AI för pengaförvaltare: Undvik den svarta lådan – och gör så här istället

Människor har länge varit oroliga för att de så småningom skulle skapa en teknik som de inte kunde kontrollera – och till viss del har dessa farhågor besannats. Detta gäller också investeringssektorn. Vi har hört berättelser om hur artificiell intelligens kan “välja vinnare” och skapa övernaturliga förmögenheter för investerare – men även toppforskare har ofta ingen aning om hur AI gör dessa saker.

Detta “svarta lådan”-dilemma har betydande implikationer 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 det där förutsägbarhetsproblemet är särskilt akut när det gäller finansiell förvaltning – särskilt institutionell investering, som kan ha en stor inverkan på hela marknader, samt på hundratals miljoner människors besparingar och tillgångar. Om institutionella investerare inte fullständigt förstår hur deras AI-lösningar fungerar, hur kan de (och deras kunder) lita på att de fattar rätt investeringsbeslut?

Å andra sidan råder det ingen tvekan om att AI kan användas för att öka vinsterna – och faktum är att många institutionella investerare redan använder det för att hitta bättre sätt att investera organisationens tillgångar. Många investerare fokuserar på specifika tillgångar, använder AI för att tajma inköp och försäljningar – med stor framgång.

Utmaningarna som bromsar antagandet av AI

I teorin kan det som fungerar på en “mikro”-nivå fungera ännu bättre på en “makro”-nivå – där AI tillämpas på en stor mängd investeringar och gör rekommendationer baserat på enorma mängder data, med hjälp av maskinlärande och andra AI-tekniker för att jämföra nuvarande 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 erbjuds av AI är verkligen betydande – men kan vi lita på svart låda-AI för att producera rätt resultat?

För många institutionella investerare är svaret troligen nej – att de potentiella fördelarna med AI inte är värda risken som är förknippad med en process som de inte kan förstå, än mindre förklara för sina styrelser och kunder. Så länge AI genererar pengar för en investerare, kommer naturligtvis ingen att fråga efter den förklaringen – men om saker och ting går snett, kommer institutionella investerare att behöva producera tydliga skäl till varför de fattade specifika beslut. För många institutioner är “datorn sa åt mig att” inte ett tillfredsställande svar.

Att omfamna transparens och en plattformsapproach

Men alternativet – att undvika AI – är inte en framkomlig väg heller. Andra institutioner som är mindre försiktiga och faktiskt använder AI kommer troligen att göra bättre på en mängd olika tillgångar – och sedan kommer styrelserna att fråga investerarna varför de lämnar potentiella vinster på bordet, för att deras rivaler ska kunna plocka upp dem.

Men det finns ett sätt att komma ur detta dilemma. Istället för att använda AI-system som de inte kan förklara – svarta låda-AI-system – kunde de använda AI-plattformar som använder transparenta tekniker, som förklarar hur de kommer fram till sina slutsatser. AI-system gör en djupgående analys av enorma mängder data, använder avancerade algoritmer för att göra rekommendationer, men de är programmerade av människor – och dessa människor kan instruera algoritmerna att avslöja exakt vilka processer de använder för att komma fram till sina slutsatser.

AI som uppfyller kraven på regelefterlevnad

Transparenta AI-system erbjuder en fullständig spårbarhet för revision av investeringar – den typ av revision som institutionella investerare krävs för att tillhandahålla – med information som tillhandahålls för varje element i en investeringsportfölj. Investerare kommer således att kunna förstå logiken bakom varje signal, och hur de kan gynna institutionens portföljer. Inte alla förutsägelser kommer att slå in – men åtminstone kommer investerarna att kunna tydligt förklara varför en investering lyckades, och en annan inte.

Transparent och begriplig AI är något som investeringsföretag också bör överväga i ljuset av eventuella regulatoriska krav. Regeringsregleringar av frågor som penningtvätt och insiderhandel har blivit betydligt strängare under de senaste åren, och investeringschefer, särskilt på större institutioner, kommer troligen att bli ombedda av myndigheterna att förklara sina investeringsstrategier – och sannolikheten för att det händer kan vara ännu större för chefer som använder avancerad AI. Med transparent AI kommer cheferna att kunna snabbt och effektivt dokumentera sina investeringsstrategier, vilket ger garantier för att, trots att de gjorde betydande vinster, vinsterna erhölls utan att bryta mot några regler.

Med ett sådant system kan investerare ta full nytta av vad AI har att erbjuda – och de kan vara säkra på att de kommer att kunna förklara för dem de är ansvariga inför exakt varför de gjorde vad de gjorde. Investeringschefer kommer att kunna utnyttja kraften i AI för att bevisa och fånga alfa i sina investeringshypoteser – vilket leder till en ny paradigm för investeringar, där chefer kan fatta mer intelligenta och säkra beslut – med stöd av kraftfulla algoritmer som hjälper dem att lyckas. Ett sådant tillvägagångssätt kommer att göra AI till en verkligt transformerande teknik för institutionell investering.