हार्वर्ड के नया अध्ययन से पता चलल बा कि एआई अधिकतर म्यूचुअल फंड मैनेजरन के जगह ले सकेला

कोना कार्यालय में एल्गोरिदम: एआई मानव कोष प्रबंधक से बाहर सोच रहल बा

दशक से म्यूचुअल फंड इंडस्ट्री एगो मोहक वादा बेचत आइल बा: आपन पइसा एगो शानदार मानव विश्लेषक के दीं, ऊ आदमी जे 20 साल ले बैलेंस शीट पढ़े, कमाई के कॉल के माध्यम से बइठे, आ बाजार के गतिशीलता खातिर लगभग सहज एहसास विकसित करे में बिता दिहले होखे — आ ऊ लोग बाजार से बेहतर प्रदर्शन करी. ऊ वादा हमेशा से नाजुक रहल बा. अब हार्वर्ड बिजनेस स्कूल से बाहर एगो मील के पत्थर वाला अध्ययन एकरा के पूरा तरह से चकनाचूर करे के खतरा पैदा कर रहल बा. शोधकर्ता लोग के पता चलल कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस 71% म्यूचुअल फंड ट्रेड के उल्लेखनीय सटीकता के साथ भविष्यवाणी क सके ला, ई एगो सवाल उठत बा जे पाँच साल पहिले बेतुका लागत होखी: अगर कौनों मशीन ई अंदाजा लगा सके ला कि फंड मैनेजर ई काम करे से पहिले का करी, त निवेशक लोग ठीक-ठीक का पइसा दे रहल बा?

निहितार्थ वॉल स्ट्रीट से बहुत आगे लहरत बा। ई एगो कहानी बा कि जब पैटर्न रिकग्निशन — कवनो विशेषज्ञ के मूल संज्ञानात्मक कौशल — एगो वस्तु बन जाला त का होला। आ ई एगो अइसन कहानी ह जवना के हर बिजनेस लीडर के समझे के जरूरत बा, खाली फाइनेंस प्रोफेशनल लोग के ना.

हार्वर्ड रिसर्च से असल में का मिलल

हार्वर्ड के अध्ययन में मशीन लर्निंग मॉडल के सालन के ऐतिहासिक ट्रेडिंग डेटा, फंड के खुलासा, आ बाजार के संकेतन पर प्रशिक्षित कइल गइल। मॉडल खाली व्यापक क्षेत्र के रुझान के पहचान ना करत रहे; ऊ लोग अलग-अलग फंड मैनेजरन के विशिष्ट पोर्टफोलियो फैसला के भविष्यवाणी करत रहे — कवन स्टॉक खरीदी, कवन ट्रिम करी आ कब. सक्रिय पोर्टफोलियो प्रबंधन जइसन जटिल आ शोरगुल वाला डोमेन में 71% भविष्यवाणी सटीकता दर असाधारण बा। संदर्भ खातिर, सिक्का के फ्लिप के भविष्यवाणी करे वाला मॉडल अकेले संजोग से 50% समय सही होखी।

एह खोज के खास तौर पर इशारा करे वाला बात ई बा कि एहमें ओह अंतर्निहित मैकेनिक्स के उजागर कइल गइल बा जवन बहुते टॉप पेड फंड मैनेजर असल में करेलें. वास्तविक रूप से उपन्यास अंतर्दृष्टि के तैनाती करे के बजाय, सक्रिय प्रबंधन के एगो महत्वपूर्ण हिस्सा पैटर्न से संचालित व्यवहार के रूप में लउके ला — एकही कमाई के आश्चर्य, एकही गति संकेत, एकही मैक्रो संकेतक के पूर्वानुमानित तरीका से जवाब दिहल। एआई के ई समझे के जरूरत ना रहे कि काहे कवनो प्रबंधक ट्रेड करी. बस ओह शर्तन के पहचाने के सीख गइल जवना में ऊ लोग भरोसेमंद तरीका से कइल.

