Τεχνητή νοημοσύνη στη διαχείριση επενδύσεων: Επενδύσεις: 3 τρόποι που ενισχύει τη βιώσιμη επένδυση

Η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στη διαχείριση επενδύσεων ξεπερνά κατά πολύ το πεδίο των ποσοτικών κεφαλαίων. Σύμφωνα με την Mercer, το 91% των διαχειριστών περιουσιακών στοιχείων είτε χρησιμοποιούν ήδη τεχνητή νοημοσύνη (54%) είτε σχεδιάζουν να την ενσωματώσουν (37%) στην επενδυτική τους στρατηγική ή στην έρευνα για τις κατηγορίες περιουσιακών στοιχείων^.1

Μέχρι στιγμής, το μεγαλύτερο μέρος αυτής της υιοθέτησης επικεντρώνεται στην ενίσχυση των υφιστάμενων δυνατοτήτων: διεύρυνση των συνόλων δεδομένων, παραγωγή νέων επενδυτικών ιδεών και επιτάχυνση της ανάλυσης. Στις περισσότερες περιπτώσεις, η τεχνητή νοημοσύνη υποστηρίζει την ανθρώπινη κρίση αντί να την αντικαθιστά. Περισσότερες από τις μισές ομάδες που έχουν ενσωματώσει την ΤΝ αναφέρουν ότι η ΤΝ ενημερώνει τις αποφάσεις τους, ενώ μόνο το ένα πέμπτο δηλώνει ότι προτείνει άμεσα δράσεις^.2

Για τους βιώσιμους επενδυτές, αυτό το μοντέλο επαύξησης είναι ιδιαίτερα πολύτιμο. Καθώς οι κανονισμοί αυστηροποιούνται και οι απαιτήσεις δεδομένων γίνονται όλο και πιο πολύπλοκες, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τις επενδυτικές ομάδες να παραμείνουν μπροστά χωρίς να χάσουν τον έλεγχο των αποφάσεων που έχουν μεγαλύτερη σημασία.

Το παρακάτω infographic υπογραμμίζει τρεις πρακτικούς τρόπους με τους οποίους οι επενδυτές χρησιμοποιούν την ΤΝ στη διαχείριση επενδύσεων για την επίτευξη των στόχων βιωσιμότητας. Οι εφαρμογές αυτές χρησιμοποιούνται ήδη από κορυφαίες εταιρείες και διαμορφώνουν τις καθημερινές ροές εργασίας των επενδύσεων.

3 τρόποι με τους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη τροφοδοτεί ήδη τις βιώσιμες επενδύσεις

Η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει τον τρόπο με τον οποίο οι επενδυτές αξιολογούν τον κίνδυνο, διεξάγουν έρευνα και ανταποκρίνονται στις απαιτήσεις υποβολής εκθέσεων. Αυτές οι τρεις περιπτώσεις χρήσης δείχνουν πού προσφέρει αξία σήμερα.

Κατεβάστε το Infographic

Η πρόκληση: Εντοπισμός των διαφωνιών πριν πλήξουν την τελική γραμμή

Clarity AI διαπίστωσε ότι οι μεγάλες διαμάχες για τη βιωσιμότητα μπορούν να μειώσουν την αξία της αγοράς έως και 11,8% ανάλογα με τη σοβαρότητα και τον τύπο του ζητήματος.³

Η τεχνητή νοημοσύνη ως λύση

Τα εργαλεία επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP), όπως η λύση Controversies της Clarity AIAI, βοηθούν τους επενδυτές να παρακολουθούν τους αναδυόμενους κινδύνους και να ανταποκρίνονται με έγκαιρες πληροφορίες. Αναλύοντας καθημερινά 250.000 ειδήσεις σε 200 χώρες, το εργαλείο ταξινομεί τα περιστατικά σε 39 κατηγορίες και αποδίδει βαθμούς σοβαρότητας με βάση το ζήτημα, την αντίδραση της εταιρείας και τον πιθανό κίνδυνο για την αξία της επιχείρησης.

