The Feasibility of Using an Automated Net Asset Value Validation Tool in an International Investment Bank
Notice bibliographique
Résumé
Fund administration is a relatively new service that some banks and back office offer Investment Company’s. This service was regarded as “boutique” in some countries as it was not a necessity hence not enforced by law to have independent calculation and verification of a fund price. However, this sector of business was and has been a major factor in the economic boom for many countries worldwide. In general most companies have many human resources tagged to this service. This is mainly due to the high volume of manual work that needs to be carried out to validate a Net Asset Value. If the Net Asset Value is calculated incorrectly and hence not validated correctly then there is huge repercussions for the company that calculated the Net Asset Value (monetary, reputation, losing a client). With the turn in the current climate the operational requirements that was once affordable has snowballed out of control, this is why invest company’s are finding ways to reduce costs and hence use less labour intensive methods or relocate these specific jobs to lower cost countries such as Eastern Europe and India. However, this is not without its own set of problems, some being that most companies and in our case, the company always employs a distributed service requirement. Within the scope of a collaboration project which focuses on a Net Asset Value automated validation solution to replace a labour intensive manual approach. In this paper, we research the feasibility of using such a tool in a funds business of an international investment bank where parts of this process are based in Asia and Europe. Our approach is based on surveying people that are currently working in the Net Asset Value validation process, and in turn analyse the results attained. Throughout this process, we must not only focus on the efficient method of applying a Net Asset Value validation automated solution but we must also provide an overview of the important factors in building a solutions to be used in a fund administration environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».