Podatki so prihodnost upravljanja premoženja: vendar prihaja z ulovom

Ne glede na panogo sta AI in ML zdaj v modi in upravljanje sredstev ni izjema. Do leta 2027 bo menda približno 16 % upravljavcev premoženja

izginejo zaradi spremembe paradigme tehnološkega napredka in pričakovanj vlagateljev. Tehnologiji AI in ML se uporabljata v različnih vidikih finančne industrije. Gre za sprejem pristopa, ki temelji na podatkih, namesto tradicionalnega načina, na katerega se upravljanje premoženja izvaja že več desetletij.

Nobenega dvoma ni, da lahko orodja AI in veliki podatki pozitivno vplivajo na upravljanje sredstev in ga naredijo učinkovitejšega. Vsekakor pa to ni odgovor na vse vaše težave pri upravljanju premoženja. Za začetek se podatki še vedno obravnavajo kot surovina, ki lahko pomaga pri odločanju. To še ni sredstvo ali strateško orodje, ki bi bilo jasno povezano z želenim rezultatom. Za resnično integracijo pristopa, ki temelji na podatkih, v upravljanje sredstev, se morajo podjetja poglobiti in poiskati načine za uporabo podatkov na vseprežemajoč način.

Samo orodja ne morejo opraviti dela

Ena največjih težav pri avtomatizaciji nalog in procesov je, da večina podjetij te odločitve sprejema v vakuumu. To je klasičen primer »sledenja čredi«. Izvajanje avtomatizacije samo zato, ker to počnejo vsi drugi, vam ne bo dalo konkurenčne prednosti. Pravzaprav lahko to povzroči več težav, kot si lahko predstavljamo. 

Sektor upravljanja premoženja že desetletja sledi specifičnemu slogu delovanja, kjer je tržna uspešnost največji dejavnik prihodkov. Za prehod na popolnoma podatkovno voden pristop je ključnega pomena usposobljeno osebje, ki se zaveda, kako te podatke učinkovito uporabiti in jih integrirati v obstoječe sisteme.

Namesto sprejemanja orodij AI in ML samo zaradi tega, morajo podjetja za upravljanje premoženja sprejeti znanstveni pristop, da ustvarijo ustrezno strategijo. Znanstvena podlaga bi morala biti osnova za prepoznavanje tržnih trendov in ocenjevanje potreb strank. Orodja je vedno mogoče zgraditi na podlagi takih hipotez in ugotovitev, vendar so potrebne usposobljene ekipe, ki bodo krmarile po teh orodjih in ustrezno improvizirale. Konec koncev, če se ekipe, ki upravljajo z orodji, ne zavedajo njihovega obsega, je celoten namen izboljšanja sistema upravljanja sredstev poražen. To nas pripelje do naslednje točke – človeškega dejavnika.

Potreben je človeški dotik

Sinergija med človeškim strokovnim znanjem in znanstvenim pristopom je popoln recept za učinkovito sprejetje AI in ML v sektorju upravljanja sredstev. Upravljanje premoženja pogosto vključuje zapleteno odločanje, ki presega kvantitativno analizo podatkov in lahko zahteva upoštevanje kvalitativnih dejavnikov, razumevanje tržne dinamike ter interpretacijo geopolitičnih in gospodarskih dogodkov. 

Medtem ko lahko orodja, kot je ChatGPT, hitro ustvarijo niz rezultatov, niso kos učinkovitemu človeškemu pristopu ali vpogledom usposobljenih strokovnjakov. To je še posebej pomembno glede na omejitve znanja tega orodja AI, še vedno "zamrznjena” leta 2021 in ne more ponuditi trenutnih informacij. Osnovna načela in struktura finančnega sektorja ostajajo nespremenjeni že dolgo in verjetno bodo takšni tudi v bližnji prihodnosti. Človeški pristop izkušenih upravljavcev premoženja bo zagotovil prilagojene storitve in zaščitil dobiček za stranke.

Majhnih podatkov ne smete zanemariti

Ker so veliki podatki v središču pozornosti v kontekstu tehnološkega napredka, je nujno, da se spomnimo pomena majhnih podatkov v sektorju upravljanja sredstev. Medtem ko velja, da so veliki podatki ključni za usposabljanje orodij AI in ML, so majhni nabori podatkov in specifične zgodbe strank pogosto izvor najuspešnejših strategij upravljanja sredstev. Ko je določen prilagojeni pristop uspešen, se dodatno testira in izpopolnjuje z večjim naborom strank. Sčasoma je mogoče te na človeka osredotočene in pronicljive strategije prilagoditi potrebam različnih strank, ne glede na njihov obseg poslovanja.

AI in ML imata potencial za močno izboljšanje upravljanja sredstev, vendar morajo podjetja v praksi sprejeti kombinacijo človeškega strokovnega znanja in orodij AI/ML. AI in ML lahko obravnavata analizo podatkov, prepoznavanje vzorcev in nekatere vidike podpore pri odločanju, kar ljudem omogoča, da se osredotočijo na strateško načrtovanje in odločanje na višji ravni.

Ob tem ne moremo zanemariti, da se razvija tudi vloga ljudi pri upravljanju sredstev. Ker se tehnologiji AI in ML še naprej razvijata, upravljavci premoženja postajajo vse bolj "razširjeni" s temi orodji in jih uporabljajo za izboljšanje svojih zmožnosti odločanja – v napovedni analitiki, algoritemskem trgovanju, obvladovanju tveganja in več. To dopolnjevanje ne vodi vedno k zamenjavi. Simbiotično razmerje med človeško presojo in strojno inteligenco bo verjetno prihodnost upravljanja sredstev, saj izkorišča prednosti obeh za ustvarjanje prilagojenih strategij in doseganje boljših rezultatov.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: 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