Είναι η τεχνητή νοημοσύνη στις επενδύσεις το μέλλον; 5 βασικές ερωτήσεις που απαντώνται για τους επενδυτές.

Όπου κι αν κοιτάξετε, υπάρχουν τολμηροί ισχυρισμοί σχετικά με το πώς η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στις επενδύσεις θα φέρει επανάσταση στη λήψη αποφάσεων, θα διαταράξει ολόκληρους κλάδους ή θα ανατρέψει τα παραδοσιακά μοντέλα έρευνας. Όμως, εν μέσω της διαφημιστικής εκστρατείας, είναι εύκολο να χάσει κανείς από τα μάτια του αυτό που πραγματικά έχει σημασία για τους επαγγελματίες της βιώσιμης χρηματοδότησης: πού προσθέτει πραγματικά αξία η τεχνητή νοημοσύνη;

Για τους επενδυτές που επικεντρώνονται στη βιωσιμότητα, το διακύβευμα είναι υψηλό. Ο όγκος και η πολυπλοκότητα των δεδομένων συνεχίζουν να αυξάνονται, οι κανονισμοί εξελίσσονται ραγδαία και οι προσδοκίες σχετικά με τη διαφάνεια αυξάνονται συνεχώς. Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στις επενδύσεις προσφέρει πραγματικές ευκαιρίες για την αποτελεσματικότερη ικανοποίηση αυτών των απαιτήσεων. Αλλά μόνο αν ξέρετε τι να αναζητήσετε. 

Σε αυτό το άρθρο, απαντάμε σε πέντε βασικά ερωτήματα για να βοηθήσουμε τους επενδυτές να κατανοήσουν πώς χρησιμοποιείται σήμερα η τεχνητή νοημοσύνη στις βιώσιμες επενδύσεις, τι πρέπει να προσέξουν και ποιες εξελίξεις αξίζει να παρακολουθούνται.

Ερώτηση πρώτη: Ποιοι είναι οι τύποι τεχνητής νοημοσύνης στις επενδύσεις;

Η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι ένα ενιαίο εργαλείο ή σύστημα. Είναι μια ομάδα τεχνολογιών που μπορούν να αναλύουν δεδομένα, να εντοπίζουν μοτίβα και να παράγουν ιδέες με τρόπους που είναι ταχύτεροι και πιο επεκτάσιμοι από τις παραδοσιακές μεθόδους. Οι επενδυτές αναπτύσσουν ήδη διαφορετικούς τύπους τεχνητής νοημοσύνης στις ροές εργασίας τους. Το παρακάτω infographic υπογραμμίζει έξι διαφορετικούς τύπους τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούν οι επενδυτές για να αυξήσουν την αποδοτικότητα και να λάβουν καλύτερες αποφάσεις.

Ερώτηση δεύτερη: Πώς η τεχνητή νοημοσύνη στις επενδύσεις υποστηρίζει τη βιωσιμότητα;

Ενώ ορισμένες συζητήσεις γύρω από την τεχνητή νοημοσύνη στις επενδύσεις παραμένουν θεωρητικές, πολλοί επενδυτές χρησιμοποιούν ήδη εργαλεία με βάση την τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουν τον τρόπο με τον οποίο εντοπίζουν τους κινδύνους, παρακολουθούν τις επιδόσεις και εκπληρώνουν τις υποχρεώσεις γνωστοποίησης. Οι εφαρμογές αυτές δεν είναι κερδοσκοπικές. Είναι ζωντανές, λειτουργικές και ενσωματωμένες σε πραγματικές ροές εργασίας επενδύσεων σήμερα.

Βελτίωση της ποιότητας και της διαθεσιμότητας των δεδομένων

Η βιώσιμη επένδυση εξαρτάται από μεγάλο όγκο δεδομένων, μεγάλο μέρος των οποίων παραμένει αδόμητο, ασυνεπές ή ελλιπές. Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στις επενδύσεις συμβάλλει στην αντιμετώπιση αυτού του προβλήματος με την εξεύρεση, την εξαγωγή και την τυποποίηση πληροφοριών από ένα ευρύτερο φάσμα υλικών, συμπεριλαμβανομένων των γνωστοποιήσεων των εταιρειών, της κάλυψης από τα μέσα μαζικής ενημέρωσης, των ακαδημαϊκών πηγών και των βάσεων δεδομένων των ρυθμιστικών αρχών.

Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν να ανιχνεύουν και να διορθώνουν ανωμαλίες, να εκτιμούν τις τιμές που λείπουν και να εναρμονίζουν τις εισροές σε διάφορες μορφές και δικαιοδοσίες. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα πληρέστερα σύνολα δεδομένων, μεγαλύτερη κάλυψη σε όλες τις κατηγορίες περιουσιακών στοιχείων και τις γεωγραφικές περιοχές και ισχυρότερη βάση για ανάλυση. Με καλύτερες εισροές, οι επενδυτές μπορούν να αξιολογούν τις επιδόσεις βιωσιμότητας με μεγαλύτερη εμπιστοσύνη και λιγότερα κενά.

Βελτίωση της ποιότητας και του βάθους των πληροφοριών

Πέρα από τη συλλογή δεδομένων, η ΤΝ διαδραματίζει επίσης βασικό ρόλο στην ανάλυση και την πλαισίωση των πληροφοριών. Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, για παράδειγμα, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον εντοπισμό μοτίβων στον τρόπο με τον οποίο συζητούνται οι εταιρείες σε διάφορες πηγές. Αυτά τα εργαλεία μπορούν να βοηθήσουν στην αποκάλυψη αναδυόμενων κινδύνων, στην αξιολόγηση του συναισθήματος ή στην ταξινόμηση των αντιπαραθέσεων με βάση το θέμα και τη σοβαρότητα.

Άλλα μοντέλα έχουν σχεδιαστεί για την ποσοτικοποίηση παραγόντων βιωσιμότητας σε επίπεδο εκδότη ή χαρτοφυλακίου, μετατρέποντας τα ακατέργαστα δεδομένα σε βαθμολογίες, μετρήσεις ή δείκτες αναφοράς που παρέχουν πληροφορίες για επενδυτικές αποφάσεις. Αντί να κατακλύζουν τις ομάδες με περισσότερα δεδομένα, η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στην ιεράρχηση των σχετικών δεδομένων και στο φιλτράρισμα του θορύβου, βελτιώνοντας τόσο την ταχύτητα όσο και τη σαφήνεια.

Αυτές οι δυνατότητες αποφέρουν ήδη απτά αποτελέσματα σε περιπτώσεις χρήσης, όπως η παρακολούθηση εταιρικών αντιπαραθέσεων και η αυτοματοποίηση των γνωστοποιήσεων βιωσιμότητας. Ενισχύοντας τα θεμέλια των δεδομένων και οξύνει την εστίαση της ανάλυσης, η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τους επενδυτές να κλιμακώσουν τις προσπάθειές τους χωρίς να θυσιάσουν την ποιότητα ή την εποπτεία.

Τρίτη ερώτηση: Ποιοι είναι οι κίνδυνοι από τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στις επενδύσεις;

Καθώς τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης γίνονται όλο και πιο διαδεδομένα στη βιώσιμη χρηματοδότηση, είναι δελεαστικό να υποθέσουμε ότι τα πολύπλοκα μοντέλα δίνουν αυτόματα καλύτερες απαντήσεις. Αλλά η πολυπλοκότητα δεν εγγυάται αξιοπιστία. Πολλά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης είναι "μαύρα κουτιά", αδιαφανή ως προς τον τρόπο με τον οποίο επεξεργάζονται τις πληροφορίες και δύσκολα ελέγχονται. Για τους επενδυτές, αυτή η έλλειψη ορατότητας αποτελεί πραγματικό κίνδυνο, ιδίως όταν οι αποφάσεις έχουν ρυθμιστικές συνέπειες ή συνέπειες για τη φήμη τους.

