AI for forvaltere: Unngå den sorte boksen – og gjør dette i stedet

Mennesker har lenge vært redd for at de skulle skape en teknologi de ikke kunne kontrollere – og i en viss forstand har disse fryktene materialisert seg. Dette gjelder også for investeringssektoren. Vi har hørt historier om hvordan kunstig intelligens kan “velge vinnere” og gjøre overnattingfortuner for investorer – men selv toppforskere har ofte ingen ide om hvordan AI gjør disse tingene.

Dette “svarte boks”-dilemmaet har betydelige implikasjoner på mange nivåer – inkludert forutsigbarhet og risikostyring, å vite når man skal investere og når man skal avinvestere, ett av de viktigste spørsmålene. Og det forutsigbarhetsproblemet er spesielt akutt når det gjelder finansiell styring – spesielt institusjonelt investering, som kan ha en stor innvirkning på hele markedene, samt sparingene og eiendelene til hundredvis av millioner mennesker. Hvis institusjonelle investorer ikke fullt ut forstår hvordan deres AI-løsninger fungerer, hvordan kan de (og deres kunder) stole på at det tar riktige investeringsbeslutninger?

På den andre siden, er det ingen tvil om at AI kan brukes til å øke gevinstene – og faktisk, mange institusjonelle investorer bruker allerede AI til å finne bedre måter å investere organisasjonens eiendommer på. Mange investorer konsentrerer seg om spesifikke eiendommer, og bruker AI til å tidfest kjøp og salg – med stor suksess.

Utfordringene som hindrer AI-adoptsjon

I teorien, hva som fungerer på et “mikro”-nivå, kan fungere enda bedre på et “makro”-nivå – der AI blir brukt på en rekke investeringer og gir anbefalinger basert på enorme mengder data, ved å bruke maskinlæring og andre AI-teknikker for å sammenligne nåværende marked- og verdensforhold med tidligere data, og bestemme hvilke eiendommer som sannsynligvis vil stige eller falle i pris basert på denne analysen. Mulighetene som AI tilbyr, er virkelig betydelige – men kan vi stole på svarte boks AI for å produsere riktige resultater?

For mange institusjonelle investorer, er svaret sannsynligvis nei – at de potensielle fordelene med AI ikke er verdt risikoen forbundet med en prosess de ikke kan forstå, eller forklare til deres styre og kunder. Så lenge AI tjener penger for en investor, er det ingen som vil spørre om en forklaring – men hvis ting går galt, må institusjonelle investorer kunne gi klare grunner for hvorfor de tok bestemte beslutninger. For mange institusjoner, er “datamaskinen sa meg å” ikke sannsynligvis et tilfredsstillende svar.

Å omfavne gjennomsiktighet og en plattformtilnærming

Men alternativet – å unngå AI – er ikke en gangbar vei heller. Andre institusjoner som er mindre forsiktige, og som faktisk bruker AI, vil sannsynligvis gjøre bedre på en rekke eiendommer – og da vil styrene spørre investorene hvorfor de lar potensielle gevinstene ligge på bordet, for deres rivaler å plukke opp.

Men det er en måte å komme ut av dette dilemmaet. I stedet for å bruke AI-systemer som de ikke kan forklare – svarte boks AI-systemer – kan de bruke AI-plattformer som bruker gjennomsiktige teknikker, som forklarer hvordan de kommer frem til sine konklusjoner. AI-systemer gjør dybdeanalyse av enorme mengder data, og anvender sofistikerte algoritmer for å gi anbefalinger, men de ble programmert av mennesker – og disse menneskene kan instruere disse algoritmene til å avsløre eksakt hvilke prosesser de bruker for å komme frem til sine konklusjoner.

AI som møter kravene til overholdelse

Gjennomsiktige AI-systemer tilbyr en fullstendig spor for revisjon av investeringer – den type revisjon institusjonelle investorer er pålagt å levere – med informasjon som leveres for hvert element i en investeringsportefølje. Investorer vil derfor kunne forstå logikken bak hver signal, og hvordan de kan være til nytte for institusjonens porteføljer. Ikke alle forutsigelser vil lykkes – men i det minste vil investorer kunne forklare tydelig hvorfor en investering lyktes, og en annen ikke.

Gjennomsiktige og forståelige AI er noe som investeringsfirmaer også bør vurdere i lys av mulige reguleringskrav. Regjeringens reguleringer om saker som hvitvasking og insiderhandel har blitt betydelig strengere de siste årene, og investeringsledere, spesielt i større institusjoner, er mer sannsynlig å bli bedt av myndighetene om å forklare sine investeringsstrategier – og sannsynligheten for at dette skjer kan være enda større for ledere som bruker avansert AI. Med gjennomsiktige AI, kan ledere raskt og effektivt dokumentere sine investeringsstrategier, og gi garanti for at, selv om de gjorde betydelige gevinst, disse gevinstene ble oppnådd uten å bryte noen reguleringer.

Med en slik tilnærming, kan investorer ta fullt utbytte av hva AI har å tilby – og de kan være sikre på at de vil kunne forklare til dem de er ansvarlige for, hvorfor de gjorde hva de gjorde. Investeringledere vil kunne utnytte kraften til AI for å bevise og fange alpha i sine investeringshypoteser – og lede til en ny paradigme for investering, hvor ledere kan ta mer intelligente og trygge valg – bakket opp av kraftfulle algoritmer som hjelper dem å lykkes. En slik tilnærming vil gjøre AI til en virkelig transformasjonsteknologi for institusjonelt investering.