La prossima frontiera della gestione degli investimenti: GenAI per portafogli più intelligenti ed efficienti

Un caso di integrazione dell'IA nei dati e nelle analisi di sostenibilità

Secondo una ricerca di McKinsey, l'IA generativa (GenAI) potrebbe apportare all'economia un valore compreso tra i 2,6 e i 4,4 trilioni di dollari all'anno, aumentando l'impatto dell'intelligenza artificiale, termine che racchiude tutti i sistemi intelligenti, del 15-40%. Lo studio osserva che: "Di fatto, sembra possibile che entro i prossimi tre anni, tutto ciò che non è collegato all'IA sarà considerato obsoleto o inefficace" .

Un'area chiave che sta beneficiando della diffusione di queste nuove tecnologie è la gestione degli asset finanziari. Secondo una recente indagine di Boston Consulting Group (BCG), l'88% dei gestori patrimoniali sta sperimentando almeno un caso d'uso di GenAI, come ad esempio "insight abilitati dall'IA per una gestione più potente dei dati in tutta l'organizzazione" o "reporting dei fondi".

L'adozione di tecnologie innovative nella gestione degli asset diventa ancora più importante quando entrano in gioco considerazioni di sostenibilità ed ESG, che portano ulteriore complessità ai flussi di lavoro dei dati e ai requisiti di reporting. 

Basandosi su quasi un decennio di esperienza nel campo della sostenibilità e della tecnologia, Clarity AI ha lanciato nuove funzionalità di co-pilota per supportare i gestori patrimoniali, che creano, commercializzano e gestiscono prodotti finanziari, nell'estrarre insight azionabili per informare meglio il loro processo decisionale. Grazie alla potenza dell'intelligenza artificiale, gli operatori dei mercati finanziari possono spostare il loro tempo verso attività più strategiche che possono favorire la crescita del business e la soddisfazione dei clienti.

Questo articolo approfondisce le sfide che l'asset management deve affrontare per integrare con successo la sostenibilità nel processo di investimento e il ruolo dell'IA e della GenAI in particolare per contribuire a colmare le lacune. 

Pressioni sulle competenze e scalabilità

La forza lavoro necessaria per gestire gli investimenti legati alla sostenibilità sta diventando una preoccupazione crescente nel settore dei servizi finanziari. Soprattutto con l'aumento delle pressioni normative, del controllo pubblico e delle richieste dei clienti, che rendono necessaria una maggiore trasparenza e divulgazione per convalidare le dichiarazioni di sostenibilità.

Secondo i Principles of Responsible Investment (PRI), oltre l'80% dei proprietari di asset a livello globale sta implementando strategie di finanza sostenibile. Tuttavia, oltre il 75% dei professionisti della finanza segnala "una carenza di competenze in materia di sostenibilità nella propria organizzazione".

Con gli asset ESG globali che dovrebbero raggiungere i 40.000 miliardi di dollari entro il 2030 e l'impegno dell'85% dei gestori patrimoniali a incrementare gli asset di sostenibilità, queste sfide strutturali non potranno che aumentare se non verranno affrontate.

Sebbene l'IA possa contribuire a colmare il divario di competenze e a migliorare l'efficienza dei team, la tecnologia deve essere vista come un mezzo per raggiungere un fine e non può sostituire il potere decisionale degli esseri umani. 

La gestione della collaborazione tra uomo e IA è quindi una questione critica di governance dei processi. Se ben gestita, la "guardia" umana è integrata nel processo per garantire che le strategie supportate dall'IA funzionino come previsto e che le decisioni di investimento risultanti siano valide.

Il resto di questa breve nota di approfondimento illustra alcuni dei principi chiave su cui è stata costruita la nuova funzionalità di co-pilota di Clarity AI- il suo assistente AI - per supportare i gestori patrimoniali nell'integrazione di considerazioni legate alla sostenibilità negli investimenti.

In particolare, la qualità dei dati sottostanti, la trasparenza e la spiegabilità degli approfondimenti forniti dal nuovo assistente AI forniscono agli investitori informazioni di cui possono fidarsi per prendere decisioni di investimento e riferire con fiducia ai propri stakeholder.

Dati completi e affidabili al centro

Al di fuori della ricerca dei dati autodichiarati disponibili, che di per sé sono soggetti a variazioni, incoerenze e definizioni vaghe, vi sono molte lacune e omissioni nelle informazioni fornite dalle aziende. Per esempio, l'analisi diClarity AI mostra che, mentre oltre l'80% delle aziende del settore Oil & Gas dovrebbe dichiarare le emissioni provenienti da asset che non controlla sotto la categoria di investimenti Scope 3, solo il 9% lo fa effettivamente.

Per colmare le lacune dei dati, l'estrazione automatica guidata dall'AI trova metriche e valori dai dati non strutturati. I dati non strutturati possono essere rapporti, documenti, grafici, comunicati stampa e molto altro. I modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) elaborano il testo non strutturato (ad esempio, gli articoli di cronaca) per estrarre gli argomenti di interesse (ad esempio, le controversie). Nei casi in cui i dati chiave non sono semplicemente disponibili nel dominio pubblico, le potenti applicazioni di intelligenza artificiale possono utilizzare modelli sofisticati per stimare i fattori mancanti. Ad esempio, le immagini satellitari possono essere utilizzate per aumentare l'accuratezza delle stime delle emissioni di gas serra, come nella nostra ricerca sopra citata sulle emissioni di gas serra mancanti delle aziende del settore Oil & Gas. 

