การลดต้นทุนของอัลฟ่า: กรอบการทำงานของ CIO สำหรับการบูรณาการระหว่างมนุษย์และ AI

อุตสาหกรรมการจัดการสินทรัพย์ที่ใช้งานอยู่ถึงจุดแตกหักแล้ว หลังจากหลายทศวรรษที่รุ่งเรืองด้วยค่าธรรมเนียมที่สูงและสินทรัพย์ที่เพิ่มขึ้น ผู้จัดการที่กระตือรือร้นในปัจจุบันเผชิญกับแรงกดดันด้านกำไรอย่างไม่หยุดยั้ง การลงทุนเชิงรับได้กัดกร่อนรายได้ ในขณะที่ต้นทุนในการผลิตอัลฟ่ายังคงสูงอย่างต่อเนื่องเนื่องจากมีทีมขนาดใหญ่ ความต้องการข้อมูลที่ซับซ้อน และโครงสร้างพื้นฐานที่หนักหน่วง

ในขณะที่บางบริษัทสามารถจัดการลดต้นทุนได้จริงด้วยการตัดแบบดั้งเดิม แต่การประหยัดเหล่านี้แทบจะไม่ทันกับการบีบอัดมาร์จิ้นอย่างไม่หยุดยั้ง ด้วยภาระเพิ่มเติมจากกฎระเบียบ ความปลอดภัยทางไซเบอร์ และการบำรุงรักษาเทคโนโลยี บริษัทต่างๆ ต้องเผชิญกับข้อจำกัดด้านโครงสร้าง ได้แก่ ค่าธรรมเนียมที่ลดลงและการไหลเข้าที่อ่อนแอในด้านหนึ่ง ต้นทุนที่เพิ่มขึ้นหรือไม่ยืดหยุ่นในอีกด้านหนึ่ง สมรภูมิไม่ได้มีประสิทธิภาพเพียงอย่างเดียวอีกต่อไป แต่มีค่าใช้จ่ายของอัลฟ่า

เทคโนโลยีควรจะแก้ปัญหานี้ แต่ในหลายกรณีกลับทำตรงกันข้าม การลงทุนหลายปีใน AI และระบบอัตโนมัติล้มเหลวในการลดต้นทุน เนื่องจากบริษัทส่วนใหญ่ยังคงติดอยู่กับสถาปัตยกรรมแบบเดิมที่ใช้ทรัพยากรและเรียกเก็บภาษีความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น

การใช้จ่ายด้านเทคโนโลยีส่วนใหญ่ในปัจจุบันเพียงแต่บำรุงรักษาระบบที่มีอยู่ (มักจะเป็น 60% ถึง 80% ของงบประมาณด้านเทคโนโลยีทั้งหมด) ทำให้เหลือพื้นที่เพียงเล็กน้อยสำหรับการสร้างสรรค์นวัตกรรม แม้ว่าจะมีการนำเครื่องมือสมัยใหม่มาใช้ การต่อต้านของมนุษย์มักจะจำกัดผลกระทบ เนื่องจากผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอและนักวิเคราะห์กลัวการสูญเสียการควบคุมหรือความเกี่ยวข้องของงาน

สำหรับ CIO การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงคือวัฒนธรรม: ความสำเร็จเกิดขึ้นเมื่อมีการใช้ AI เพื่อเพิ่มศักยภาพให้กับผู้เชี่ยวชาญ ไม่ใช่แทนที่พวกเขา ทำให้ทีมมีเวลามุ่งเน้นไปที่การตัดสินใจที่มีมูลค่าสูงสุด

พิมพ์เขียวสำหรับโรงงานอัลฟ่าที่คุ้มต้นทุน

การที่ผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอที่ได้รับค่าตอบแทนสูงใช้เวลาในการรวบรวมข้อมูลด้วยตนเองมีค่าใช้จ่ายสูง แทนที่จะใช้วิจารณญาณที่มีมูลค่าสูง อุตสาหกรรมนี้เต็มไปด้วยการพูดคุย แต่ยังขาดพิมพ์เขียวที่ใช้งานได้จริง

