L'intelligenza artificiale nella gestione degli investimenti: 3 modi in cui sta alimentando gli investimenti sostenibili

L'adozione dell'IA nella gestione degli investimenti sta andando ben oltre il regno dei fondi quantitativi. Secondo Mercer, il 91% dei gestori patrimoniali sta già utilizzando l'IA (54%) o sta pianificando di integrarla (37%) nella propria strategia d'investimento o nella ricerca di asset^class1.

Finora, la maggior parte delle adozioni si è concentrata sul potenziamento delle capacità esistenti: ampliare i set di dati, generare nuove idee di investimento e accelerare l'analisi. Nella maggior parte dei casi, l'IA supporta il giudizio umano piuttosto che sostituirlo. Più della metà dei team integrati nell'IA riferisce che l'IA informa le loro decisioni, mentre solo un quinto afferma che propone direttamente azioni^.2

Per gli investitori sostenibili, questo modello di incremento è particolarmente prezioso. Con l'inasprimento delle normative e l'aumento della complessità dei dati, l'IA può aiutare i team di investimento a mantenere il passo senza perdere il controllo sulle decisioni che contano di più.

L'infografica che segue evidenzia tre modi pratici in cui gli investitori utilizzano l'IA nella gestione degli investimenti per raggiungere gli obiettivi di sostenibilità. Queste applicazioni sono già utilizzate da aziende leader e stanno plasmando i flussi di lavoro quotidiani degli investimenti.

3 modi in cui l'intelligenza artificiale sta già alimentando gli investimenti sostenibili

L'intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui gli investitori valutano il rischio, conducono la ricerca e soddisfano le esigenze di rendicontazione. Questi tre casi d'uso mostrano dove l'IA sta apportando valore oggi.

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La sfida: Individuare le controversie prima che colpiscano il risultato finale

Clarity AI ha rilevato che le principali controversie in materia di sostenibilità possono ridurre il valore di mercato fino all'11%, a seconda della gravità e del tipo di problema. 11,8% a seconda della gravità e del tipo di problema..³

L'intelligenza artificiale come soluzione

Strumenti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) come la soluzione Controversies di Clarity AIaiutano gli investitori a monitorare i rischi emergenti e a rispondere con approfondimenti tempestivi. Analizzando 250.000 notizie al giorno in 200 Paesi, lo strumento classifica gli incidenti in 39 categorie e assegna punteggi di gravità in base al problema, alla risposta dell'azienda e al rischio potenziale per il valore aziendale.

La sfida: scalare la ricerca in migliaia di aziende

Il modello tradizionale richiede molto tempo e limita la copertura. Se un team di analisti può valutare a fondo solo poche centinaia di aziende, altre migliaia rimangono all'oscuro.

L'intelligenza artificiale come soluzione

Gli strumenti di IA generativa stanno iniziando a colmare il divario, aiutando gli analisti a coprire più terreno, più velocemente, con profondità e qualità costanti. Alcuni studi suggeriscono un guadagno di efficienza del 30-40% quando gli strumenti di IA generativa vengono utilizzati per attività come la sintesi dei report, il benchmarking delle prestazioni e l'identificazione dei principali rischi per la sostenibilità.⁴ Ciò consente di liberare tempo per analisi e processi decisionali di maggior valore.

La sfida: Soddisfare requisiti di divulgazione complessi e in continua evoluzione

La preparazione manuale dei report richiede tempo e risorse, poiché l'evoluzione dei requisiti, il cambiamento dei modelli e l'aggiornamento dei dati richiedono un'attenzione costante.

L'intelligenza artificiale come soluzione

L'intelligenza artificiale generativa è in grado di gestire gran parte di questa complessità, liberando le competenze umane per un lavoro di maggior valore. La soluzione di reporting automatizzato diClarity AI, ad esempio, ha ridotto il tempo medio di reporting di oltre l'80%, consentendo ai team di conformità di soddisfare le aspettative più rapidamente, con maggiore sicurezza e senza distogliere l'attenzione dalle loro responsabilità principali.⁵

Conclusione

Gli esempi riportati in questa infografica mostrano come l'intelligenza artificiale stia già facendo la differenza nei flussi di lavoro degli investimenti. Dal miglioramento della copertura della ricerca sulla sostenibilità all'accelerazione della conformità normativa, questi strumenti aiutano gli investitori a lavorare più velocemente e con maggiore sicurezza.

Ma con l'aumento dell'adozione, la competenza umana rimane essenziale. Il vero valore dell'IA emerge quando è abbinata alle competenze umane. Come ha sottolineato Neil Brown, Head of Equities di GIB Asset Management, in un'intervista a Sustainability Wired, gli investitori hanno ancora bisogno di competenze specifiche per interpretare i risultati, individuare gli errori ed evitare di essere fuorviati da risultati errati. È questo equilibrio tra velocità e discernimento che definirà il prossimo capitolo degli investimenti sostenibili.