Ny forskning analyserer investorernes reaktion på robo-rådgivere:Nogle investorer går glip af muligheder

Tro det eller ej, flere og flere lånevirksomheder henvender sig til menneske-robot-interaktion for at hjælpe med investeringsrådgivning. Men hvordan reagerer folk, og hvad er resultatet af en investeringsbeslutning, når robotter bruger algoritmer til at komme med forslag? Ny forskning i INFORMS-tidsskriftet Informationssystemforskning finder, at investorer, der kunne drage størst fordel af robo-rådgivere (RA'er), ikke bruger dem. Og dem, der skifter mening for hurtigt til at se en tilbagevenden.

Artiklen, "Menneske-robotinteraktion:Når investorer justerer brugen af ​​robo-rådgivere i peer-to-peer-udlån, " blev udført af Zhiqiang (Eric) Zheng fra University of Texas i Dallas, Ruyi Ge fra Shanghai Business School, og Xuan Tian og Li Liao fra Tsinghua University, Beijing.

"Vores analyser viser, at noget overraskende, investorer, der har brug for mere hjælp fra RA'er - dvs. dem, der stødte på flere misligholdelser i deres manuelle investering - er mindre tilbøjelige til at anvende sådanne tjenester, " siger Zheng, en Ashbel Smith professor og professor i informationssystemer ved Jindal School of Management ved UT Dallas. "Investorer har en tendens til at justere deres brug af tjenesten som reaktion på den seneste RA-ydelse. interessant nok, disse human-in-the-loop interferenser fører ofte til ringere ydeevne."

Forskerne så på menneske-robot-interaktionen mellem finansiel rådgivning i peer-to-peer-udlån (P2P). Mange crowdfunding-platforme er begyndt at bruge robo-rådgivere til at hjælpe långivere med at forstærke deres intelligens i P2P-låneinvesteringer. Dette arbejde analyserede data fra en af ​​de førende P2P-virksomheder og undersøgte, hvordan investorer bruger robo-rådgivere, og hvordan den menneskelige tilpasning af robo-rådgiverens brug påvirker investeringsresultatet.

"Vores resultater viser, at brugere oplever flere tab på grund af at være for reaktive over for den seneste RA-ydeevne. Dette præsenterer en ny, men negativ anvendelse af menneskelig-kunstig intelligens (AI) synergi, hvor det kan være kontraproduktivt at overlade for meget kontrol til mennesker over, hvornår de skal bruge en RA, " fortsætter Zheng. "Dette resultat afspejler investorernes mulige misforståelser og misbrug af RA'er. De har måske ikke altid ordentligt kendskab til RA-systemer og kan intervenere kontraproduktivt."

Zheng bemærker, at RA-systemer skal tilbyde mere gennemsigtighed i deres tjenester, og at et veldesignet intelligent system bør forudse mulig brugeradfærd og tage højde for sådanne menneskelige faktorer i dets systemdesign.

"Det er især vigtigt at vide, hvornår det er fordelagtigt at inkludere mennesker i sløjfen af ​​et systems implementering. Alle disse implikationer kræver en klar forståelse af, hvordan brugere kan adoptere og reagere på systemerne, "tilføjer han.