Η αξιόπιστη τεχνητή νοημοσύνη εξαρτάται από τη διαφάνεια. Αυτό ξεκινά με τη γνώση του είδους των δεδομένων που χρησιμοποιούνται, του τρόπου εκπαίδευσης του μοντέλου και των παραδοχών που ενσωματώνονται στη λογική του. Χωρίς αυτή τη σαφήνεια, καθίσταται σχεδόν αδύνατο να κατανοήσει κανείς γιατί μια συγκεκριμένη εταιρεία έλαβε μια συγκεκριμένη αξιολόγηση ή πώς υπολογίστηκε η βαθμολογία κινδύνου ενός χαρτοφυλακίου.

Η επικύρωση του μοντέλου είναι ένα άλλο κρίσιμο στοιχείο. Ακόμη και τα μοντέλα υψηλής απόδοσης μπορεί να συμπεριφέρονται απρόβλεπτα εάν δεν έχουν δοκιμαστεί διεξοδικά σε διαφορετικές κατηγορίες περιουσιακών στοιχείων, τομείς και γεωγραφικές περιοχές. Οι επενδυτές χρειάζονται εμπιστοσύνη ότι τα αποτελέσματα είναι σταθερά, επαναλαμβανόμενα και αντικατοπτρίζουν τις συνθήκες του πραγματικού κόσμου που προορίζονται να αξιολογήσουν. Αυτό απαιτεί συνεχείς δοκιμές, παρακολούθηση και τελειοποίηση από ανθρώπινους εμπειρογνώμονες και όχι μια εφάπαξ αξιολόγηση. 

Η μεροληψία αποτελεί επίσης μείζονα ανησυχία. Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης είναι τόσο καλά όσο τα δεδομένα στα οποία εκπαιδεύονται. Εάν τα δεδομένα αυτά είναι ελλιπή ή στρεβλά, τα αποτελέσματα θα αντανακλούν αυτές τις ατέλειες, ενισχύοντας ενδεχομένως τις ανισότητες ή παραβλέποντας σημαντικά σήματα. Ο υπεύθυνος σχεδιασμός της τεχνητής νοημοσύνης στις επενδύσεις περιλαμβάνει διασφαλίσεις για τον εντοπισμό και τη διόρθωση της προκατάληψης, όχι μόνο στις εισροές αλλά και στον τρόπο με τον οποίο ερμηνεύονται και χρησιμοποιούνται οι εκροές. Ευτυχώς, αυτό είναι ευκολότερο να τοποθετηθούν προστατευτικές μπάρες σε σχέση με τις ασυνείδητες ανθρώπινες προκαταλήψεις που συχνά υπάρχουν στην παραδοσιακή ανάλυση. 

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι ένα ισχυρό πλεονέκτημα, αλλά μόνο όταν εφαρμόζεται με αυστηρότητα. Η κατανόηση του τρόπου λειτουργίας ενός μοντέλου και των ορίων του είναι απαραίτητη για την υπεύθυνη χρήση του.

Τέταρτη ερώτηση: Θα αντικαταστήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη την ανθρώπινη κρίση στις επενδυτικές αποφάσεις;

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επιταχύνει δραματικά την έρευνα και να βελτιώσει την ανάλυση, αλλά λειτουργεί καλύτερα όταν συνδυάζεται με ανθρώπινη εμπειρογνωμοσύνη. Στη βιώσιμη επένδυση, όπου τα δεδομένα είναι πολύπλοκα, ελλιπή ή σε μεγάλο βαθμό συνυφασμένα, ο ρόλος του ανθρώπινου αναλυτή παραμένει κρίσιμος. Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βοηθήσουν στην επιφάνεια πληροφοριών, να συνοψίσουν έγγραφα ή να εντοπίσουν πιθανούς κινδύνους, αλλά δεν μπορούν να εφαρμόσουν επενδυτική κρίση ή να κατανοήσουν τις ρυθμιστικές αποχρώσεις.