Η πρόκληση: Κλιμάκωση της έρευνας σε χιλιάδες εταιρείες

Το παραδοσιακό μοντέλο είναι χρονοβόρο και περιορίζει την κάλυψη. Εάν μια ομάδα αναλυτών μπορεί να αξιολογήσει σε βάθος μόνο μερικές εκατοντάδες εταιρείες, χιλιάδες άλλες παραμένουν στο σκοτάδι.

Η τεχνητή νοημοσύνη ως λύση

Τα εργαλεία δημιουργικής τεχνητής νοημοσύνης αρχίζουν να καλύπτουν το κενό, βοηθώντας τους αναλυτές να καλύπτουν περισσότερο έδαφος, ταχύτερα, με σταθερό βάθος και ποιότητα. Μελέτες υποδεικνύουν αύξηση της αποδοτικότητας κατά 30-40% όταν τα εργαλεία Generative AI χρησιμοποιούνται για εργασίες όπως η σύνοψη εκθέσεων, η συγκριτική αξιολόγηση των επιδόσεων και ο εντοπισμός βασικών κινδύνων βιωσιμότητας.⁴ Αυτό απελευθερώνει χρόνο για ανάλυση και λήψη αποφάσεων υψηλότερης αξίας.

Η πρόκληση: Εκπλήρωση πολύπλοκων, εξελισσόμενων απαιτήσεων δημοσιοποίησης

Η χειροκίνητη προετοιμασία αναφορών απορροφά χρόνο και πόρους, καθώς οι εξελισσόμενες απαιτήσεις, τα μεταβαλλόμενα πρότυπα και οι ενημερώσεις δεδομένων απαιτούν συνεχή προσοχή.

Η τεχνητή νοημοσύνη ως λύση

Η δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χειριστεί μεγάλο μέρος αυτής της πολυπλοκότητας, απελευθερώνοντας την ανθρώπινη τεχνογνωσία για εργασίες υψηλότερης αξίας. Για παράδειγμα, η λύση αυτοματοποιημένων αναφορών τηςClarity AI μείωσε τον μέσο χρόνο υποβολής αναφορών κατά περισσότερο από 80%, επιτρέποντας στις ομάδες συμμόρφωσης να ανταποκρίνονται στις προσδοκίες ταχύτερα, με μεγαλύτερη αυτοπεποίθηση και χωρίς να απομακρύνονται από τις κύριες αρμοδιότητές τους.⁵

Συμπέρασμα

Τα παραδείγματα σε αυτό το infographic δείχνουν πώς η τεχνητή νοημοσύνη κάνει ήδη τη διαφορά στις ροές εργασίας των επενδύσεων. Από τη βελτίωση της κάλυψης της έρευνας βιωσιμότητας έως την επιτάχυνση της κανονιστικής συμμόρφωσης, αυτά τα εργαλεία βοηθούν τους επενδυτές να εργάζονται ταχύτερα και με μεγαλύτερη εμπιστοσύνη.

Καθώς όμως η υιοθέτηση αυξάνεται, η ανθρώπινη τεχνογνωσία παραμένει απαραίτητη. Η πραγματική αξία της ΤΝ αναδεικνύεται όταν συνδυάζεται με την ανθρώπινη εμπειρογνωμοσύνη. Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης δεν πρέπει να αντιμετωπίζονται ως υποκατάστατα των επαγγελματιών επενδύσεων, αλλά ως εργαλείο για την ενίσχυση του αντίκτυπού τους. όπως επισήμανε ο Neil Brown, επικεφαλής μετοχών της GIB Asset Management, σε συνέντευξή του στο Sustainability Wired, οι επενδυτές εξακολουθούν να χρειάζονται τεχνογνωσία στον τομέα για να ερμηνεύσουν τα αποτελέσματα, να εντοπίσουν τα σφάλματα και να αποφύγουν να παραπλανηθούν από εσφαλμένα αποτελέσματα. Αυτή η ισορροπία μεταξύ ταχύτητας και διάκρισης είναι που θα καθορίσει το επόμενο κεφάλαιο των βιώσιμων επενδύσεων.