AI for Money Managers: Undvik Black Box – och gör det här istället

Människor har länge oroat sig för att de så småningom skulle skapa en teknik som de inte kunde kontrollera – och åtminstone till viss del har dessa oron materialiserats. Det är sant i investeringssektorn också. Vi har hört historier om hur artificiell intelligens kan "plocka ut vinnare" och göra förmögenheter över en natt för investerare – men även toppforskare har ofta ingen aning hur AI gör dessa saker.

Detta "svarta lådan"-dilemma har betydande konsekvenser på många nivåer – inklusive förutsägbarhet och förbättrad riskhantering, att veta när man ska investera och när man ska avyttra, en av de viktigaste frågorna. Och den förutsägbarhetsfrågan är särskilt akut när det kommer till finansiell förvaltning – särskilt institutionella investeringar, som kan ha stor inverkan på hela marknader, såväl som hundratals miljoner människors besparingar och tillgångar. Om institutionella investerare inte helt förstår hur deras AI-lösningar fungerar, hur kan de (och deras kunder) lita på att den fattar investeringsbeslut?

Å andra sidan råder det ingen tvekan om att AI skulle kunna användas för att öka vinsten – och faktiskt många institutionella investerare använder det redan att hitta bättre sätt att investera sin organisations tillgångar. Många investerare koncentrerar sig på specifika tillgångar och använder AI för att tajma köp och försäljningar – till stor framgång.

Utmaningarna som bromsar införandet av AI

I teorin kan det som fungerar på en "mikro"-nivå fungera ännu bättre på en "makro"-nivå - där AI tillämpas på en mängd olika investeringar och ger rekommendationer baserade på enorma mängder data, med hjälp av maskininlärning och andra AI-tekniker att jämföra aktuella marknads- och världsförhållanden med tidigare data, och bestämma vilka tillgångar som sannolikt kommer att stiga eller falla i pris baserat på den analysen. Möjligheterna som AI ger är verkligen betydande – men kan vi lita på black box AI för att ge rätt resultat?

För många institutionella investerare är svaret sannolikt nej – att de potentiella fördelarna med AI helt enkelt inte är värda risken förknippad med en process som de inte kan förstå, än mindre förklara för sina styrelser och kunder. Så länge AI tjänar pengar åt en investerare kommer naturligtvis ingen att fråga efter den förklaringen – men om det går söderut måste institutionella investerare ta fram tydliga skäl till varför de tog specifika beslut. För många institutioner är det osannolikt att säga "datorn sa till mig att göra det" ett tillfredsställande svar.

Omfamna transparens och ett plattformstänkande

Men alternativet – att undvika AI – är inte heller en gångbar väg. Andra institutioner som är mindre försiktiga, och som använder AI, kommer sannolikt att göra bättre ifrån sig på ett brett utbud av tillgångar – och då kommer styrelser att fråga investerare varför de lämnar potentiella vinster på bordet, för deras rivaler att ösa på.

Men det finns en väg ut ur detta dilemma. Istället för att använda AI-system som de inte kan förklara – black box AI-system – skulle de kunna använda AI-plattformar som använder transparenta tekniker, förklara hur de kommer fram till sina slutsatser. AI-system gör djupgående analyser av enorma mängder data och använder sofistikerade algoritmer för att ge rekommendationer, men de programmerades av människor – och dessa människor kan instruera dessa algoritmer att avslöja exakt vilka processer de använder för att komma fram till sina slutsatser.

AI som uppfyller efterlevnadskrav

Transparenta AI-system erbjuder ett fullständigt spår för granskning av investeringar – den typ av revision som institutionella investerare måste tillhandahålla – med information som tillhandahålls för varje del av en investeringsportfölj. Investerare kommer därmed att kunna förstå logiken bakom varje signal, och hur de kan gynna institutets portföljer. Alla förutsägelser kommer inte att slå ut – men åtminstone investerare kommer att tydligt kunna förklara varför en investering lyckades och en annan inte.

Transparent och begriplig AI är något som värdepappersföretag bör överväga även i ljuset av eventuella regulatoriska krav. Statliga föreskrifter i frågor som penningtvätt och insiderhandel har blivit betydligt strängare de senaste åren, och investeringsförvaltare, särskilt på större institutioner, är mer benägna att bli ombedda av tillsynsmyndigheter att förklara sina investeringsstrategier – och sannolikheten för att det händer kan vara ännu större för förvaltare som använder avancerad AI. Med transparent AI kommer förvaltare att snabbt och effektivt kunna dokumentera sina investeringsstrategier, vilket ger en garanti för att, trots att de gjorde betydande vinster, dessa vinster erhölls utan att bryta mot några regler.

Med den typen av system kan investerare dra full nytta av vad AI har att erbjuda – och de kan vara säkra på att de kommer att kunna förklara för dem som de är ansvariga för exakt varför de gjorde som de gjorde. Investeringsförvaltare kommer att kunna utnyttja kraften hos AI för att bevisa och fånga alfa i sina investeringsteser – vilket leder till ett nytt paradigm för investeringar, där förvaltare kan göra mer intelligenta och säkra val – med stöd av kraftfulla algoritmer som hjälper dem att lyckas . Ett sådant tillvägagångssätt kommer att göra AI till en verkligt transformativ teknologi för institutionella investeringar.