Robo-advisors (RAs): the programmed self-service market for professional advice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This conceptual paper draws together an interdisciplinary approach to robo-advisors (RAs) as an example of an early and successful example of automated, programmed professional services. Design/methodology/approach Little is known about the forces driving this change in the delivery of professional service. This work explores the drivers of RAs, the degree of disruption incurred by the introduction of RAs, and how, as RAs advance, trust in algorithmic authority aids in legitimating RAs as smart information. Findings From the firms' perspective, the drivers include rebranding occasioned by the financial crisis (2008), the widening of the client base and the “on-trend” nature of algorithmic authority guided by artificial intelligence (AI) embedded in RAs. This examination of the drivers of RAs indicates that professional service automation is aligned with information society trends and is likely to expand. Practical implications Examining RAs as an indicator of the future introduction of programmed professional services suggests that success increases when the algorithmic authority in the programmed serves are minimally disruptive, trustworthy and expand the client base while keeping the knowledge domain of the profession under control of the industry. Originality/value Treating RAs as an early instance of successfully embedding knowledge in AI and algorithmically based platforms adds to the early stages of theory and practice in the monetization and automation of professional knowledge-based services.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle