Web menjadi arus utama pada akhir tahun 90an, tetapi Miro Mitev terus mengeksplorasi sesuatu yang tidak lagi populer selama beberapa dekade: AI.
Kini sebagai manajer aset, Mitev adalah pengguna awal AI di bidang keuangan setelah menemukan kemampuan jaringan saraf pada tahun 1997 saat belajar di Universitas Ekonomi dan Bisnis Wina.
Dia mengatakan kepada CNBC bahwa dia melihat potensi jaringan saraf untuk perkiraan keuangan. “Saya jatuh cinta dengan kemungkinan-kemungkinan seperti ini,” katanya.
Mitev menghabiskan 25 tahun karirnya dalam melakukan peramalan untuk financial institution dan perusahaan teknologi seperti Siemens. Ia mendirikan SmartWealth Asset Administration, yang keputusannya dibuat sepenuhnya oleh jaringan sistem AI. Dana terbarunya, IVAC, mengincar aset yang dikelola senilai $2 miliar dan memiliki goal pengembalian tahunan sebesar 14-15%.
Meskipun tidak ada keterlibatan manusia dalam keputusan AI, Mitev mengatakan bahwa “manusia adalah bagian terpenting dari persamaan” karena merekalah yang memilih knowledge pelatihan, memasukkan variabel, membuat parameter, dan secara konsisten mengubah mannequin.
Begitu sebuah mannequin tercipta, “sangat berbahaya untuk mulai melakukan intervensi,” kata Mitev. Memang benar, memercayai mannequin adalah aturan emasnya, tambahnya.
Sebaliknya, manusia harus memastikan bahwa tidak ada kesalahan dalam knowledge atau perhitungan, dan memperkenalkan knowledge baru agar modelnya mutakhir.
“Yang terburuk adalah mengesampingkan hasil, dan hal ini sangat sering terjadi,” kata Mitev, seraya menambahkan bahwa orang-orang “tidak mempercayai” AI pada awalnya. “Kalaupun kita sebagai manusia sekarang tidak melihat hasilnya, tapi kalau kita melihat ke belakang setelah dua bulan, tiga bulan, kita berkata, ‘Oh, sebenarnya kita salah’,” imbuhnya.
Kekuatan yang menggerakkan pasar – optimisme, pesimisme, spekulasi – sangatlah manusiawi. Bahkan Financial institution Sentral Eropa (ECB) telah memperingatkan bahwa kenaikan AI saat ini mungkin tidak didorong oleh analisis teknis yang terperinci namun oleh rasa takut akan kehilangan keuntungan.
Mitev mengatakan bahwa menghilangkan emosi dalam berinvestasi membuktikan hasil yang lebih baik; SmartWealth Asset Administration telah memperoleh keuntungan sebesar 407,63% dalam periode 10 tahun hingga 1 November 2025, dibandingkan dengan tolok ukur industri sebesar 145,34% pada periode yang sama, menurut grafik yang dibagikan oleh perwakilan perusahaan kepada CNBC.
“Tidak mungkin” mengetahui apa yang akan terjadi dalam satu tahun, kata Mitev, tapi dia bisa melihat hingga satu bulan ke depan dengan modelnya. “Mengevaluasi informasi ini dan membuat keputusan berdasarkan informasi ini secara konsisten terbukti memberikan hasil yang lebih baik daripada manusia.”
Pemantauan terus-menerus dan pengenalan knowledge baru merupakan poin penting, mengingat sistem AI memang “berhalusinasi”: menghasilkan informasi palsu. Mitev mengatakan kesalahan mannequin disebabkan oleh “overfitting”, masalah knowledge, atau kesalahan spesifikasi mannequin.
Overfitting adalah saat algoritme terlalu memperhatikan apa yang disebut Mitev sebagai “kebisingan”. Dia mengatakan ini adalah knowledge “yang tidak bermakna” karena tidak mengungkapkan hubungan sebab-akibat yang sebenarnya dengan kinerja saham.
Desain yang ketat, validasi, dan pengujian lingkungan langsung, berfungsi sebagai penawarnya, tambah Mitev. Artinya, meskipun strategi pendanaannya dijalankan seluruhnya melalui serangkaian algoritme, manusia tetap memainkan peran penting dalam memastikan efektivitasnya.
“Ini sebenarnya sebuah proses yang berkembang selama bertahun-tahun… dan inilah alasan mengapa pengembangan teknologi semacam ini secara inner sangatlah penting,” tambahnya – terutama bagi siapa pun yang ingin membedakan permainan AI mereka.
