هل الذكاء الاصطناعي في الاستثمار هو المستقبل؟ الإجابة على 5 أسئلة رئيسية للمستثمرين.

في كل مكان تنظر إليه، هناك ادعاءات جريئة حول كيف سيؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي في الاستثمار إلى إحداث ثورة في عملية صنع القرار، أو تعطيل صناعات بأكملها، أو قلب نماذج البحث التقليدية رأسًا على عقب. ولكن في خضم هذا الضجيج، من السهل أن يغيب عن بالنا ما هو مهم حقًا بالنسبة لمحترفي التمويل المستدام: أين يضيف الذكاء الاصطناعي قيمة فعلية؟

بالنسبة للمستثمرين الذين يركزون على الاستدامة، فإن المخاطر كبيرة. يستمر حجم البيانات وتعقيدها في النمو، وتتطور اللوائح التنظيمية بسرعة، وتتزايد التوقعات المتعلقة بالشفافية. يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي في الاستثمار فرصًا حقيقية لتلبية هذه المتطلبات بكفاءة أكبر. ولكن فقط إذا كنت تعرف ما الذي تبحث عنه. 

في هذه المقالة، نجيب على خمسة أسئلة رئيسية لمساعدة المستثمرين على فهم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في الاستثمار المستدام اليوم، وما الذي يجب الحذر منه، وما هي التطورات التي تستحق المتابعة.

السؤال الأول: ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي في الاستثمار؟

الذكاء الاصطناعي ليس أداة أو نظامًا واحدًا. بل هو مجموعة من التقنيات التي يمكنها تحليل البيانات وتحديد الأنماط وتوليد الرؤى بطرق أسرع وأكثر قابلية للتطوير من الطرق التقليدية. ويستخدم المستثمرون بالفعل أنواعًا مختلفة من الذكاء الاصطناعي في سير عملهم. يسلط الرسم البياني أدناه الضوء على ستة أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي التي يستخدمها المستثمرون لتعزيز الكفاءة واتخاذ قرارات أفضل.

السؤال الثاني: كيف يدعم الذكاء الاصطناعي في الاستثمار الاستدامة؟

في حين أن بعض المناقشات حول الذكاء الاصطناعي في الاستثمار لا تزال نظرية، إلا أن العديد من المستثمرين يستخدمون بالفعل أدوات تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين كيفية تحديد المخاطر وتتبع الأداء والوفاء بالتزامات الإفصاح. هذه التطبيقات ليست تخمينية. فهي حية وعملية ومدمجة في تدفقات العمل الاستثمارية الحقيقية اليوم.

تحسين جودة البيانات وإتاحتها

يعتمد الاستثمار المستدام على كميات كبيرة من البيانات، والتي يظل الكثير منها غير منظم أو غير متسق أو غير مكتمل. ويساعد استخدام الذكاء الاصطناعي في الاستثمار في معالجة هذه المشكلة من خلال تحديد مصادر المعلومات واستخراجها وتوحيدها من مجموعة واسعة من المواد، بما في ذلك إفصاحات الشركات والتغطية الإعلامية والمصادر الأكاديمية وقواعد البيانات التنظيمية.

يمكن لنماذج التعلّم الآلي اكتشاف وتصحيح الحالات الشاذة وتقدير القيم المفقودة ومواءمة المدخلات عبر التنسيقات والولايات القضائية. وينتج عن ذلك مجموعات بيانات أكثر اكتمالاً، وتغطية أكبر عبر فئات الأصول والمناطق الجغرافية، وأساس أقوى للتحليل. وبفضل المدخلات الأفضل، يمكن للمستثمرين تقييم أداء الاستدامة بثقة أكبر وثغرات أقل.

تحسين جودة وعمق الرؤى

بالإضافة إلى جمع البيانات، يلعب الذكاء الاصطناعي أيضًا دورًا رئيسيًا في تحليل المعلومات ووضعها في سياقها. على سبيل المثال، يمكن استخدام معالجة اللغة الطبيعية لتحديد الأنماط في كيفية مناقشة الشركات عبر مصادر مختلفة. يمكن أن تساعد هذه الأدوات في الكشف عن المخاطر الناشئة، أو تقييم المشاعر، أو تصنيف الخلافات حسب الموضوع والخطورة.

وهناك نماذج أخرى مصممة لقياس عوامل الاستدامة على مستوى المُصدر أو المحفظة الاستثمارية، وتحويل البيانات الأولية إلى درجات أو مقاييس أو معايير مرجعية تسترشد بها قرارات الاستثمار. بدلاً من إغراق فرق العمل بالمزيد من البيانات، يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد أولويات ما هو مهم وتصفية الضوضاء، مما يحسن من السرعة والوضوح.