แล้วผู้จัดการสินทรัพย์จะหลีกหนีจากกรงเล็บค่าธรรมเนียม สร้างอัลฟ่าที่ยั่งยืน หลุดพ้นจากกับดักแบบเดิม และนำคนของพวกเขาไปด้วยได้อย่างไร วิธีแก้ปัญหาคือการคิดทบทวนกระบวนการลงทุนใหม่เพื่อสร้างโรงงานอัลฟ่ารูปแบบใหม่ที่มีประสิทธิภาพสูงและสามารถปรับขนาดได้ แต่ยังคงรักษาความเชี่ยวชาญของมนุษย์ไว้เป็นแกนหลัก

จากประสบการณ์กว่า 20 ปีในการจัดการพอร์ตการลงทุนของสถาบัน (AUM มากกว่า 1.6 พันล้านยูโร) และการออกแบบกระบวนการลงทุนของมนุษย์และ AI ฉันได้ออกแบบและทดสอบพิมพ์เขียวแบบ end-to-end เฉพาะที่ลดต้นทุนของอัลฟ่าโดยระบุสาเหตุที่แท้จริงเหล่านี้

ตัวอย่างเช่น ในระหว่างการถ่ายทอดสดเมื่อต้นเดือนตุลาคม 2025 แบบจำลองดังกล่าวได้เน้นย้ำถึงความคลาดเคลื่อนในการประเมินมูลค่าที่ผิดปกติในบริษัทญี่ปุ่น IHI Company ซึ่งไม่สามารถตรวจพบการคัดกรองปัจจัยแบบเดิมได้ การแจ้งเตือนดังกล่าวส่งผลให้มีการตรวจสอบปัจจัยพื้นฐานของบริษัททันที ภายในไม่กี่ชั่วโมง ผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอจะตรวจสอบปัจจัยขับเคลื่อนที่สำคัญ ตัดสินว่าการกำหนดราคาที่ไม่ถูกต้องนั้นเป็นของแท้ และเริ่มตำแหน่งงาน การค้าขายนี้เป็นส่วนหนึ่งของพอร์ตโฟลิโอโมเดลสดที่ออกแบบมาเพื่อทดสอบพิมพ์เขียว Human+AI เต็มรูปแบบแบบเรียลไทม์ และเพื่อวัดผลกระทบต่อต้นทุนของอัลฟ่า

นี่คือลักษณะของโรงงานอัลฟ่าใหม่:

1. IP ใหม่: โมเดลใบอนุญาต, พร้อมท์การสร้าง
   ความได้เปรียบในปัจจุบันไม่ได้มาจากการสร้างแบบจำลอง AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์อีกต่อไป แต่มาจากวิธีที่บริษัทต่างๆ ใช้งานโมเดลเหล่านั้น แทนที่จะทุ่มทุนในการพัฒนาภายในองค์กร CIO ควรออกใบอนุญาตโมเดลภายนอกที่ดีที่สุดหลายแบบ และมุ่งเน้นไปที่การสร้างความแตกต่างที่แท้จริง นั่นก็คือ การนำไปปฏิบัติ นั่นหมายถึงการรู้ว่าควรใช้โมเดลใด ใช้งานที่ไหนในกระบวนการลงทุน และวิธีการรวมผลลัพธ์อย่างมีประสิทธิภาพ ทรัพย์สินทางปัญญาที่แท้จริงของบริษัทตอนนี้อยู่ในคลังข้อมูลที่รวดเร็ว ซึ่งเป็นขั้นตอนการทำงานที่ได้รับการปรับแต่งซึ่งฝังปรัชญาการลงทุนของบริษัทไว้ในแบบจำลองสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไป แนวทาง Human+AI นี้เปลี่ยนการใช้จ่ายจาก CapEx จำนวนมากไปเป็น OpEx ที่ยืดหยุ่น ซึ่งมักจะมีค่าใช้จ่ายเพียงเล็กน้อยประมาณ 500 ถึง 5,000 เหรียญสหรัฐต่อรุ่นต่อเดือน และต้องมีการตรวจสอบภูมิทัศน์ของ AI อย่างต่อเนื่อง เพื่อให้สามารถทดสอบและบูรณาการโมเดลใหม่และดีกว่าได้เมื่อเกิดขึ้น
2. กระบวนการใหม่: ช่องทางมนุษย์และ AI สี่ขั้นตอน
   กระบวนการวิจัยเชิงเส้นแบบดั้งเดิมจะต้องกลายเป็นระบบหลายขั้นตอนที่มนุษย์และเครื่องจักรทำงานร่วมกันจากบนลงล่าง ในตัวอย่างหุ้นทั่วโลก (ใช้ได้กับตราสารหนี้หรือหลายสินทรัพย์) AI จะสนับสนุนการตัดสินใจการจัดสรรโดยคำนึงถึงระบอบการปกครองเป็นอันดับแรก เช่น การควบคุมระดับเงินสดตามสัญญาณของตลาด และเพิ่มระดับการจัดการความเสี่ยงที่สำคัญก่อนที่งานสต็อกแต่ละรายการจะเริ่มต้นขึ้น

