Мениджърът на фонда на бъдещето може просто да бъде машина

Писателят е някогашен световен началник на обществения заем в Aviva Investors

Има толкоз доста свръх за капацитета на AI да трансформира промишленостите посредством повишение на успеваемостта и продуктивността, като съживи икономическия напредък, както интернет направи преди потомство. Част от това идва от тези, които работят в ръководството на активи, само че други също би трябвало да прегледат деликатно въздействието върху личната си промишленост. Вероятно е по -голямо от - и друго от - това, което мнозина чакат.

В обичайното ръководство на активите, нуждата от промяна на AI е изключително незабавна. Мениджърите са подложени на марж от известно време, изострящи се от повишаването на пасивното вложение на ниски цени. Те би трябвало да потвърдят своите качества да създават алфа - над пазарната възвръщаемост - на все по -ниски разноски, с цел да компенсират намаляващите такси, които клиентите са подготвени да заплащат.

В отговор мениджърите на активи форсират вложенията в AI. От страна на клиента компаниите преработват цифрови интерфейси, с цел да дават хипер-персонализирани прозрения, автоматизирано отчитане и анализиране на портфолиото при поискване-всички задействани от естествени езикови модели. Междувременно, в границите на капиталовите екипи, учените по данни и данни се вграждат непосредствено дружно с мениджърите на портфейли, с цел да подобрят вземането на решения. Те построяват модели на AI, които могат да сканират данни - в това число позвънявания за облага, регулаторни документи и даже сателитни изображения - за добиване на прозрения, които биха били невъзможни или извънредно скъпи, с цел да могат хората да генерират. Те построяват лични AI платформи за възстановяване на продуктивността, отбрана на интелектуалната благосъстоятелност, отбрана на данните и понижаване на зависимостта от общи огромни езикови модели.

Всичко това има цялостен смисъл. Но какво ще стане, в случай че AI не усъвършенства дейното вложение, а прави огромна част от него стар? Какво става, в случай че нова опасност се крие в сенките, подготвена за напълно ръководство на вложенията?

Докато мениджърите на активи към момента имат вяра, че машините не могат да заменят хората при взимане на капиталови решения по еднакъв метод, сложната истина е, че не е належащо. Те могат да реализират по -ниски резултати от най -добрите (или даже посредствени) мениджъри на портфейли. Но в случай че го създадат на част от цената, предлагането за стойност може да е по -превъзходно. Ако съумеят да заменят 80 на 100 от екип от капиталови експерти, предлагането за стойност може да бъде по -превъзходно.

Активното вложение е скъпо. Имате потребност от екипи от анализатори, икономисти и мениджъри на портфейли, които работят дружно, с цел да победят пазара. И даже тогава не е поредно, изключително когато вземате поради разноските и таксите.

Не е изненадващо, има отвращение да се изследва опцията AI като същински промяна на играта. Никой не желае да признае, че работата им може да бъде съкратена - не на последно място, където има толкоз красива премия за опит и просветление. И въпреки всичко AI има капацитет освен да прекрои по какъв начин се основават и извършват капиталовите хрумвания. Той има капацитет да изложи неефективността на огромните капиталови екипи, а също по този начин да изложи посредствеността, която е разрушила част от промишлеността.

Вместо просто да използваме AI за повишение на капиталовия развой, бихме могли да използваме знанията и моделите на решения на най -успешните капиталови експерти за образование на машините. Машинното образование може да бъде научено да интерпретира нова информация, да се приспособява към изменящите се условия и даже да се учи от минали неточности. По този метод можем да стартираме да възпроизвеждаме и в последна сметка да подобрим главните функционалности за взимане на капиталови решения: оценка на основите, ръководство на риска, реагиране на макро събития, създаване на портфейли, вдишване на риск.

друго безапелационно заричане, се крие в това, което оставя: пристрастията, които толкоз постоянно подкопават човешкото решение. Какво става, в случай че преценката на мениджърите на портфейли може да бъде кодифицирана, одитирана и усъвършенствана с течение на времето? Но това не значи цялостна замяна. В този метод мениджърът на фонда и анализаторът не изчезват, а техните функции се трансформират. Те минават от взимане на решения към моделен строител и оценител. Все още може да е нужен пласт от човешка преценка, само че с течение на времето, защото технологията се развива, даже това може да избледнее. И по този начин, потребността от армии на анализатори отпада.

Това към този момент стартира да се случва другаде. Фирмите за рисков капитал употребяват машинно образование, с цел да възпроизведат съответно усърдие в ранен етап в мащаб. Защо мениджърите на активи не могат да кодират мениджърите на портфолио на звезди в модели и да възстановят своите алфа заводи?

Пасивното вложение предефинира промишлеността, като потвърждава, че разноските и мащабът могат да превъзхождат сложността и присъдата. Сега Machine Learning предлага на дейните мениджъри сходна опция: да възстановят своето скъпо предложение към систематична, мащабируема и по-ниска цена алфа. Ами в случай че най -ценната алфа на бъдещето не идва от управител на портфолио на звезди, а от адаптивния модел, който упражняваха?