تُحقق هذه القدرات بالفعل نتائج ملموسة في حالات الاستخدام مثل مراقبة الخلافات بين الشركات وأتمتة إفصاحات الاستدامة. من خلال تعزيز أساس البيانات وزيادة تركيز التحليل، يساعد الذكاء الاصطناعي المستثمرين على توسيع نطاق جهودهم دون التضحية بالجودة أو الرقابة.

السؤال الثالث: ما هي مخاطر استخدام الذكاء الاصطناعي في الاستثمار؟

مع ازدياد انتشار أدوات الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل المستدام، من المغري أن نفترض أن النماذج المعقدة تقدم إجابات أفضل تلقائيًا. ولكن التطور لا يضمن الموثوقية. فالعديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي عبارة عن "صناديق سوداء"، مبهمة في كيفية معالجتها للمعلومات ويصعب تدقيقها. وبالنسبة للمستثمرين، فإن عدم وضوح الرؤية هذا يشكل خطرًا حقيقيًا، خاصةً عندما تنطوي القرارات على عواقب تنظيمية أو تمس بالسمعة.

يعتمد الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة على الشفافية. ويبدأ ذلك بمعرفة نوع البيانات المستخدمة، وكيفية تدريب النموذج، والافتراضات المضمنة في منطقه. وبدون هذا الوضوح، يصبح من المستحيل تقريبًا فهم سبب حصول شركة معينة على تصنيف معين أو كيفية حساب درجة مخاطر المحفظة.

التحقق من صحة النموذج هو عنصر حاسم آخر. حتى النماذج عالية الأداء يمكن أن تتصرف بشكل غير متوقع إذا لم يتم اختبارها بدقة عبر فئات الأصول والقطاعات والمناطق الجغرافية المختلفة. يحتاج المستثمرون إلى الثقة في أن تكون المخرجات مستقرة وقابلة للتكرار وتعكس ظروف العالم الحقيقي التي من المفترض أن تقيّمها. وهذا يتطلب اختبارًا مستمرًا ومراقبة وتنقيحًا من قبل خبراء بشريين، وليس تقييمًا لمرة واحدة. 

التحيز هو أيضاً مصدر قلق كبير. فنماذج الذكاء الاصطناعي جيدة بقدر جودة البيانات التي يتم تدريبها عليها. إذا كانت تلك البيانات غير مكتملة أو مشوهة، فإن المخرجات ستعكس تلك العيوب، مما قد يعزز أوجه عدم المساواة أو يغفل إشارات مهمة. يتضمن التصميم المسؤول للذكاء الاصطناعي في الاستثمار ضمانات لاكتشاف التحيز وتصحيحه، ليس فقط في المدخلات ولكن أيضًا في كيفية تفسير المخرجات واستخدامها. ولحسن الحظ، فإن وضع حواجز حماية أسهل من التحيزات البشرية اللاواعية التي غالبًا ما تكون موجودة في التحليل التقليدي. 

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون أحد الأصول القوية، ولكن فقط عندما يتم تطبيقه بدقة. إن فهم كيفية عمل النموذج وأين هي حدوده أمر ضروري لاستخدامه بشكل مسؤول.

السؤال الرابع: هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل الحكم البشري في قرارات الاستثمار؟

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُسرّع البحث ويعزز التحليل بشكل كبير، ولكنه يعمل بشكل أفضل عندما يقترن بالخبرة البشرية. في مجال الاستثمار المستدام، حيث تكون البيانات معقدة أو غير مكتملة أو ذات سياق شديد التعقيد، يظل دور المحلل البشري بالغ الأهمية. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تساعد في إظهار المعلومات أو تلخيص الوثائق أو تحديد المخاطر المحتملة، لكنها لا تستطيع تطبيق أحكام الاستثمار أو فهم الفروق التنظيمية الدقيقة.

وصف نيل براون، رئيس قسم الأسهم في GIB Asset Management، كيف يستخدم فريقه الذكاء الاصطناعي في تدفقات العمل الاستثماري لفحص وتلخيص التقارير السنوية ونصوص الأرباح وإفصاحات الاستدامة في محادثة حديثة مع Clarity AI. تسمح لهم هذه الأدوات بتغطية مساحة أكبر والوصول إلى نقاط اتخاذ القرار بشكل أسرع.

"يتيح لي ChatGPT إنشاء GPT الخاص بي وإعطائه مجموعة محددة جدًا من التعليمات. لذا، أطلب منه إنشاء الجزء الأول من مسودة بحث استثماري يجيب فقط بالبيانات التي أعطيها له. وهذا يسمح لي بعد ذلك بالدخول والبدء في طرح الأسئلة، وبسرعة كبيرة، مما يقلل من الوقت المستغرق في اتخاذ القرار."

لكنه واضح أيضًا بشأن الحاجة إلى المشاركة البشرية. "افعل ذلك في مجال أنت خبير فيه، لأنك عندما تستخدم شيئًا آخر لتلخيص بياناتك، يجب أن تكون قادرًا على اكتشاف تلك الأخطاء."