Tutto questo potrebbe essere fatto dall'uomo, ma non con la stessa affidabilità di portata e di prevenzione dell'errore umano. Poiché il volume di lavoro aumenta con il continuo incremento degli strumenti emessi in materia di sostenibilità, le soluzioni guidate dalla tecnologia possono essere scalate rapidamente laddove le risorse umane non possono farlo. Le competenze umane sono tuttavia fondamentali per il successo dei modelli di IA, in termini di formazione del modello con conoscenze altamente specifiche, tassonomie (definizioni di categorie) e dati sui casi d'uso.

Oltre alla completezza dei dati, i gestori patrimoniali si preoccupano dell'affidabilità dei dati su cui basano le decisioni di investimento e gli aggiustamenti del portafoglio. Ma quanto è importante l'affidabilità? Clarity AIL'analisi dei dati sulle emissioni dirette di 6.500 società ha rivelato che nel 42% dei casi sono state individuate discrepanze nei dati. Nel 13% dei casi, tali discrepanze si discostavano di oltre il 20% dalla verità.

Pertanto, un obiettivo chiave per i gestori patrimoniali è quello di scegliere strumenti basati sull'intelligenza artificiale che identifichino e segnalino le informazioni di sostenibilità potenzialmente imprecise per un'azienda, sulla base di:

• Coerenza con la storia di rendicontazione dell'azienda
• Coerenza con il settore di appartenenza, date le dimensioni e gli altri fattori dell'azienda dichiarante
• Coerenza con le altre fonti per la stessa azienda-anno metrico

Clarity AIl'impegno per la qualità dei dati

• Dati di riferimento per un'accurata identificazione e classificazione
• Elaborazione del linguaggio naturale che gestisce termini imprecisi e interpretabili per evitare il greenwashing
• Acquisizione guidata dall'intelligenza artificiale dei dati segnalati e dei set di dati aggiuntivi (notizie, immagini satellitari, ecc.)
• Sovrapposizioni di dati in tempo reale che migliorano i dati riportati a bassa velocità
• Modelli di intelligenza artificiale altamente addestrati che convalidano i dati rispetto a norme e benchmark
• Modelli di stima che colmano le lacune di rendicontazione utilizzando parametri e norme del settore.
• Supervisione umana per la revisione dei flag e delle anomalie dei dati

Trasparenza e spiegabilità dei dati per stimolare l'azione

L'intelligenza artificiale è di scarsa utilità per i gestori patrimoniali se non offre la logica e/o la spiegazione di ogni punto che rivela. Chiaramente, l'interpretazione di migliaia di dati sulla sostenibilità è un compito molto complesso e richiede molto tempo, anche per gli analisti specializzati. L'automazione guidata dall'IA è necessaria, ma l 'automazione nei mercati finanziari altamente regolamentati non può essere utilizzata come una "scatola nera".

La sezione successiva illustra come le funzionalità del copilota possano supportare le decisioni di investimento dei gestori patrimoniali, attraverso raccomandazioni e indicazioni proattive su come creare e gestire i portafogli, sulla base di dati completi e affidabili e offrendo l'accesso alla logica e al contesto alla base di ogni insight fornito.

Vi presentiamo l'assistente di Clarity AI

Sulla base di quasi un decennio di specializzazione nel settore della sostenibilità e della tecnologia, Clarity AI sta ora introducendo sul mercato nuove capacità GenAI per guidare l'azione informata e aumentare l'efficienza dei team di investimento e degli analisti ESG.

Attraverso l'Assistente AI, forniamo agli investitori approfondimenti e raccomandazioni avanzate basate sull'intelligenza conversazionale alimentata da un database unico e curato di oltre 1.000 metriche, più di 70.000 aziende, 450.000 fondi e 400 governi nazionali e locali.

Questa nuova funzione avvicina le informazioni all'utente, automatizzando il processo di analisi dei dati e consentendogli di concentrarsi sulla propria strategia e sui propri obiettivi. 

Trasparenza e contesto dei dati

• Offre benchmark rilevanti per confrontare le performance di sostenibilità con gruppi comparabili (ad esempio, S&P 500).
• Identifica gli outlier di performance nei portafogli.
• Fornisce un'analisi approfondita degli outlier o di altre società in portafoglio per comprendere l'esatta natura della performance e il dettaglio delle sottocategorie.
• Fornisce spiegazioni dettagliate sulle metodologie e sulle fonti delle metriche
• Permette di approfondire i rapporti di sostenibilità delle aziende per indagare ulteriormente sui loro dati e sui loro piani di impegno.

Raccomandazioni di portafoglio

• Identifica e fornisce una chiara analisi delle società sottoperformanti nei portafogli.
• Fornisce opzioni per migliorare i punteggi del portafoglio senza modificare le allocazioni settoriali.
• Offre una motivazione dettagliata e trasparente per le raccomandazioni
• Segnala le società con potenziali rischi per il portafoglio
• Offre la possibilità di indagare in dettaglio su aziende specifiche, estraendo approfondimenti quantitativi e qualitativi sotto forma di rapporti aziendali simili a quelli degli analisti.

L'intelligenza artificiale può cambiare le carte in tavola nel raccogliere informazioni e analizzarle in modo significativo per comprendere meglio le performance di sostenibilità delle aziende, ma deve sempre rimanere uno strumento per supportare e scalare le decisioni umane.

Contattateci per saperne di più sulla nostra offerta e su come possiamo supportare al meglio i vostri sforzi di sostenibilità.