Kebanyakan analisis AI keuangan menilai peluangnya.
Yang satu ini mengaudit orang yang mengambil keputusan.
Itulah ide di balik Decision Integrity Engine yang saya bangun untuk Binance #BuildWithYou 01: Finance Prompts.
Masalah yang menarik tidak selalu apakah sebuah aset terlihat menarik.
Terkadang masalah yang lebih besar adalah orang yang mengambil keputusan.
Seorang trader bisa punya tesis yang masuk akal namun tetap bertindak karena FOMO.
Mereka bisa memiliki bukti yang kuat namun tetap melanggar aturan risiko mereka sendiri.
Mereka bisa yakin bahwa mereka sedang membuat keputusan jangka panjang, padahal perilaku mereka sebenarnya didorong oleh kerugian jangka pendek.
Dan sistem AI yang hanya meneliti aset mungkin tidak pernah menyadari kontradiksi itu.
Itu yang ingin saya selidiki.
Inti Inversi
Alih-alih bertanya:
“Seperti apa pasar terlihat?”
mesin bertanya:
“Apakah proses pengambilan keputusan konsisten secara internal?”
Ia memisahkan empat hal yang sering tercampur secara tidak sengaja:
KEPERCAYAAN
Apa yang orang itu sudah percaya sebelum riset baru.
PERILAKU
Bagaimana riwayat pribadi, emosi, insentif, dan kecenderungan mereka dapat memengaruhi keputusan.
RISIKO
Batas yang ditetapkan sendiri oleh orang tersebut sebelum membuat keputusan.
BUKTI
Informasi baru yang diteliti secara independen dan dikumpulkan setelah tesis awal ditangkap.
Pemisahan itu krusial.
Kepercayaan ≠ Bukti
Mesin pertama-tama mempertahankan tesis awal pengguna.
Ia tidak menulis ulang, memperkuat, melemahkan, atau menafsirkan ulang selama proses pengambilan.
Baru setelah kepercayaan ditangkap, sistem meneliti bukti eksternal.
Artinya nanti bisa menunjukkan:
Apa yang saya percaya → bagaimana saya berperilaku → apa yang diminta oleh aturan risiko saya → apa yang sebenarnya ditunjukkan oleh bukti → di mana elemen-elemen itu sepakat atau bertentangan.
AI tidak diizinkan untuk diam-diam menulis ulang penalaran awal setelah menemukan informasi baru.
Arsitektur Enam Tahap
Mesin mengikuti urutan yang disengaja:
1. Pengambilan Keputusan
Tangkap aset, tindakan yang dimaksud, ukuran posisi, horizon waktu, konteks keputusan, dan tesis pengguna dengan kata-kata mereka sendiri.
2. Audit Pembuat Keputusan
Periksa faktor perilaku yang relevan seperti FOMO, motivasi balas dendam, overconfidence, urgensi, kecenderungan mencari konfirmasi, atau kebiasaan mengejar atau meninggalkan aturan risiko.
Namun hanya jika didukung oleh jawaban pengguna.
Tidak ada psikologi yang diciptakan. Tidak ada diagnosis.
3. Batas Risiko Pribadi
Pengguna menetapkan aturan mereka sendiri.
Risiko maksimum.
Ukuran posisi.
Kebutuhan risiko/imbalan.
Aturan stop-loss.
Batas leverage.
Kondisi penghindaran.
Jika tidak ada aturan, mesin mengatakan:
Tidak ada aturan yang sudah ada sebelumnya.
Ini tidak menciptakan batas “aman”.
4. Bukti Eksternal
Hanya sekarang mesin meneliti bukti saat ini yang kredibel dan relevan dengan keputusan.
Ia memisahkan:
Bukti yang mendukung tesis awal
dari
Bukti yang bertentangan dengan tesis awal.
Ketidakdiketahuan material dan tingkat keyakinan bukti juga dicatat.
5. Rekonsiliasi
Keempat pilar dibandingkan tanpa menjadikannya satu penilaian.
Sistem mencari kontradiksi seperti:
Sebuah tesis jangka panjang yang dijalankan melalui balas dendam jangka pendek.
Sebuah usulan posisi yang melanggar batas risiko pengguna sendiri.
Bukti eksternal yang secara material bertentangan dengan tesis awal.
Sebuah tesis yang masuk akal diruntuhkan oleh perilaku pengambilan keputusan yang rapuh.
Bukti tidak cukup untuk secara bermakna menyelaraskan keputusan.
6. Laporan Integritas Keputusan
Mesin menghasilkan laporan terstruktur yang menampilkan tesis awal, temuan perilaku, temuan batas risiko, bukti yang mendukung dan bertentangan, ketidakdiketahuan material, konflik utama, serta kondisi yang secara logis dapat membatalkan keputusan.
Status Akhir Bukan “Beli” atau “Jual”
Ini mungkin bagian yang paling penting.
Mesin dapat menetapkan salah satu dari empat status proses pengambilan keputusan:
SELANJAR
Tidak ada kontradiksi material yang belum terselesaikan yang terdeteksi.
TIDAK SELARAS
Kontradiksi yang bermakna ada antara kepercayaan, perilaku, risiko, atau bukti.
RAPUH
Proses bergantung pada bukti yang lemah, ketidakpastian yang besar, atau distorsi perilaku yang signifikan.
RUSAK
Kontradiksi serius yang berulang atau pelanggaran yang jelas membuat proses menjadi tidak konsisten secara internal.
Namun:
SELANJAR tidak berarti “beli.”
TIDAK SELARAS tidak berarti “singkat.”
RUSAK tidak berarti “jual.”
Mesin mengaudit proses keputusan.
Pengguna tetap membuat keputusan.
Mengapa Saya Membangunnya Seperti Ini
Banyak AI keuangan dirancang untuk memperbaiki jawaban.
Saya ingin mengeksplorasi sesuatu yang berbeda:
Bagaimana jika pekerjaan AI adalah meningkatkan kualitas proses pengambilan keputusan?
Bukan dengan mengambil alih kendali dari orang tersebut.
Bukan dengan membuat kepastian.
Bukan dengan berpura-pura distorsi perilaku bisa “diperbaiki.”
Namun dengan membuat kontradiksi lebih sulit disembunyikan.
Gagasan pusatnya sederhana:
Kebanyakan AI keuangan menganalisis peluang.
Yang ini mengaudit orang yang membuat keputusan.
Saya membangun dan mengirimkan Decision Integrity Engine yang lengkap untuk #BuildWithYou #BuildWithYou ompts.
Versi produksi lengkap tersedia di pengajuan X saya di bawah.