ई पहिले के शोध के अनुरूप बा। साल 2022 के एस एंड पी डाउ जोन्स इंडेक्स के रिपोर्ट में पावल गइल कि 20 साल के अवधि में, 94% से ढेर सक्रिय अमेरिकी लार्ज-कैप फंड मैनेजर लोग अपना बेंचमार्क इंडेक्स के कम परफार्मेंस कइल। हार्वर्ड के खोज में एगो नया परत जोड़ल गइल बा: ना खाली कई गो सक्रिय प्रबंधक बाजार के हरावे में नाकाम हो जालें, बलुक ओह लोग के फैसला एतना यांत्रिक हो सके ला कि कौनों एल्गोरिदम सिमुलेट क सके — लागत के कुछ हिस्सा पर।

71% पूर्वानुमान काहें एगो बिजनेस समस्या ह, खाली वित्त समस्या ना

वित्त पेशेवर लोग के एकरा के उद्योग-विशिष्ट संकट के रूप में माने के लालच हो सकेला। उ लोग गलत हो जाता। हार्वर्ड के अध्ययन बहुत बड़ पैटर्न में डेटा बिंदु हवे: एआई सिस्टम सभ कौनों भी डोमेन में बिसेसज्ञ लोग के बिचार के दोहरावे में तेजी से सक्षम होलें जहाँ निर्णय सीखल जाए वाला नियम सभ के पालन करे लें, तबहूँ जब ऊ नियम कहीं भी स्पष्ट रूप से ना लिखल गइल होखे।

विचार करीं कि सक्रिय फंड मैनेजमेंट आ पारंपरिक बिजनेस मैनेजमेंट में का समानता बा। दुनों में जानकारी एकट्ठा कइल, पैटर्न के पहिचान कइल, अनुभव से आकार लिहल हेरिस्टिक के लागू कइल आ अनिश्चितता के तहत निर्णय लिहल शामिल बा। अगर एआई कौनों फंड मैनेजर के निर्णय लेवे के प्रक्रिया के 71% सटीकता के साथ मॉडलिंग क सके ला, ई प्लाजिबल रूप से ऑपरेशन मैनेजर, एचआर डाइरेक्टर, सेल्स लीडर, आ बिजनेस एनालिस्ट लोग द्वारा लिहल गइल निर्णय सभ के एगो महत्वपूर्ण हिस्सा के मॉडलिंग क सके ला — अइसन लोग जिनहन के बिसेसज्ञता पैटर्न के पहिचान आ प्रतिक्रिया देवे में भी आधारित बा।

<ब्लॉककोट> के बा

"ज्ञान के काम करे वाला लोग खातिर खतरा ई नइखे कि एआई मानवीय निर्णय के पूरा तरीका से जगह ले ली — ई ई बा कि एआई मानव निर्णय के ओह हिस्सा सभ के जगह ले ली जे वास्तव में खाली पैटर्न-मैचिंग होखे लें। आ ई आश्चर्यजनक रूप से बड़हन हिस्सा निकले ला।"

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एकर मतलब ई नइखे कि मानव विशेषज्ञता बेकार हो जाला. मतलब कि मूल्यवान विशेषज्ञता के स्वभाव बदल रहल बा. फंड मैनेजर जे जिंदा रही आ पनपीहें ऊ लोग अइसन काम करेला जे एआई आसानी से नकल ना कर सके: सही मायने में नवीन जानकारी के संश्लेषण करेला, अइसन संबंध बनावेला जवन सूचनात्मक फायदा पैदा करेला, आ अतना नवीन परिस्थिति में निर्णय के प्रयोग करेला जवना के कवनो ऐतिहासिक मिसाल ना होखे. इहे तर्क हर प्रोफेशनल डोमेन पर भी लागू होला जेकरा के अब मशीन इंटेलिजेंस से नया रूप दिहल जा रहल बा।

वित्त के एआई व्यवधान के सबसे नजदीक से देखत उद्योग

के बा

म्यूचुअल फंड इंडस्ट्री अनिवार्य रूप से कोयला के खदान में व्हाइट कॉलर ऑटोमेशन खातिर कैनरी ह। ई डेटा से भरपूर बा, एकर परफार्मेंस मीट्रिक साफ बा आ सालन से निष्क्रिय इंडेक्स फंड सभ के लागत के दबाव में बा — जेकरा चलते ई एआई अपनावे खातिर असामान्य रूप से ग्रहणशील बा। बाकी उद्योगन के ध्यान से देखल जा रहल बा.

