تقليل تكلفة ألفا: إطار عمل مدير تكنولوجيا المعلومات للتكامل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي
وصلت صناعة إدارة الأصول النشطة إلى نقطة الانهيار. بعد عقود من الازدهار بفضل الرسوم المرتفعة والأصول المتنامية، يواجه المديرون النشطون الآن ضغوطًا لا هوادة فيها على الهامش. لقد أدى الاستثمار السلبي إلى تآكل الإيرادات، في حين أن تكلفة إنتاج ألفا لا تزال مرتفعة بشكل عنيد بسبب الفرق الكبيرة، واحتياجات البيانات المعقدة، والبنية التحتية الثقيلة.
وفي حين تمكنت بعض الشركات من خفض التكاليف المطلقة من خلال التخفيضات التقليدية، فإن هذه المدخرات نادرا ما تواكب ضغط الهوامش المستمر. ومع الأعباء الإضافية الناجمة عن التنظيم، والأمن السيبراني، وصيانة التكنولوجيا، تجد الشركات نفسها واقعة في ضغوط هيكلية: انخفاض الرسوم وضعف التدفقات الداخلة من جانب، وارتفاع التكاليف أو عدم مرونتها من ناحية أخرى. لم تعد ساحة المعركة تقتصر على الأداء وحده، بل على تكلفة ألفا.
كان من المفترض أن تحل التكنولوجيا هذه المشكلة، لكنها فعلت العكس في كثير من الحالات. فشلت سنوات من الاستثمار في الذكاء الاصطناعي والأتمتة في خفض التكاليف لأن أغلب الشركات تظل محاصرة في بنية قديمة تستهلك الموارد وتفرض ضريبة تعقيد متزايدة.
إن قسماً كبيراً من الإنفاق التكنولوجي اليوم يحافظ ببساطة على الأنظمة القائمة (في كثير من الأحيان 60% إلى 80% من إجمالي ميزانيات التكنولوجيا)، مما لا يترك مجالاً كبيراً للابتكار. وحتى عندما يتم تقديم الأدوات الحديثة، فإن المقاومة البشرية غالبا ما تحد من تأثيرها، حيث يخشى مديرو المحافظ والمحللون فقدان السيطرة أو الأهمية الوظيفية.
بالنسبة لمدراء تكنولوجيا المعلومات، فإن التحول الحقيقي هو ثقافي: فالنجاح يأتي عندما يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتمكين الخبراء، وليس استبدالهم، مما يحرر الفرق للتركيز على القرارات ذات القيمة الأعلى.
مخطط لمصنع ألفا فعال من حيث التكلفة
هناك تكلفة فرصة باهظة تتمثل في قيام مديري المحافظ الذين يحصلون على تعويضات عالية بقضاء الوقت في جمع البيانات يدويًا بدلاً من الحكم على القيمة العالية. الصناعة مليئة بالأحاديث، ولكنها تفتقر إلى المخططات الفعلية والعملية.
إذن، كيف يمكن لمديري الأصول الهروب من مخلب تكلفة الرسوم، وتوليد ألفا مستدام، والتحرر من فخ الإرث، وجلب موظفيهم معهم؟ ويكمن الحل في إعادة تصور عملية الاستثمار نفسها لبناء نوع جديد من المصانع الأولية التي تتسم بالكفاءة العالية وقابلة للتطوير مع الحفاظ على الخبرة البشرية في جوهرها.
بالاعتماد على أكثر من 20 عامًا من الخبرة في إدارة المحافظ المؤسسية (أكثر من 1.6 مليار يورو من الأصول المدارة) وتصميم عمليات الاستثمار في الإنسان والذكاء الاصطناعي، قمت بتصميم واختبار مخطط محدد شامل يخفض تكلفة ألفا من خلال معالجة هذه الأسباب الجذرية.
على سبيل المثال، أثناء التشغيل المباشر في بداية أكتوبر 2025، سلط النموذج الضوء على اضطراب غير عادي في التقييم في الشركة اليابانية IHI Corporation والذي فشلت شاشة العامل التقليدية في اكتشافه. أدى التنبيه إلى إجراء مراجعة فورية لأساسيات الشركة. وفي غضون ساعات، تحقق مدير المحفظة من صحة الدوافع الأساسية، وحكم على أن التسعير الخاطئ حقيقي، وبدأ في اتخاذ موقف. كانت هذه التجارة جزءًا من مجموعة نماذج حية مصممة لاختبار مخطط Human+AI الكامل في الوقت الفعلي وقياس تأثيره على تكلفة ألفا.