يسمح هذا النموذج التعاوني للمحللين بتغطية مساحة أكبر في وقت أقل، ومراجعة تقارير الشركة وإفصاحات الاستدامة ونصوص الأرباح بسرعة ودقة أكبر. ولكنه يتطلب أيضًا حواجز حماية. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تبرز المعلومات، ولكن الخبراء وحدهم هم القادرون على تحديد ما هو جوهري وما هو مفقود وما يعنيه كل ذلك في السياق.

من خلال إبقاء البشر في الحلقة، تكتسب فرق الاستثمار مزايا الكفاءة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي دون التضحية بالعمق والإشراف والمساءلة التي يتطلبها التمويل المستدام.

السؤال الخامس: كيف سيؤثر الذكاء الاصطناعي العميل على الاستثمار؟

إن الحدود التالية للذكاء الاصطناعي في مجال الاستثمار هي الأنظمة الوكيلة. يمكن لهذه الأدوات التخطيط والتكيف والتصرف نحو أهداف محددة دون الحاجة إلى مطالبات بشرية في كل خطوة. وهي مصممة للتنقل في بيئات البيانات المعقدة، وتحديد أولويات المهام، وحتى اتخاذ الإجراءات اللازمة. من الناحية النظرية، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي أن يعملوا كمساعدين بحثيين مستقلين أو مراقبين للامتثال أو محللين للاستدامة.

تخيل وكيل ذكاء اصطناعي يراقب التحديثات التنظيمية عبر الولايات القضائية، ويحدد التغييرات ذات الصلة، ويضع مسودات خطط العمل الأولية، ويملأ نماذج التقارير باستخدام البيانات الداخلية، ويسند المهام إلى الفريق المناسب. إن مكاسب الكفاءة المحتملة كبيرة. يمكن أن تقلل هذه الأنظمة من الاحتكاك التشغيلي وتدعم إدارة المخاطر بشكل أكثر استباقية.

لكن الاستقلالية تطرح مخاطر جديدة. فالاستقلالية نفسها التي تجعل الوكلاء أقوياء تجعلهم أيضاً غير قابلين للتنبؤ. ماذا يحدث إذا أساء الوكيل تفسير لائحة ما؟ أو يغفل عن إشارة حمراء حرجة؟ أو يتصرف بناءً على بيانات قديمة أو غير مكتملة؟ في مجالات عالية المخاطر مثل الاستثمار والامتثال التنظيمي، هذه ليست مخاوف افتراضية.

في الوقت الراهن، لا تزال الوكلاء المستقلون حقاً طموحين أكثر من كونهم عمليين. أما الواقع على المدى القريب فهو أكثر تحفظاً: الأنظمة الخاضعة للإشراف التي تعمل على أتمتة المهام المنفصلة والمحددة جيداً. يمكن لهذه الأدوات تلخيص المستندات المطولة، أو استخراج المقاييس الرئيسية، أو تحديد الحالات الشاذة، لكنها لا تزال تتطلب إشرافًا بشريًا لتفسير النتائج والتحقق من صحتها.

مع تطور هذه التقنيات، سيتحول دور المحلل. فبدلاً من تجميع البيانات أو إدارة تدفقات العمل يدويًا، سيركز المحترفون بشكل متزايد على تحديد الأهداف وتدريب الأنظمة ومراجعة المخرجات وتطبيق الأحكام عندما يتطلب الأمر فارقًا بسيطًا. وسيعتمد الذكاء الاصطناعي العميل الجدير بالثقة على قيود محددة بوضوح، والتحقق الصارم من الصحة، والمنطق الشفاف وراء كل توصية أو إجراء.

المستقبل ينتمي إلى أولئك الذين يستعدون ليس فقط للأدوات الأكثر ذكاءً، بل للمتعاونين الأذكياء.

استنتاج

يعمل الذكاء الاصطناعي بالفعل على إعادة تشكيل الاستثمار المستدام. ليس من خلال الضجيج، ولكن من خلال التحسينات الحقيقية في جودة البيانات وسرعة سير العمل والعمق التحليلي. ولكن مع القدرات الجديدة تأتي مسؤوليات جديدة. يحتاج المستثمرون إلى فهم ليس فقط ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي، ولكن كيفية تطبيقه بأمان وشفافية وفعالية.

سواء كنت تقوم بتقييم الأدوات، أو بناء عمليات داخلية، أو ببساطة تحاول مواكبة وتيرة التغيير، هناك شيء واحد واضح: النجاح مع الذكاء الاصطناعي يبدأ بطرح الأسئلة الصحيحة. لإلقاء نظرة أعمق على كيفية تشكيل الذكاء الاصطناعي لمستقبل التمويل المستدام، وما يحتاج المستثمرون إلى معرفته الآن، استكشف الدليل الكامل.