   จากนั้น การจัดการพอร์ตโฟลิโอจะดำเนินการผ่านช่องทาง Human+AI สี่ขั้นตอน:

   • ขั้นที่ 1: การคัดกรองล่วงหน้า (เช่น 17,000 → 5,000 หุ้น)
     ขั้นตอนแรกนี้เป็นขั้นตอนเชิงปริมาณล้วนๆ และไม่ต้องใช้ AI โดยเกี่ยวข้องกับการคัดกรองจักรวาลของตลาดที่พัฒนาแล้วทั่วโลก ซึ่งมีหุ้นประมาณ 17,000 ตัว โดยเทียบกับเกณฑ์ที่สำคัญ เช่น สภาพคล่องขั้นต่ำและมูลค่าหลักทรัพย์ตามราคาตลาด เป้าหมายคือการจำกัดขอบเขตให้เหลือเพียงจักรวาลที่สามารถจัดการได้มากขึ้นของบริษัทประมาณ 5,000 แห่งที่ได้มาตรฐานการลงทุนขั้นพื้นฐาน
   • ขั้นตอนที่ 2: การสร้างไอเดีย (เช่น 5,000 → 500 หุ้น)
     นี่คือจุดแข็งของ AI เข้ามามีบทบาทอย่างแท้จริง การเรียนรู้ของเครื่องและโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ถูกนำไปใช้กับจักรวาลหุ้น 5,000 ตัว เพื่อแสดงแนวคิดการลงทุนใหม่ๆ ที่สอดคล้องกับสภาพแวดล้อมของตลาดในปัจจุบัน กระบวนการนี้มีการปรับตัวซึ่งแตกต่างจากการคัดกรองแบบคงที่ โดยที่ AI สามารถเปลี่ยนโฟกัสระหว่างมูลค่าและรูปแบบการเติบโตได้แบบไดนามิก ระบุแนวโน้มของภาคส่วนที่เกิดขึ้นใหม่ และระบุค่าผิดปกติที่วิธีการแบบเดิมอาจมองข้าม เช่น ตัวอย่างของ IHI Company
   • ขั้นตอนที่ 3: การวิเคราะห์เชิงลึก (เช่น 500 → 100 หุ้น)
     ตอนนี้คุณสามารถปรับใช้ฟังก์ชัน AI ทั่วไปในฐานะทีมนักวิเคราะห์รุ่นเยาว์ได้แล้ว AI อ่านและวิเคราะห์เอกสารที่ยื่นต่อองค์กร น้ำเสียงของฝ่ายบริหาร ตัวชี้วัดทางเทคนิค ข้อมูลความเชื่อมั่น ตำแหน่งทางการแข่งขัน และอื่นๆ อีกมากมายจากบริษัท 500 แห่งที่ก้าวล้ำหน้าจากขั้นก่อน โดยใช้ประโยชน์จากคลังข้อมูลพร้อมท์อันเป็นกรรมสิทธิ์ของบริษัท AI จะจัดการปริมาณงานทางกล ในขณะที่นักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์หรือผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอจะให้การตีความที่สำคัญ พวกเขาร่วมกันกลั่นกรองรายชื่อผู้สมัครที่มีความเชื่อมั่นสูงจากผู้สมัครประมาณ 100 คน ในตัวอย่างของ IHI Company ผู้จัดการใช้การวิเคราะห์เชิงลึกของ AI เพื่อตรวจสอบความแข็งแกร่งและคูน้ำในงบดุลของบริษัท โดยเปลี่ยนจากแนวคิดไปสู่ความเชื่อมั่นในเวลาเพียงเศษเสี้ยวของเวลาปกติ
   • ขั้นตอนที่ 4: การสร้างพอร์ตโฟลิโอ (เช่น 100 → 70 หุ้น)
     ในที่สุด ผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอจะควบคุมได้อย่างเต็มที่ โดยใช้ AI เป็นตัวช่วยในขั้นตอนการก่อสร้าง ด้วยตัวเลือกหุ้น 100 ตัวในมือ ผู้จัดการจะใช้เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อปรับขนาดตำแหน่งให้เหมาะสมและจัดการความเสี่ยงในระดับพอร์ตโฟลิโอ ตามรายละเอียดในโพสต์ก่อนหน้าของฉันขั้นตอนสุดท้ายนี้ ซึ่งการตัดสินโดยมนุษย์เป็นไปตามความแม่นยำของเครื่องจักร สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานที่ปรับตามความเสี่ยงได้อย่างมาก และช่วยให้มั่นใจได้ว่าการสร้างอัลฟ่านั้นทั้งปรับขนาดได้และคุ้มค่า