हेल्थकेयर में गूगल के डीपमाइंड नियर डायग्नोस्टिक एआई सिस्टम सभ में बिसेसज्ञ चिकित्सक सभ से मेल खात भा ओकरा से ढेर सटीकता से कुछ खास आँख के बेमारी आ कैंसर सभ के पता लगावे के क्षमता देखावल गइल बा। कानून में बड़हन भाषा मॉडल पर बनल टूल अनुबंध समीक्षा के काम कर रहल बाड़ें जिनहन में पहिले जूनियर एसोसिएट लोग के रात भर काम करे के पड़े ला। लेखा आ बित्तीय योजना में, एआई से संचालित प्लेटफार्म सभ विचरण बिस्लेषण, नकदी प्रवाह के पूर्वानुमान, आ विसंगति के पता लगावे के स्वचालित बना रहल बाड़ें जे कबो सीनियर बिस्लेषक लोग के समय के मांग करत रहलें।

सामान्य धागा ई नइखे कि एआई एह क्षेत्रन के विशेषज्ञन से बेसी होशियार बा. ई ई बा कि एआई अथक, सुसंगत आ स्केल करे में घातीय रूप से सस्ता बा. एगो ह्यूमन फंड मैनेजर के कवनो फर्म के सालाना पाँच लाख डॉलर के वेतन, लाभ आ ओवरहेड के नुकसान हो सकेला. ओह प्रबंधक के 71% ट्रेड सभ के अनुमान लगावे में सक्षम एआई सिस्टम ओह लागत के कुछ हिस्सा पर चले ला — आ एकरा खातिर बोनस, सैबेटिकल भा उत्तराधिकार योजना के जरूरत ना पड़े ला।

एल्गोरिदम से का बचल बा: मानव मूल्य के नया परिभाषा

एह तरह के शोध के सहज प्रतिक्रिया रक्षात्मक बा: ई तर्क दिहल कि मानवीय निर्णय अपूरणीय बा, एआई सही मायने में संदर्भ के ना समझ सकेला, अनुभवी पेशेवर लोग खातिर हमेशा भूमिका रही। ओहमें से कुछ साँच बा. बाकिर अधिका उत्पादक प्रतिक्रिया ई होला कि मानव विशेषज्ञता के कवन पहलू के स्वचालित कइल वास्तव में मुश्किल बनल बा, एह बारे में सटीक होखल.

एआई क्षमता के वर्तमान प्रक्षेपवक्र के आधार पर, निम्नलिखित प्रोफेशनल कौशल सभसे टिकाऊ लउके लें:

के बा
• रिश्ता आधारित बिस्वास: ग्राहक आ हितधारक लोग नियमित रूप से एह आधार पर निर्णय लेला कि ऊ लोग केकरा पर भरोसा करे ला, खाली एह आधार पर ना कि ऊ लोग के कवन जानकारी मिले ला। बिस्वास के निर्माण लगातार मानवीय बातचीत आ रुचि सभ के परमानित संरेखण के माध्यम से होला — एल्गोरिदमिक आउटपुट ना।
• नैतिक आ नियामक निर्णय: अइसन स्थिति सभ में नेविगेट कइल जहाँ नियम अस्पष्ट होखे, हितधारक के हित के टकराव होखे, या उपन्यास परिदृश्य होखे, नैतिक तर्क के जरूरत होखे, अबहिन भी मानवीय जवाबदेही के मांग करे ला।
• रचनात्मक संश्लेषण: बिबिध डोमेन सभ से अंतर्दृष्टि के संयोजन — ई देख के कि उपभोक्ता व्यवहार के एगो रुझान कौनों आपूर्ति श्रृंखला के भेद्यता से जुड़ल बा जे कौनों उभरत नियमन से जुड़ल बा — ओह तरह के एसोसिएटिव सोच के जरूरत होला जे एआई पैटर्न के पहिचान के तुलना में कम बिस्वास जोग तरीका से संभाले ला।
• हितधारक संचार: जटिल बिस्लेषण के अइसन कथन में अनुवाद कइल जे कार्रवाई के प्रेरित करे — बोर्ड के मनावल, बेचैन ग्राहक के शांत कइल, टीम के प्रेरित कइल — मौलिक रूप से एगो मानव संचार चुनौती हवे।
• वास्तविक नवीनता के प्रबंधन: जब अइसन स्थिति पैदा होखे लीं जिनहन के कौनों ऐतिहासिक मिसाल ना होखे (वैश्विक महामारी, भूराजनीतिक झटका, प्रतिमान बदले वाली तकनीक), तब मानवीय अनुकूलन क्षमता आ रचनात्मकता पूरक ना हो के जरूरी हो जाले।

