۱۰ فاکتور ارزش‌آفرینی
سرمایه‌گذاران با در اختیار قرار دادن سرمایه خود به شرکت‌های مدیریت دارایی نه‌تنها بازدهی متناسب و پایدار طلب می‌کنند، بلکه همواره متقاضی شفافیت و شخصی‌سازی بیشتر و تجربه دیجیتال بهتر هستند. این را در کنار فشار کارمزدی و ساختار حقوقی و مقرراتی دست‌و‌پاگیر در صنعت که گذاشته شود، ضرورت حرکت از رویکرد انسان‌محور به مدل انسان+ماشین روشن‌تر می‌شود.
به نظر می‌رسد صنعت مدیریت دارایی با تکیه بر همین روند و راهکارهای شگفت‌انگیزی که تحولات هوش مصنوعی پیش روی آن می‌گذارد، در پنج حوزه زیر متحول خواهد شد. حوزه‌هایی که شرکت‌های فعال می‌توانند در ده لایه مختلف در زنجیره ارزش خود، برای ارزش‌آفرینی به آنها تکیه کنند. پنج حوزه متمایز ارزش‌آفرینی در صنعت مدیریت دارایی عبارتند از:
۱. ایجاد آلفا به معنای کسب بازدهی بهتر نسبت به میانگین بازار: با افزایش گستره بررسی، سرعت کشف و دقت تحلیل‌ها از طریق ایجاد مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از ایجینت‌های اختصاصی‌سازی‌شده.
۲. بهینه‌سازی ریسک برای حفظ سرمایه و مدیریت شوک‌ها: با کشف سریع ناهنجاری‌ها، سناریوسازی و طراحی مدل‌های واکنش به سناریوها (طیفی از واکنش‌های فوری، خودکار، محدود).
۳. بهینه‌سازی تجربه و افزایش رضایت مشتری برای حفظ مشتریان فعلی و جذب سرمایه جدید: با شناخت مشتریان از طریق روش‌های هوشمند تعاملی و هدایت آنها برای شخصی‌سازی پرتفوهای سرمایه‌گذاری از طریق مشاوره سرمایه‌گذاری، تولید محتوا یا مدیریت ثروت اختصاصی.
۴. کارآیی عملیاتی با هدف هزینه کمتر، خروجی بهتر: با بازطراحی مدل عملیاتی کسب‌و‌کار به سوی هوشمندسازی بخش‌هایی از زنجیره که قابلیت تکامل به مدل انسان+ماشین را دارند.
۵. رشد و نوآوری به معنای خلق محصولات جدید و پاسخ به نیازها، روندها و علایق نوظهور سرمایه‌گذاران: با خلق محصولات و مدل‌های هوشمند مدیریت ثروت، سرمایه‌گذاری مستقیم یا مشاوره سرمایه‌گذاری.
ده لایه متمایز و پوشش‌دهنده کل زنجیره ارزش شرکت‌های مدیریت دارایی، که هوش مصنوعی پتانسیل ایجاد بهره‌وری، مزیت رقابتی و در نتیجه رشد و خلق ارزش در آنها را دارد:
۱) بازاریابی و جذب سرمایه‌گذار: با هدف رشد دارایی‌های تحت مدیریت از طریق تحلیل رفتار و هدف‌گیری دقیق مخاطبان، بهینه‌سازی محتوا و خروجی‌های بازاریابی؛ به عبارت دیگر، کسب خروجی بهتر به ازای هر واحد سرمایه‌گذاری در واحد بازاریابی.
۲) فروش و کشف نیاز سرمایه‌گذار: با بهینه‌سازی تصمیم‌های سرمایه‌گذاری، کاهش خطای انسانی و افزایش اعتماد مشتریان از طریق تحلیل پروفایل رفتاری و مالی مشتریان برای توصیه محصول مناسب.
۳) شناخت، پذیرش و فعال‌سازی مشتریان (KYC/AML و Onboarding): با پذیرش، افتتاح حساب و راه‌اندازی سریع و بهینه دستری مشتریان به ابزارهای معاملاتی و گزارش‌دهی، بدون صرف‌نظر از جمع‌آوری همزمان داده‌های بااهمیت.
۴) تخصیص استراتژیک دارایی: با طراحی مدل‌های جمع‌آوری داده‌های کلان و کشف الگوهای تغییرات ساختاری در احساسات (Sentiment) در شبکه‌های اجتماعی برای تحلیل و پیش‌بینی رفتار سرمایه‌گذاران و چرخه‌های بازار.
۵) تخصیص تاکتیکی و انتخاب ابزار: با طراحی ایجنت‌های متمرکز بر تحلیل صورت‌های مالی، مجامع و اخبار شرکت‌ها یا تغییرات در عوامل بنیادی سایر کلاس‌های دارایی، انجام محاسبات و دسته‌بندی‌های بهینه برای تصمیم‌سازی.
۶) اجرا و کارگزاری معاملات: با طراحی ابزارهایی برای بهینه‌سازی زمان سفارش تا اجرا و نسبت درآمد به هزینه هر سفارش.
۷) کنترل‌ها، ریسک و انطباق: با هدف محافظت از سرمایه، رعایت قوانین، جلوگیری از جریمه و مدیریت ریسک شهرت از طریق طراحی ابزارهای کنترل و نظارت داخلی برای الگویابی معاملات در واحدهای مدیریت دارایی و کارگزاری و پیشگیری از خطای انسانی و تخلفات.
۸) گزارش‌دهی و شفافیت عملکرد: اعتمادسازی و افزایش ماندگاری مشتریان از طریق تولید خودکار گزارش‌های عملکرد و چت‌بات‌های مشاوره‌ای اختصاصی‌سازی‌شده برای گروه‌های مختلف مشتریان.
۹) بازنگری استراتژی سرمایه‌گذاری و یادگیری مستمر: با اصلاح دوره‌ای فرآیندهای تصمیم‌سازی و اجرا و افزایش آلفا از طریق تفکیک بازده، کشف الگوهای بازدهی و بک‌تست استراتژی‌های رقیب.
۱۰) حفظ مشتری، رشد دارایی تحت مدیریت، و توسعه محصول: با بازنگری دوره‌ای سابقه فعالیت، بازخوردها و احساسات مشتریان، پیشنهاد محصولات تکمیلی یا تغییرات استراتژی و ساختار محصول.
اینها زمینه‌هایی است که شرکت‌های مدیریت دارایی را قادر می‌سازد که با ایستادن بر شانه‌های هوش مصنوعی و استفاده از قابلیت‌های آن، ارزش‌آفرینی کنند. در این مسیر، شرکت‌هایی بیشترین استفاده را از این تحولات خواهند برد که ابتدا آمادگی لازم را برای پذیرش فرهنگ انسان+ماشین در سازمان ایجاد کرده باشند و سپس به صورت سریع و بهینه، برای تمرکز و سرمایه‌گذاری در این حوزه اقدام کنند.
* سرمایه‌گذار و تحلیلگر ارشد کسب‌و‌کار
