Главное Свежее Вакансии   Проекты
Комментируемое:
580 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Люди или Машины? Перспективы в управлении инвестициями

Станут ли ИИ и роботы настолько умными, что заменят нас? Страх достаточно засел в человеческой психике, чтобы проникнуть в текущие дискуссии о FinTech(1).

Мы верим в силу модели «AI + HI» (ИИ + человеческий интеллект), то есть большинство задач лучше всего решаются и будут решаться с использованием как ИИ, так и человеческого интеллекта, а коллективная сила этих двух элементов превосходит любой элемент сам по себе(2).

Путь внедрения начинается с рутинных, элементарных задач, таких как сбор информации из текстов и изображений, создание отчетов и заполнение моделей электронных таблиц, где ИИ имеет некоторое преимущество перед людьми в широте объема информации, которую он может обрабатывать с высокой скоростью. После этого аналитики могут выполнять более важные задачи, требующие большего опыта и рассудительности.

Это не гонка между людьми и машинами. В конечном итоге конкуренция ведется между командами «AI + HI», и более сильные команды, которые эффективно используют и сочетают оба элемента, переживут более слабые. Успешные инвестиционные команды будущего будут отличаться коллективным разумом благодаря когнитивному разнообразию (искусственному и человеческому) и Т-образным навыкам.


Перспективы применения ИИ и больших данных в управлении инвестициями


Несмотря на важную роль, которую они будут играть в инвестиционной индустрии, искусственный интеллект и большие данные не являются панацеей. В некоторых ситуациях дополнительная информация (большие данные) может добавлять альфа-канал, а в других расширенные алгоритмы (ML) могут обнаруживать ранее не обнаруженные закономерности. И все же ИИ и большие данные определенно не дадут всех ответов, которые нужны или хотят инвесторы.

Например, одна из проблем, с которыми сталкиваются методы машинного обучения, заключается в том, что они лучше работают в тестовой среде (т. е. на основе набора обучающих данных) и не всегда могут адекватно реагировать на новые ситуации в реальном мире.

Это проблема переобучения, когда алгоритмы хорошо работают в выборке, но плохо вне выборки. AI может работать на AlphaGo, где установлены все правила. Однако постоянно меняющийся инвестиционный мир представляет больше трудностей. Кроме того, по крайней мере, некоторые из программ машинного обучения для бизнеса больше похожи на черный ящик; пользователи не имеют доступа к логике действий машинного обучения. В результате некоторые функции, захваченные программами, не имеют причинно-следственной связи с переменными, которые модели пытаются предсказать.

По мере развития технологий и понимания эти проблемы могут быть преодолены, но на данный момент мы должны рассматривать возможности ИИ и больших данных в перспективе, отправляясь в путешествие по исследованию неизведанного.


Перспектива


Основываясь на нашем исследовании, включая интервью и беседы с учеными и практиками как в области инвестиций, так и в сфере технологий, мы можем сделать вывод, что

1. Искусственный интеллект и большие данные могут привести к самым значительным изменениям в отрасли управления инвестициями, которые нынешние профессионалы испытают в своей карьере.

2. Успешные инвестиционные компании будущего начнут стратегически планировать интеграцию технологий искусственного интеллекта и больших данных в свои инвестиционные процессы прямо сейчас.

3. Успешные профессионалы в области инвестиций будут понимать и использовать возможности, открываемые этими новыми технологиями и приложениями, благодаря совместной организационной культуре, когнитивному разнообразию и Т-образным командам.

(1) See, for example, www.forbes.com/sites/quora/2017/11/02/will-robots-eventually-replace-humans-as-the-dominant-species-on-earth/ and www.barrons.com/articles/will-ai-help-human-investors-or-replace-them-1543071600.

(2) See Larry Cao, Fintech 2018: The Asia Pacific Edition (Charlottesville, VA: CFA Institute, 2018) and CFA Institute, Investment Professional of the Future (Charlottesville, VA: CFA Institute, 2019).

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Первые Новые Популярные
Комментариев еще не оставлено
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.