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एह वास्तविकता के अनुकूल हो चुकल फंड मैनेजर लोग स्टॉक चयन गति भा डेटा प्रोसेसिंग वॉल्यूम पर एल्गोरिदम से मुकाबला करे के कोशिश नइखे करत. ई लोग अपना के पोर्टफोलियो आर्किटेक्ट, क्लाइंट रिलेशनशिप मैनेजर, आ जटिल रिस्क फ्रेमवर्क के स्टुअर्ड के रूप में पोजीशन दे रहल बा — अइसन भूमिका जवना में खाली पैटर्न-मैचिंग क्षमता के ना बलुक मानवीय मौजूदगी आ जवाबदेही के जरूरत होला।

अग्रगामी संगठन केतना प्रतिक्रिया दे रहल बा

एआई व्यवधान के सबसे चतुर प्रतिक्रिया ना त इनकार होला ना घबराहट — ई एकीकरण हवे। अगिला दशक में सभसे नीक परफार्मेंस देवे वाला संगठन ऊ हवें जे कम मूल्य के पैटर्न-मैचिंग काम के खतम करे खातिर एआई के इस्तेमाल करे लें जबकि मानव प्रतिभा के ओह गतिविधि सभ के ओर फिर से तैनात करे लें जिनहन के स्वचालित कइल वास्तव में मुश्किल रहल।

व्यावहारिक रूप से एकर मतलब होला ऑपरेशनल इंफ्रास्ट्रक्चर बनावल जवना से मनुष्य के एआई से बनल खुफिया जानकारी तक पहुँच मिल सके आ ओकरा के खुद डेटा वैज्ञानिक बने के जरूरत ना पड़े। बिक्री के नेता के पांच अलग-अलग प्लेटफार्म के बीच टॉगल कईले बिना सीआरएम गतिविधि के संगे-संगे एआई से संचालित लीड स्कोरिंग देखे में सक्षम होखे के चाही। एगो एचआर डायरेक्टर के वर्कफोर्स डेटा से रिटेन रिस्क सिग्नल के बिना मैन्युअल रूप से डैशबोर्ड बनवले सतह पर ले आवे में सक्षम होखे के चाहीं. एगो वित्तीय संचालक के बिना कवनो समर्पित विश्लेषक टीम के नकदी प्रवाह पर परिदृश्य पूर्वानुमान चलावे में सक्षम होखे के चाहीं।

| जब एआई से संचालित अंतर्दृष्टि ओही प्लेटफार्म के भीतर मौजूद होखे जहाँ फैसला के निष्पादन कइल जाला, ना कि अलगा टूल में साइल कइल जाला, बुद्धि आ कार्रवाई के बीच के फीडबैक लूप नाटकीय रूप से कस जाला। वैश्विक स्तर पर मेवेज के इस्तेमाल करे वाला 138,000 बिजनेस सभ खातिर ऊ एकीकरण भविष्य के आकांक्षा ना हवे; ई एगो वर्तमान परिचालन वास्तविकता ह।

