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IA para gestores de dinheiro: evite a caixa preta – e faça isso em vez disso

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Há muito que os seres humanos se preocupam com a possibilidade de eventualmente criarem uma tecnologia que não conseguiriam controlar – e, pelo menos até certo ponto, essas preocupações materializaram-se. Isso também é verdade no setor de investimentos. Ouvimos histórias sobre como a inteligência artificial é capaz de “escolher vencedores” e fazer fortunas da noite para o dia para os investidores – mas mesmo os principais cientistas muitas vezes têm absolutamente nenhuma idéia como a IA está fazendo essas coisas.

Esta Dilema da “caixa preta” tem implicações significativas a muitos níveis – incluindo a previsibilidade e a melhoria da gestão do risco, sabendo quando investir e quando desinvestir, uma das questões mais importantes. E essa questão da previsibilidade é especialmente grave quando se trata de gestão financeira – especialmente de investimento institucional, que poderá ter um grande impacto em mercados inteiros, bem como nas poupanças e nos activos de centenas de milhões de pessoas. Se os investidores institucionais não compreendem totalmente como funcionam as suas soluções de IA, como poderão eles (e os seus clientes) confiar nelas para tomar decisões de investimento?

Por outro lado, não há dúvida de que a IA poderia ser usada para aumentar os lucros – e de facto, muitos investidores institucionais já estão usando para encontrar melhores maneiras de investir os ativos de sua organização. Muitos investidores concentram-se em ativos específicos, utilizando a IA para cronometrar compras e vendas – com grande sucesso.

Os desafios que retardam a adoção da IA

Em teoria, o que funciona a um nível “micro” poderia funcionar ainda melhor a um nível “macro” – onde a IA é aplicada a uma ampla variedade de investimentos e faz recomendações com base em enormes quantidades de dados, usando aprendizado de máquina e outras técnicas de IA comparar as condições atuais do mercado e do mundo com dados anteriores e determinar quais ativos têm probabilidade de subir ou descer de preço com base nessa análise. As oportunidades oferecidas pela IA são verdadeiramente significativas – mas podemos confiar na IA da caixa preta para produzir os resultados certos?

Para muitos investidores institucionais, a resposta será provavelmente não – que os potenciais benefícios da IA ​​simplesmente não compensam o risco associado a um processo que não são capazes de compreender e muito menos de explicar aos seus conselhos de administração e clientes. Enquanto a IA estiver a gerar dinheiro para um investidor, é claro, ninguém pedirá essa explicação – mas se as coisas correrem mal, os investidores institucionais terão de apresentar razões claras sobre as razões pelas quais tomaram decisões específicas. Para muitas instituições, dizer “o computador me disse” provavelmente não será uma resposta satisfatória.

Abraçando a transparência e uma abordagem de plataforma

Mas a alternativa – evitar a IA – também não é um caminho viável. Outras instituições que são menos cautelosas, e que utilizam IA, provavelmente terão um melhor desempenho numa vasta gama de activos – e então os conselhos de administração perguntarão aos investidores por que razão estão a deixar lucros potenciais na mesa, para os seus rivais os aproveitarem.

Mas há uma saída para esse dilema. Em vez de utilizar sistemas de IA que não conseguem explicar – sistemas de IA de caixa negra – poderiam utilizar plataformas de IA que utilizam técnicas transparentes, explicando como eles chegam às suas conclusões. Os sistemas de IA realizam análises aprofundadas de enormes quantidades de dados, empregando algoritmos sofisticados para fazer recomendações, mas foram programados por humanos – e esses humanos podem instruir esses algoritmos para revelarem exatamente quais os processos que utilizam para chegar às suas conclusões.

IA que atende aos requisitos de conformidade

Os sistemas de IA transparentes oferecem um percurso completo para a auditoria de investimentos – o tipo de auditoria que os investidores institucionais são obrigados a fornecer – com informações fornecidas para cada elemento de uma carteira de investimentos. Os investidores poderão assim compreender a lógica de cada sinal e como podem beneficiar as carteiras da instituição. Nem todas as previsões darão certo – mas pelo menos os investidores serão capazes de explicar claramente por que um investimento teve sucesso e outro não.

A IA transparente e compreensível é algo que as empresas de investimento também devem considerar à luz de possíveis requisitos regulamentares. Regulamentações governamentais sobre questões como o branqueamento de capitais e o abuso de informação privilegiada tornaram-se significativamente mais rigorosos nos últimos anos, e os gestores de investimentos, especialmente em instituições de maior dimensão, são mais propensos a ser solicitados pelos reguladores a explicar as suas estratégias de investimento – e a probabilidade de isso acontecer pode ser ainda maior para os gestores que usam IA avançada. Com a IA transparente, os gestores poderão documentar de forma rápida e eficiente as suas estratégias de investimento, garantindo que, apesar de terem obtido lucros significativos, esses lucros foram obtidos sem violar quaisquer regulamentos.

Com este tipo de sistema, os investidores podem tirar o máximo partido do que a IA tem para oferecer – e podem ter a certeza de que serão capazes de explicar àqueles a quem são responsáveis ​​exactamente por que fizeram o que fizeram. Os gestores de investimentos poderão aproveitar o poder da IA ​​para provar e capturar o alfa nas suas teses de investimento – levando a um novo paradigma de investimento, onde os gestores serão capazes de fazer escolhas mais inteligentes e seguras – apoiados por algoritmos poderosos que os ajudam a ter sucesso . Tal abordagem tornará a IA numa tecnologia verdadeiramente transformadora para o investimento institucional.

Dra. Anna Becker é o CEO e cofundador da EndoTech.io, onde ela lidera as equipes de IA/ML. Os algoritmos de aprendizagem profunda de Anna gerenciaram quase um bilhão de dólares em investimentos (AuM) e foram implantados no gerenciamento de dinheiro institucional por mais de uma década. Anna recebeu um PhD em IA pelo Technion Institute of Technology em Israel e fundou e vendeu várias empresas de IA no espaço FinTech, incluindo Strategy Runner.