إليك ما يبدو عليه مصنع ألفا الجديد:
- عنوان IP الجديد: نماذج الترخيص، ومطالبات البناء
لم تعد الميزة اليوم تأتي من بناء نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة، بل تأتي من كيفية استخدام الشركات لها. بدلاً من ضخ رأس المال في التطوير الداخلي، يجب على مديري تكنولوجيا المعلومات ترخيص العديد من النماذج الخارجية الأفضل في فئتها والتركيز على الفارق الحقيقي: التنفيذ. وهذا يعني معرفة النماذج التي ينبغي استخدامها، وأين يمكن نشرها في عملية الاستثمار، وكيفية الجمع بين مخرجاتها بفعالية. تكمن الملكية الفكرية الحقيقية للشركة الآن في مكتبتها الفورية – وهي مسارات العمل المخصصة التي تدمج فلسفتها الاستثمارية في نماذج ذات أغراض عامة. يعمل هذا النهج البشري + الذكاء الاصطناعي على تحويل الإنفاق من النفقات الرأسمالية الثقيلة إلى النفقات التشغيلية المرنة، غالبًا بتكلفة متواضعة تبلغ حوالي 500 دولار إلى 5000 دولار لكل نموذج شهريًا ويتطلب مراقبة مستمرة لمشهد الذكاء الاصطناعي حتى يمكن اختبار النماذج الجديدة والأفضل ودمجها عند ظهورها. - العملية الجديدة: مسار تحويل الإنسان + الذكاء الاصطناعي من أربع مراحل
يجب أن تصبح عملية البحث الخطية التقليدية نظامًا متعدد المراحل يعمل فيه البشر والآلات معًا من الأعلى إلى الأسفل. في مثال الأسهم العالمية (الذي ينطبق بالتساوي على الدخل الثابت أو الأصول المتعددة)، يدعم الذكاء الاصطناعي أولاً قرارات التخصيص المدركة للنظام، مثل توجيه المستويات النقدية بناءً على إشارات السوق وإضافة طبقة مهمة من إدارة المخاطر قبل بدء عمل الأسهم الفردية.ومن هناك، تمر إدارة المحفظة من خلال مسار الإنسان + الذكاء الاصطناعي المكون من أربع مراحل:
- المرحلة 1: الفحص المسبق (على سبيل المثال، 17000 → 5000 سهم)
هذه الخطوة الأولى كمية بحتة ولا تتطلب الذكاء الاصطناعي. وهو يتضمن فحص عالم الأسواق المتقدمة العالمية – ما يقرب من 17000 سهم – مقابل معايير أساسية مثل الحد الأدنى من السيولة والقيمة السوقية. الهدف هو تضييق المجال ليشمل عالمًا أكثر قابلية للإدارة يضم حوالي 5000 شركة تلبي معايير قابلية الاستثمار الأساسية. - المرحلة 2: توليد الأفكار (على سبيل المثال، 5000 → 500 سهم)
هذا هو المكان الذي تلعب فيه قوة الذكاء الاصطناعي دورًا حقيقيًا. يتم تطبيق التعلم الآلي ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية على عالم مكون من 5000 سهم لطرح أفكار استثمارية جديدة تتماشى مع بيئة السوق الحالية. وعلى عكس الفحص الثابت، فإن هذه العملية قابلة للتكيف: حيث يستطيع الذكاء الاصطناعي تحويل التركيز ديناميكيًا بين أنماط القيمة والنمو، وتحديد اتجاهات القطاع الناشئة، وتحديد القيم المتطرفة التي قد تتجاهلها الأساليب التقليدية، مثل مثال شركة IHI. - المرحلة 3: التحليل العميق (على سبيل المثال، 500 → 100 سهم)
يمكنك الآن نشر وظائف الذكاء الاصطناعي التوليدية كفريق من المحللين المبتدئين. من خلال الاستفادة من المكتبة الفورية الخاصة بالشركة، يقوم الذكاء الاصطناعي بقراءة وتحليل ملفات الشركات ونبرة الإدارة والمؤشرات الفنية وبيانات المشاعر والمواقع التنافسية وغير ذلك الكثير عبر 500 شركة تقدمت من المرحلة السابقة. يتعامل الذكاء الاصطناعي مع عبء العمل الميكانيكي، بينما يقدم المحلل البشري أو مدير المحفظة التفسير النقدي. ويقومون معًا بتجميع قائمة مختصرة عالية الاقتناع تضم حوالي 100 مرشح. في مثال شركة IHI، استخدم المدير التحليل العميق للذكاء الاصطناعي للتحقق من قوة الميزانية العمومية للشركة وخندقها، والانتقال من الفكرة إلى الاقتناع في جزء صغير من الوقت المعتاد. - المرحلة 4: بناء المحفظة (على سبيل المثال، 100 → 70 سهم)
وأخيرًا، يتولى مدير المحفظة السيطرة الكاملة، باستخدام الذكاء الاصطناعي كطيار مساعد في مرحلة البناء. من خلال القائمة المختصرة المكونة من 100 سهم، يستخدم المدير أدوات تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين حجم المركز وإدارة التعرض للمخاطر على مستوى المحفظة. كما هو مفصل في رسالتي السابقة، فإن هذه الخطوة النهائية – حيث يلتقي الحكم البشري مع دقة الآلة – يمكن أن تعزز بشكل كبير الأداء المعدل حسب المخاطر وتضمن أن يكون توليد ألفا قابلاً للتطوير وفعالاً من حيث التكلفة.يعمل هذا المسار على ضغط دورات إدارة المحافظ، وتعزيز انضباط العمليات، وجعل توليد ألفا قابلاً للتطوير – سواء كان الفريق يقوم بتحليل 100 أو 10000 سهم – مع مهاجمة جانب التكلفة في معادلة الإدارة النشطة بشكل مباشر.