इंतजार के लागत: पांच साल में निष्क्रियता कइसन लउकेला

स्थापित उद्योग सभ में एआई के बिघटन के धीमा गति से चले वाला ज्वार के रूप में माने के प्रवृत्ति बा — अइसन चीज जेकरा के आरामदायक दूरी पर निगरानी कइल जा सके ला जबकि हमेशा नियर बिजनेस जारी रखल जा सके ला। हार्वर्ड के फंड मैनेजमेंट के अध्ययन एगो याद दिलावत बा कि ज्वार मौजूदा लोग के उमेद से बेसी तेजी से बढ़ सकेला. म्यूचुअल फंड इंडस्ट्री सालन से निष्क्रिय इंडेक्स फंड के बेपरिष्कृत निवेशकन खातिर एगो आला उत्पाद बतावत खारिज करत रहल. 2023 ले, इतिहास में पहिली बेर अमेरिका में प्रबंधन के तहत कुल संपत्ति में निष्क्रिय फंड सभ सक्रिय फंड सभ के पीछे छोड़ दिहले रहलें।

| जब एआई तस्वीर में प्रवेश करेला त उ दुनो फायदा जल्दीए क्षीण हो जाला। विशेष सूचना के फायदा तब गायब हो जाला जब एआई पैमाना पर सार्वजनिक डेटा के संश्लेषण क सके ला। प्रोसेसिंग के फायदा तब गायब हो जाला जब एआई सेकेंड में एनालिसिस चला सके ला जे पहिले हप्ता भर लेत रहे।

जवन चीज के क्षरण ना होला — आ वास्तव में अउरी कीमती हो जाला — ऊ बा बेहतर सवाल पूछे के क्षमता, प्रामाणिक संबंध बनावे के क्षमता आ एकीकृत सिस्टम के भीतर काम करे के क्षमता जवन अंतर्दृष्टि के बिना घर्षण के निष्पादन में बदल देला। आज ओह तरह के बुनियादी ढांचा में निवेश करे वाला संगठन खाली एआई के बाधा के तइयारी नइखे करत. ई लोग अइसन ऑपरेशनल मॉडल बना रहल बा जवन अगिला पीढ़ी खातिर बिजनेस परफॉर्मेंस के परिभाषित करी।

वाल स्ट्रीट के एआई हिसाब से असली सबक

हार्वर्ड के अध्ययन से फंड मैनेजर के जगह रोबोट के बारे में सुर्खी पैदा होई, अवुरी उ सुर्खी ज्यादातर बात से चूक जाई। एकरा से भी महत्वपूर्ण खोज इ नईखे कि एआई विशेषज्ञ के फैसला के नकल क सकता — इ बा कि विशेषज्ञ के फैसला के बारे में सबसे महंगा चीज़ उ हिस्सा निकलल जवन मशीन सस्ता में संभाल सकेले। ऊ एहसास हर उद्योग में विशेषज्ञता के अर्थशास्त्र में बदलाव ले आवेला, खाली वित्त में ना.

जवन पेशेवर आ संगठन पनपीहें ऊ लोग एह वास्तविकता के बिना एकरा से लकवाग्रस्त भइले स्वीकार करेला. ई लोग वास्तविक रूप से मानवीय तत्व सभ के आसपास आपन भूमिका के नया तरीका से डिजाइन करी — बिस्वास, रचनात्मकता, नैतिक निर्णय, रिश्ता के बुद्धि - जबकि एआई के अइसन इंजन के रूप में अपनाई जे पैटर्न रिकग्निशन, डेटा संश्लेषण, आ रूटीन पूर्वानुमान के संभाले ला। ई लोग एकीकृत ऑपरेशनल प्लेटफार्म सभ में निवेश करी जे एआई से पैदा भइल खुफिया जानकारी के तुरंत कार्रवाई करे लायक बनावे, ना कि एकरा के मौजूदा वर्कफ़्लो सभ में ऐड-ऑन के रूप में मानल जाय।

आगामी दशक से बचल म्यूचुअल फंड मैनेजर ऊ ना होखी जे एल्गोरिदम के अनदेखी करी. ई ऊ लोग होखी जे एकरे बगल में काम करे के सीखी — एआई के इस्तेमाल से अनुमानित 71% के संभालल जा सके ताकि ऊ लोग पूरा तरीका से अप्रत्याशित 29% पर फोकस क सके जहाँ मानवीय बिचार अबहिन ले सभ अंतर पैदा करे ला। उहे अंकगणित अभी एआई संक्रमण के नेविगेट करे वाला हर बिजनेस लीडर प लागू होखेला। सवाल ई नइखे कि अनुकूलन कइल जाव कि ना. सवाल बा कि रउरा केतना जल्दी शुरू कर सकीलें.

