AI til formuende: Undgå den sorte kasse – og gør dette i stedet

Mennesker har længe været bekymret for, at de ville skabe en teknologi, de ikke kunne kontrollere – og i hvert fald til en vis grad er disse bekymringer blevet til virkelighed. Det er sandt i investeringssektoren også. Vi har hørt historier om, hvordan kunstig intelligens kan “vælge vindere” og skabe overnatningformuer for investorer – men selv topforskere har ofte ingen idé om, hvordan AI gør disse ting.

Dette “sorte kasse”-dilemma har betydelige implikationer på mange niveauer – herunder forudsigelighed og forbedring af risikostyring, når man skal investere og när man skal afvikle, et af de vigtigste spørgsmål. Og det forudsigelighedsproblem er særligt akut, når det kommer til finansielle ledere – særligt institutionel investering, som kunne have en stor indvirkning på hele markeder samt hundredvis af millioner af menneskers opsparing og formue. Hvis institutionelle investorer ikke fuldt ud forstår, hvordan deres AI-løsninger fungerer, hvordan kan de (og deres kunder) stole på, at det tager investeringsbeslutninger?

På den anden side er der ingen tvivl om, at AI kunne bruges til at forbedre profit – og faktisk bruger mange institutionelle investorer det allerede til at finde bedre måder at investere deres organisations aktiver på. Mange investorer koncentrerer sig om bestemte aktiver, bruger AI til at tidsliggøre køb og salg – med stor succes.

Udfordringerne, der begrænser AI’s tilpasning

I teorien kunne det, der fungerer på et “mikro”-niveau, fungere endnu bedre på et “makro”-niveau – hvor AI anvendes på en bred vifte af investeringer og giver anbefalinger på baggrund af massive mængder data, ved hjælp af maskinlæring og andre AI-teknikker til at sammenligne nuværende marked- og verdensforhold med tidligere data og bestemme, hvilke aktiver, der sandsynligvis vil stige eller falde i pris på baggrund af denne analyse. Mulighederne, der gives af AI, er virkelig betydelige – men kan vi stole på sorte kasse-AI til at producere de rigtige resultater?

For mange institutionelle investorer er svaret sandsynligvis nej – at de potentielle fordele ved AI ikke er værd at risikere i forhold til en proces, de ikke kan forstå, endsige forklare til deres bestyrelser og kunder. Så længe AI tjener penge for en investor, vil ingen spørge om den forklaring – men hvis tingene går galt, vil institutionelle investorer være nødt til at give klare årsager til, hvorfor de tog bestemte beslutninger. For mange institutioner vil “computeren sagde til mig” sandsynligvis ikke være en tilfredsstillende besvarelse.

At omfavne gennemsigtighed og en platformtilgang

Men alternativet – at undgå AI – er ikke en gangbar vej heller. Andre institutioner, der er mindre forsigtige og faktisk bruger AI, vil sandsynligvis gøre det bedre på en bred vifte af aktiver – og så vil bestyrelserne spørge investorerne, hvorfor de lader potentielle profitter ligge på bordet, så deres rivaler kan samle dem op.

Men der er en vej ud af denne dilemma. I stedet for at bruge AI-systemer, de ikke kan forklare – sorte kasse-AI-systemer – kunne de bruge AI-platforme, der anvender gennemsigtige teknikker, som forklarer, hvordan de kommer til deres konklusioner. AI-systemer udfører dybdeanalyse på enorme mængder data, anvender avancerede algoritmer til at give anbefalinger, men de blev programmeret af mennesker – og disse mennesker kan instruere disse algoritmer til at afsløre nøjagtigt, hvilke processer de bruger til at komme til deres konklusioner.

AI, der opfylder overholdelseskrav

Gennemsigtige AI-systemer tilbyder en fuld sporbarhed for revision af investeringer – den type revision, institutionelle investorer er påkrævet at levere – med oplysninger leveret for hvert element i en investeringsportefølje. Investorer vil således være i stand til at forstå logikken bag hver signal og hvordan de kan gavne institutionens porteføljer. Ikke alle forudsigelser vil lykkes – men i hvert fald vil investorer være i stand til at klart forklare, hvorfor en investering lykkedes, og en anden ikke.

Gennemsigtige og forståelige AI er noget, investeringsfirmaer også bør overveje i lyset af mulige regulative krav. Regeringsreguleringer om emner som hvidvaskning og insiderhandel er blevet betydeligt strammere de seneste år, og investeringsledere, især i større institutioner, er mere sandsynligt at blive bedt af regulatørerne om at forklare deres investeringsstrategier – og sandsynligheden for, at det sker, kan være endnu større for ledere, der bruger avanceret AI. Med gennemsigtig AI vil ledere være i stand til hurtigt og effektivt at dokumentere deres investeringsstrategier, hvilket giver en sikkerhed for, at selvom de har opnået betydelige profit, blev disse profitter opnået uden at krænke nogen reguleringer.

Med en sådan system kan investorer udnytte det, AI har at tilbyde – og de kan være sikre på, at de vil være i stand til at forklare til dem, de er ansvarlige over for, nøjagtigt hvorfor de gjorde, hvad de gjorde. Investeringsselskaber vil være i stand til at udnytte kraften af AI til at bevise og fange alpha i deres investeringstesis – hvilket fører til en ny paradigm for investering, hvor ledere er i stand til at træffe mere intelligente og sikre valg – bakket op af kraftfulde algoritmer, der hjælper dem med at lykkes. En sådan tilgang vil gøre AI til en sandt transformerende teknologi for institutionel investering.