Ο Neil Brown, επικεφαλής του τμήματος μετοχών της GIB Asset Management, περιέγραψε πώς η ομάδα του χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη στις ροές εργασίας των επενδύσεων για να σαρώνει και να συνοψίζει τις ετήσιες εκθέσεις, τα πρακτικά των κερδών και τις γνωστοποιήσεις βιωσιμότητας σε μια πρόσφατη συζήτηση με Clarity AI. Τα εργαλεία αυτά τους επιτρέπουν να καλύπτουν περισσότερο έδαφος και να φτάνουν γρηγορότερα στα σημεία λήψης αποφάσεων.

"Το ChatGPT μου επιτρέπει να δημιουργήσω το δικό μου GPT και να του δώσω ένα πολύ συγκεκριμένο σύνολο οδηγιών. Έτσι, του ζητώ να δημιουργήσει το πρώτο κομμάτι ενός σχεδίου επενδυτικής έρευνας απαντώντας μόνο με τα δεδομένα που του δίνω. Αυτό μου επιτρέπει στη συνέχεια να μπω μέσα και να αρχίσω να κάνω ερωτήσεις και, πολύ γρήγορα, να μειώσω τον χρόνο που απαιτείται για τη λήψη μιας απόφασης".

Αλλά είναι επίσης ξεκάθαρος για την ανάγκη ανθρώπινης συμμετοχής. "Κάντε το σε έναν τομέα όπου είστε ειδικός, διότι όταν χρησιμοποιείτε κάτι άλλο για να συνοψίσετε τα δεδομένα σας, πρέπει να είστε σε θέση να εντοπίσετε αυτά τα λάθη."

Αυτό το συνεργατικό μοντέλο επιτρέπει στους αναλυτές να καλύπτουν περισσότερο έδαφος σε λιγότερο χρόνο, εξετάζοντας τις εκθέσεις των εταιρειών, τις γνωστοποιήσεις βιωσιμότητας και τα πρακτικά των κερδών με μεγαλύτερη ταχύτητα και ακρίβεια. Απαιτεί όμως και προστατευτικές μπάρες. Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να φέρουν στην επιφάνεια πληροφορίες, αλλά μόνο οι ειδικοί μπορούν να καθορίσουν τι είναι ουσιώδες, τι λείπει και τι σημαίνουν όλα αυτά στο πλαίσιο.

Διατηρώντας τους ανθρώπους στο κύκλωμα, οι επενδυτικές ομάδες κερδίζουν τα οφέλη της αποτελεσματικότητας της τεχνητής νοημοσύνης χωρίς να θυσιάζουν το βάθος, την εποπτεία και τη λογοδοσία που απαιτεί η βιώσιμη χρηματοδότηση.

Ερώτηση πέντε: Πώς θα επηρεάσει η τεχνητή νοημοσύνη τις επενδύσεις;

Το επόμενο όριο για την τεχνητή νοημοσύνη στις επενδύσεις είναι τα πρακτορικά συστήματα. Αυτά τα εργαλεία μπορούν να σχεδιάζουν, να προσαρμόζονται και να ενεργούν προς την κατεύθυνση καθορισμένων στόχων χωρίς να χρειάζονται ανθρώπινες υποδείξεις σε κάθε βήμα. Έχουν σχεδιαστεί για να περιηγούνται σε πολύπλοκα περιβάλλοντα δεδομένων, να ιεραρχούν καθήκοντα και ακόμη και να αναλαμβάνουν δράση. Θεωρητικά, οι πράκτορες ΤΝ θα μπορούσαν να λειτουργούν ως αυτόνομοι βοηθοί έρευνας, παρατηρητές συμμόρφωσης ή αναλυτές βιωσιμότητας.

Φανταστείτε έναν πράκτορα τεχνητής νοημοσύνης που παρακολουθεί τις κανονιστικές ενημερώσεις σε όλες τις δικαιοδοσίες, επισημαίνει τις σχετικές αλλαγές, συντάσσει αρχικά σχέδια δράσης, συμπληρώνει πρότυπα αναφοράς χρησιμοποιώντας εσωτερικά δεδομένα και αναθέτει καθήκοντα στην κατάλληλη ομάδα. Τα πιθανά κέρδη αποδοτικότητας είναι σημαντικά. Τα συστήματα αυτά θα μπορούσαν να μειώσουν τις λειτουργικές τριβές και να υποστηρίξουν μια πιο προληπτική διαχείριση κινδύνων.