अक्सर पूछल जाए वाला सवाल

का एआई सचमुच अनुभवी मानव प्रबंधक से बेहतर म्यूचुअल फंड के कारोबार के भविष्यवाणी कर सकेला?

हार्वर्ड बिजनेस स्कूल के अध्ययन के अनुसार, एआई मॉडल म्यूचुअल फंड के लगभग 71% ट्रेड के उल्लेखनीय सटीकता के साथ भविष्यवाणी क सके ला। ई सिस्टम सभ बिसाल डेटासेट सभ के बिस्लेषण करे लें — बैलेंस शीट, कमाई के कॉल, मैक्रोइकोनॉमिक सिग्नल सभ — कौनों भी मानव बिस्लेषक से कहीं तेजी से। जबकि ई हर बाजार के स्थिति में बेहतर रिटर्न के गारंटी ना देला, ई मजबूती से सुझाव देला कि एआई पैटर्न मान्यता आ निर्णय स्थिरता में पारंपरिक फंड प्रबंधन पर नापे जोग, संरचनात्मक बढ़त रखे ला।

सक्रिय रूप से प्रबंधित फंड में पइसा डाले वाला रोजमर्रा के निवेशकन खातिर एकर का मतलब बा?

एह से गंभीर सवाल उठत बा कि सक्रिय फंड मैनेजरन के ओर से लिहल प्रीमियम फीस जायज बा कि ना। अगर एआई ओह लोग के रणनीति के नकल कर सकेला आ संभावित रूप से बेहतर प्रदर्शन कर सकेला त निवेशकन के एल्गोरिदम से संचालित भा निष्क्रिय वाहन से बेहतर सेवा मिल सकेला. ई बदलाव स्मार्ट बिजनेस आ फाइनेंशियल टूल के इस्तेमाल से आपन खुद के पूंजी के अउरी प्रभावी तरीका से प्रबंधित करे के महत्व के भी रेखांकित करे ला, ना कि पूरा तरीका से मानव बिचौलिया लोग पर भरोसा कइल जेकर किनारा संकुचित हो रहल बा।

छोट व्यवसाय मालिक आ उद्यमी लोग स्मार्ट वित्तीय निर्णय लेवे खातिर एआई के इस्तेमाल कईसे कर सकेला?

मेवेज नियर प्लेटफार्म — 207 मॉड्यूल वाला बिजनेस ऑपरेटिंग सिस्टम जे app.mewayz.com पर महज $19/महीना में उपलब्ध बा — उद्यमी लोग के एआई से चले वाला टूल सभ के पहुँच देला जे कबो बड़हन उद्यम सभ खातिर बिसेस रहल। महंगा सलाहकार लोग के बित्तीय निर्णय के आउटसोर्सिंग करे के बजाय, बिजनेस मालिक लोग एकीकृत एनालिटिक्स के इस्तेमाल क के नकदी प्रवाह, मॉडल परिदृश्य सभ के निगरानी क सके ला आ डेटा समर्थित निर्णय ले सके ला आ ओही व्यवस्थित कठोरता के साथ जे अब वॉल स्ट्रीट के फंड मैनेजमेंट इंडस्ट्री के बाधित क रहल बा।

का एह बात के सीमा बा कि एआई वर्तमान में वित्तीय बाजार में का कर सकेला?

हँ, हँ, हँ। एआई ऐतिहासिक पैटर्न के पहिचान आ संरचित डेटा के प्रोसेसिंग में माहिर बा, बाकी ई अभूतपूर्व करिया हंस के घटना, भूराजनीतिक झटका भा मानव मनोबिज्ञान से संचालित बदलाव से जूझ सके ला जे एकरे प्रशिक्षण डेटा से बाहर आवे ला। मानव प्रबंधक लोग अबहिन ले बाजार के चरम बिचलन के दौरान संदर्भ संबंधी निर्णय, नैतिक तर्क, आ अनुकूली सोच ले आवे ला। निकटकालिक परिणाम के सभसे संभावना हाइब्रिड मॉडल हवे, जहाँ एआई बिस्लेषण के संभाले ला जबकि मनुष्य उच्च दांव वाला फैसला सभ के निगरानी रखे ला।

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