     ช่องทางนี้จะบีบอัดวงจรการจัดการพอร์ตโฟลิโอ เสริมสร้างระเบียบวินัยของกระบวนการ และทำให้รุ่นอัลฟ่าสามารถปรับขนาดได้ ไม่ว่าทีมจะวิเคราะห์หุ้น 100 หรือ 10,000 ตัว ในขณะเดียวกันก็โจมตีด้านต้นทุนของสมการการจัดการที่ใช้งานอยู่โดยตรง

3. สถาปัตยกรรมใหม่: ผลงานสี่เสาหลัก
   หลักการ “human within the loop” ต้องเป็นมากกว่าสโลแกน ต้องมีสถาปัตยกรรมพอร์ตโฟลิโอที่ชัดเจนและโปร่งใส แทนที่จะพึ่งพากล่องดำเพียงกล่องเดียว กลุ่มผลิตภัณฑ์ Human+AI ที่แข็งแกร่งถูกสร้างขึ้นจากส่วนประกอบที่แตกต่างและมีเป้าหมาย

   การออกแบบที่ใช้งานได้จริงประกอบด้วยปลอกแขนสี่ส่วน:

   • แนวคิดยอดนิยมที่ขับเคลื่อนด้วย AI: การจัดสรรที่ใหญ่ที่สุด สร้างขึ้นจากโอกาสที่มีความเชื่อมั่นสูงโดยช่องทาง AI และตรวจสอบโดยผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอ
   • ความเชี่ยวชาญของมนุษย์: ช่องทางเฉพาะสำหรับแชมป์เปี้ยนที่ซ่อนเร้นและพื้นที่เฉพาะทาง ซึ่งข้อมูลเชิงลึกที่เป็นเอกลักษณ์ของผู้จัดการจะเพิ่มมูลค่าและคว้าโอกาสที่ AI อาจมองข้าม
   • เสถียรภาพหลัก: ตำแหน่งเชิงกลยุทธ์ในกลุ่มดัชนีหลักที่สำคัญเพื่อยึดสภาพคล่องและจัดการข้อผิดพลาดในการติดตาม
   • ความเสี่ยงที่ขับเคลื่อนด้วย AI: การกระจายตำแหน่งที่ AI เลือกไว้ เพื่อลดความผันผวนโดยรวม และเพิ่มอัตราส่วน Sharpe ของพอร์ตโฟลิโอ