- المرحلة 1: الفحص المسبق (على سبيل المثال، 17000 → 5000 سهم)
- العمارة الجديدة: محفظة ذات أربع ركائز
يجب أن يكون مبدأ “الإنسان في الحلقة” أكثر من مجرد شعار؛ فهو يتطلب بنية محفظة واضحة وشفافة. بدلاً من الاعتماد على صندوق أسود واحد، تم إنشاء مجموعة قوية من Human+AI من مكونات متميزة وهادفة.تصميم عملي يتضمن أربعة أكمام:
- أفضل الأفكار المبنية على الذكاء الاصطناعي: التخصيص الأكبر، الذي تم إنشاؤه من فرص الإقناع العالي التي ظهرت بواسطة مسار الذكاء الاصطناعي وتم التحقق من صحتها من قبل مدير المحفظة.
- الخبرة البشرية: غلاف مخصص للأبطال المخفيين والمجالات المتخصصة حيث تضيف الرؤية الفريدة للمدير قيمة وتلتقط الفرص التي قد يتجاهلها الذكاء الاصطناعي
- الاستقرار الأساسي: مراكز استراتيجية في المؤشرات الرئيسية ذات الوزن الثقيل لتثبيت السيولة وإدارة أخطاء التتبع.
- المخاطر التي يحركها الذكاء الاصطناعي: تنويع المواقف المختارة بواسطة الذكاء الاصطناعي لتقليل التقلبات العامة وتعزيز نسبة شارب للمحفظة.
ويتميز هذا الهيكل ذو الركائز الأربع بالشفافية والقابلية للتدقيق، وهو ما يوضح بالضبط كيف يعمل الحكم البشري والذكاء الآلي معًا. فهو يبقي الإنسان مسيطرًا بقوة، ليس باعتباره حق النقض في النهاية، بل باعتباره مهندسًا للمحفظة بأكملها.
الحفاظ على الحافة
ولم يفقد المستثمرون شهيتهم للتغلب على السوق، بل فقط رغبتهم في دفع رسوم عالية مقابل النتائج الضعيفة. إذا تمكن المديرون النشطون من خفض تكلفة توليد ألفا بشكل ملموس، فيمكنهم مرة أخرى تقديم قيمة مقنعة مقارنة بالمنتجات السلبية.
بالنسبة لقادة الاستثمار، وخاصة مديري تكنولوجيا المعلومات، فإن التفويض واضح: المستقبل ينتمي إلى أولئك الذين يعيدون هندسة سير عملهم، وليس مجرد اكتساب أدوات جديدة. الخطوة الأولى هي تجربة أ عملية، وليس منتجًا – منتج يمكّن الفرق من توسيع نطاق توليد ألفا بكفاءة وبشكل مربح.
والأهم من ذلك، أن وفورات التكلفة لا تأتي على حساب الأداء. عندما يتحرر الخبراء البشريون من العمل اليدوي للبيانات، يمكنهم التركيز على الدوافع الحقيقية للألفا. النتيجة بسيطة: نفس ألفا أو أفضل منه بجزء بسيط من التكلفة.
تشير النتائج المبكرة من مجموعة النماذج الحية التي تطبق هذا المخطط إلى أنه من الممكن الجمع بين الأداء التنافسي وهيكل تكلفة أكثر كفاءة، دون إضافة عدد موظفين أو زيادة ميزانيات التكنولوجيا.
ويتطلب الحفاظ على هذه الميزة نظامًا ديناميكيًا. ومع ظهور نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة كل أسبوع، يجب أن يصبح التقييم المستمر والاختبار والتكامل لأفضل الأدوات بمثابة أنظمة تشغيل قياسية لأي مدير تكنولوجيا معلومات يركز على القدرة التنافسية على المدى الطويل.
والشركات التي ستنجح هي تلك التي تتقن دمج الحكم البشري والذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. سيكونون هم من سيتغلبون على تكلفة ألفا ويضمنون ميزة دائمة في الحقبة القادمة من الإدارة النشطة.
