अल्फा साबित करना: एक हेज फंड एआई के आरओआई को कैसे मापता है - हरि कुमार, कंटूर एसेट मैनेजमेंट
Original · Proving Alpha: How a Hedge Fund Measures AI's ROI - Hari Kumar, Contour Asset Management
Key Takeaway
हेज फंड में एआई निवेश का आरओआई मापने के लिए विश्लेषकों के वर्कफ़्लो का लाइव ए/बी परीक्षण किया जाता है, क्योंकि फंडामेंटल विचारों को शेयर की कीमत पर असर दिखाने में महीनों का समय लगता है।
Highlights
कॉन्टूर एसेट मैनेजमेंट लगभग 15-20 कर्मचारियों के साथ 6 अरब डॉलर का एयूएम प्रबंधित करता है जो मुख्य रूप से टीएमटी क्षेत्र में निवेश करता है।
शोध प्रक्रिया में एआई के प्रभाव को मापने के लिए विश्लेषकों के प्री-एआई वर्कफ़्लो और एआई-सक्षम वर्कफ़्लो के बीच लाइव ए/बी परीक्षण लागू किए जाते हैं।
एजेंट कम समय के लिए किए गए विचारों के नोट्स को भी ट्रैक करते हैं और बाजार की स्थिति अनुकूल होने पर उन्हें फिर से सामने लाते हैं।
क्रेडिट कार्ड पैनल डेटा और विशेषज्ञ कॉल ट्रांसक्रिप्ट जैसे अलग-अलग वैकल्पिक डेटासेट को एपीआई और एमसीपी के माध्यम से आंतरिक एजेंटों में एकीकृत किया जाता है।
विश्लेषकों द्वारा प्रत्येक नाम पर खर्च किए गए समय और जनरेट इनसाइट्स को ट्रैक करने के लिए विशिष्ट मेट्रिक्स विकसित किए जाते हैं।
Timeline
हेज फंड में एआई एकीकरण और आरओआई की चुनौती
फंडामेंटल लॉन्ग-शॉर्ट फंड में निवेश प्रक्रिया को बेहतर बनाने के लिए एआई का उपयोग किया जाता है। निवेशकों के तकनीकी रूप से आगे होने के कारण फर्म के लगभग हर हिस्से में एआई वर्कफ़्लो लागू किए जा रहे हैं। हालांकि, खर्च और प्रभाव के बीच सीधा संबंध स्थापित करना और पीएंडएल के दृष्टिकोण से आरओआई को समझना कठिन है।
- कॉन्टूर एसेट मैनेजमेंट 6 अरब डॉलर के एयूएम और 15-20 लोगों के साथ टीएमटी क्षेत्र में निवेश करता है।
- फर्म के सभी क्षेत्रों में एआई प्रभाव दिखाना और आरओआई कैप्चर करना एक बड़ी चुनौती है।
- शोध प्रक्रिया से शुरुआत करते हुए ट्रेडिंग, ऑपरेशंस और अनुपालन में एआई वर्कफ़्लो लाया जाता है।
शोध वर्कफ़्लो के लिए लाइव ए/बी परीक्षण
प्रत्येक विश्लेषक 30 से 40 नामों को कवर करता है, जिससे उनकी मौजूदा प्रक्रियाओं को ट्रैक करना आवश्यक हो जाता है। एआई टूल के बिना और टूल के साथ निष्कर्षों की तुलना करके सफलता का मूल्यांकन किया जाता है। विशेषज्ञ कॉल और नोट्स संश्लेषण को एजेंटों के माध्यम से स्वचालित किया जाता है, जिससे यह स्पष्ट होता है कि मैन्युअल काम की तुलना में कितना समय बचा है।
- विश्लेषकों के लिए लाइव ए/बी परीक्षण बनाए जाते हैं जो एआई-पूर्व और एआई-सक्षम प्रक्रियाओं की तुलना करते हैं।
- विशेषज्ञ कॉल इंटरव्यू और उपभोक्ता सर्वेक्षण जैसे कार्यों में एजेंटों का उपयोग किया जाता है।
- अल्पकालिक पैमाने की बजाय तीन महीने की अर्निंग्स रिपोर्ट खिड़की में विचारों का परीक्षण किया जाता है।
विचार निर्माण, टाइमिंग और वैकल्पिक डेटा एकीकरण
शुरुआती विचार छूट जाने पर भी एजेंट नोट्स को ट्रैक करते रहते हैं ताकि सही समय पर पोजीशन ली जा सके। अलग-थलग रहने वाले वैकल्पिक डेटासेट अब आंतरिक एजेंटों के साथ जुड़ जाते हैं। इससे विश्लेषकों को खर्च के डेटा और कॉल ट्रांसक्रिप्ट का संयुक्त लाभ मिलता है।
- एजेंट अल्पकालिक विचारों को ट्रैक करते हैं और बाजार की सही टाइमिंग आने पर उन्हें फिर से सामने लाते हैं।
- Yipit जैसे क्रेडिट कार्ड पैनल डेटा को एपीआई और एमसीपी के माध्यम से आंतरिक एजेंटों में फीड किया जाता है।
- वैकल्पिक डेटासेट और विशेषज्ञ कॉल ट्रांसक्रिप्ट को एक साथ जोड़कर परस्पर प्रभाव का विश्लेषण किया जाता है।
समय का मापन, संचालन और डेटा सब्सक्रिप्शन का एकीकरण
फंडामेंटल शॉप में P&L परिणाम आने में समय लगता है, इसलिए विश्लेषक के समय और उपयोगिता को मापना आवश्यक है। ट्रेडिंग और ऑप्स के कर्मचारी केवल ऑर्डर निष्पादित करने के बजाय नए विचार पैदा करने में अपना कौशल लगाते हैं। आंतरिक प्लेटफॉर्म बाहरी प्रदाताओं और आंतरिक मॉडलों को जोड़कर प्रत्येक विश्लेषक के लिए व्यक्तिगत रूप से काम करता है।
- विश्लेषकों द्वारा प्रति दिन जनरेट इनसाइट्स और प्रत्येक नाम पर खर्च किए गए समय को ट्रैक किया जाता है।
- ऑपरेशंस और अनुपालन वर्कफ़्लो को एक विशिष्ट मंच में एकीकृत करके दोहराए जाने वाले काम को कम किया जाता है।
- AlphaSense जैसी मौजूदा सब्सक्रिप्शन को आंतरिक प्लेटफॉर्म में जोड़कर विश्लेषकों की आदतों से सीखा जाता है।
Description
Hari Kumar, head of AI at Contour Asset Management, a $6B fundamental long/short fund focused on tech, media and telecom, tackles the hardest question in AI adoption: what are we actually getting for the spend? He shares how Contour runs live A/B tests of analysts' research with and without AI tools, tracks "cost per useful insight," uses agents to resurface old ideas when the market makes them interesting again, and extends the same thinking to trading, ops and compliance. Chapters 00:00 Intro: AI at a $6B fundamental fund 01:45 Why AI ROI is so hard to capture 02:25 Live A/B tests of research with and without AI 05:42 Measuring the process, not just P&L 06:24 Idea generation and timing agents 08:57 Bringing alternative data together 10:04 Time spent and cost per useful insight 11:44 AI across trading, ops and compliance 14:35 Getting more from existing data spend 16:40 The hidden cost of fixing AI tools Hari Kumar, Contour Asset Management Join us in SF for the second annual AIE CODE summit: https://aie.codes our last flagship summit of 2026. Applications live now!