โครงสร้างสี่เสานี้มีความโปร่งใสและตรวจสอบได้ แสดงให้เห็นว่าการตัดสินใจของมนุษย์และความชาญฉลาดของเครื่องจักรทำงานร่วมกันอย่างไร มันทำให้มนุษย์สามารถควบคุมได้อย่างมั่นคง ไม่ใช่ในฐานะผู้ยับยั้งในตอนท้าย แต่เป็นผู้สร้างผลงานทั้งหมด

การรักษาขอบ

นักลงทุนไม่ได้สูญเสียความกระหายที่จะเอาชนะตลาด เพียงแต่เต็มใจที่จะจ่ายค่าธรรมเนียมสูงเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่อ่อนแอเท่านั้น หากผู้จัดการที่กระตือรือร้นสามารถลดต้นทุนในการสร้างอัลฟ่าได้อย่างมีนัยสำคัญ พวกเขาสามารถเสนอมูลค่าที่น่าสนใจเมื่อเทียบกับผลิตภัณฑ์แบบพาสซีฟได้อีกครั้ง

สำหรับผู้นำด้านการลงทุน โดยเฉพาะ CIO คำสั่งนั้นชัดเจน: อนาคตเป็นของผู้ที่ปรับโครงสร้างกระบวนการทำงานของตนใหม่ ไม่ใช่แค่ได้รับเครื่องมือใหม่เท่านั้น ขั้นตอนแรกคือการนำร่อง กระบวนการไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ — ผลิตภัณฑ์ที่ช่วยให้ทีมสามารถขยายรุ่นอัลฟ่าได้อย่างมีประสิทธิภาพและทำกำไร

สิ่งสำคัญที่สุดคือการประหยัดต้นทุนไม่ได้มาพร้อมกับประสิทธิภาพการทำงาน เมื่อผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์เป็นอิสระจากการทำงานโดยใช้ข้อมูลด้วยตนเอง พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่ตัวขับเคลื่อนอัลฟ่าที่แท้จริงได้ ผลลัพธ์นั้นง่าย: แบบเดียวกันหรือดีกว่าแบบอัลฟ่าในราคาเพียงเศษเสี้ยว–

ผลลัพธ์เบื้องต้นจากพอร์ตโฟลิโอโมเดลสดที่ใช้พิมพ์เขียวนี้ชี้ให้เห็นว่ามีความเป็นไปได้ที่จะรวมประสิทธิภาพการแข่งขันเข้ากับโครงสร้างต้นทุนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยไม่ต้องเพิ่มจำนวนพนักงานหรือเพิ่มงบประมาณด้านเทคโนโลยี

การรักษาขอบนั้นต้องใช้ระบบแบบไดนามิก ด้วยโมเดล AI ใหม่ที่เกิดขึ้นทุกสัปดาห์ การประเมิน การทดสอบ และการบูรณาการเครื่องมือที่ดีที่สุดอย่างต่อเนื่องจะต้องกลายเป็นวินัยในการปฏิบัติงานมาตรฐานสำหรับ CIO ที่มุ่งเน้นความสามารถในการแข่งขันในระยะยาว

บริษัทที่ประสบความสำเร็จคือบริษัทที่เชี่ยวชาญด้านการบูรณาการการตัดสินใจของมนุษย์และ AI ในวงกว้าง พวกเขาจะเป็นผู้ทำลายต้นทุนของอัลฟ่าและสร้างข้อได้เปรียบที่ยั่งยืนในยุคต่อไปของการจัดการเชิงรุก