Όμως η αυτονομία εισάγει νέους κινδύνους. Η ίδια ανεξαρτησία που καθιστά τους πράκτορες ισχυρούς, τους καθιστά επίσης απρόβλεπτους. Τι συμβαίνει αν ένας πράκτορας παρερμηνεύσει έναν κανονισμό; Παραλείπει μια κρίσιμη κόκκινη σημαία; Ενεργεί με ξεπερασμένα ή ελλιπή δεδομένα; Σε τομείς υψηλού κινδύνου, όπως οι επενδύσεις και η κανονιστική συμμόρφωση, αυτές οι ανησυχίες δεν είναι υποθετικές.

Προς το παρόν, οι πραγματικά αυτόνομοι πράκτορες παραμένουν περισσότερο φιλόδοξοι παρά πρακτικοί. Η βραχυπρόθεσμη πραγματικότητα είναι πιο συντηρητική: εποπτευόμενα συστήματα που αυτοματοποιούν διακριτές, σαφώς καθορισμένες εργασίες. Αυτά τα εργαλεία μπορούν να συνοψίσουν μακροσκελή έγγραφα, να εξάγουν βασικές μετρήσεις ή να εντοπίσουν ανωμαλίες, αλλά εξακολουθούν να απαιτούν ανθρώπινη επίβλεψη για την ερμηνεία και την επικύρωση των αποτελεσμάτων.

Καθώς αυτές οι τεχνολογίες εξελίσσονται, ο ρόλος του αναλυτή θα μετατοπιστεί. Αντί να συγκεντρώνουν δεδομένα ή να διαχειρίζονται χειροκίνητα τις ροές εργασίας, οι επαγγελματίες θα επικεντρώνονται όλο και περισσότερο στον καθορισμό των στόχων, στην εκπαίδευση των συστημάτων, στην εξέταση των αποτελεσμάτων και στην εφαρμογή κρίσης όταν απαιτείται απόχρωση. Η αξιόπιστη τεχνητή νοημοσύνη θα εξαρτάται από σαφώς καθορισμένους περιορισμούς, αυστηρή επικύρωση και διαφανή επιχειρηματολογία πίσω από κάθε σύσταση ή ενέργεια.

Το μέλλον ανήκει σε εκείνους που προετοιμάζονται όχι μόνο για πιο έξυπνα εργαλεία, αλλά και για έξυπνους συνεργάτες.

Συμπέρασμα

Η τεχνητή νοημοσύνη αναδιαμορφώνει ήδη τις βιώσιμες επενδύσεις. Όχι μέσω διαφημίσεων, αλλά μέσω πραγματικών βελτιώσεων στην ποιότητα των δεδομένων, την ταχύτητα της ροής εργασιών και το αναλυτικό βάθος. Αλλά με τις νέες δυνατότητες έρχονται και νέες ευθύνες. Οι επενδυτές πρέπει να κατανοήσουν όχι μόνο τι μπορεί να κάνει η ΤΝ, αλλά και πώς να την εφαρμόζουν με ασφάλεια, διαφάνεια και αποτελεσματικότητα.

Είτε αξιολογείτε εργαλεία, είτε χτίζετε εσωτερικές διαδικασίες, είτε απλώς προσπαθείτε να συμβαδίζετε με τον ρυθμό των αλλαγών, ένα πράγμα είναι σαφές: η επιτυχία με την ΤΝ ξεκινά με το να θέτετε τις σωστές ερωτήσεις. Για μια βαθύτερη ματιά στο πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη διαμορφώνει το μέλλον της βιώσιμης χρηματοδότησης και τι πρέπει να γνωρίζουν οι επενδυτές τώρα, εξερευνήστε τον πλήρη οδηγό.