menjadi asal mula strategi manajemen aset yang paling sukses. Ketika pendekatan tertentu yang disesuaikan berhasil, pendekatan tersebut diuji lebih lanjut dan disempurnakan dengan kelompok klien yang lebih besar. Pada akhirnya, strategi yang berpusat pada manusia dan berwawasan luas ini dapat diperluas untuk memenuhi kebutuhan beragam klien, terlepas dari volume bisnis mereka.

AI dan ML mempunyai potensi untuk meningkatkan pengelolaan aset secara signifikan, namun dalam praktiknya, perusahaan perlu mengadopsi kombinasi keahlian manusia dan alat AI/ML. AI dan ML dapat menangani analisis data, pengenalan pola, dan beberapa aspek pendukung keputusan, memungkinkan manusia untuk fokus pada perencanaan strategis dan pengambilan keputusan tingkat tinggi.

Meskipun demikian, kita tidak dapat mengabaikan bahwa peran manusia dalam pengelolaan aset juga terus berkembang. Seiring dengan terus berkembangnya teknologi AI dan ML, manajer aset semakin “ditambah” dengan alat-alat ini, menggunakannya untuk meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan—dalam analisis prediktif, perdagangan algoritmik, manajemen risiko, dan banyak lagi. Penambahan ini tidak selalu harus mengarah pada penggantian. Hubungan simbiosis antara penilaian manusia dan kecerdasan mesin kemungkinan akan menjadi masa depan manajemen aset, karena keduanya memanfaatkan kekuatan keduanya untuk menciptakan strategi yang disesuaikan dan mencapai hasil yang lebih baik.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.finextra.com/blogposting/25174/data-is-the-future-of-asset-management-but-it-comes-with-a-catch?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs