Czy sztuczna inteligencja zrewolucjonizuje świat inwestycji?

W szybko zmieniającym się świecie finansów jeden trend wyróżnia się szczególnie mocno. Mowa tutaj o zastosowaniu sztucznej inteligencji w branży inwestycyjnej. Strategiczne wykorzystanie tego narzędzia stało się niezwykle ważne i przyciągnęło uwagę wielu instytucji, ekspertów finansowych czy też inwestorów indywidualnych. Rewolucja technologiczna, jaka ma aktualnie miejsce, jest przełomowa dla wielu dziedzin. W przypadku giełd doprowadziła do zmian konwencjonalnych metod inwestycyjnych, wprowadzając nowe, efektywniejsze strategie.

Przybliżenie tematyki AI w finansach

Fintech, czyli zastosowanie technologii w finansach, stwarza zupełnie nowe możliwości dla branży, zwiększając dostępność i efektywność oferowanych usług. Niemal na całym świecie sektor fintech rozwija się bardzo dynamicznie i obejmuje obszary takie jak robo-doradztwo, Big Data, sztuczną inteligencję czy technologię Blockchain. Samo AI (artificial intelligence) znalazło się w 2017 roku na szczycie listy kluczowych trendów w usługach finansowych.

Uczenie maszynowe i głębokie w AI

Sztuczna inteligencja odnosi się do zdolności analizowania i wykonywania przez maszyny czynności, które co do zasady wymagałyby ludzkiego myślenia i inteligencji. W ramach AI wykorzystuje się dwie metody: uczenie maszynowe oraz głębokie. Pierwsza z nich opiera się głównie na eksplorowaniu baz danych i szukaniu pewnych wzorców, a więc pozwala maszynie uczyć się na podstawie doświadczenia. Natomiast uczenie głębokie jest postrzegane jako pewna gałąź uczenia maszynowego (machine learning). Wykorzystuje się w tym przypadku sztuczne sieci neuronowe, to znaczy algorytmy mające przypominać ludzki mózg. Poprzez analizowanie dużych ilości danych są one w stanie samodzielnie się uczyć i pogłębiać wiedzę oraz umiejętności.

AI wykorzystywane jest w finansach, aby dostarczać szybszych i wydajniejszych rozwiązań. Są one szeroko cenione przez instytucje finansowe, które dzięki odpowiednim narzędziom mogą analizować znacznie większy wolumen danych w krótszym czasie. Przedsiębiorstwa finansowe stosują uczenie maszynowe oraz głębokie w ramach budowania modeli statystycznych, dokonywania transakcji na giełdzie czy też wykrywania pewnych anomalii i oszustw transakcyjnych.

Jak sztuczna inteligencja zmienia tradycyjne podejście do inwestowania?

Ogromna przewaga, jaką posiada sztuczna inteligencja, na zawsze odmieni dotychczasowe podejście do inwestowania. Rozpoczęła się nowa era na giełdzie, która bazuje na ogromnej ilości danych i tworzy spersonalizowane i wydajniejsze strategie inwestycyjne.

Algorytmy, w przeciwieństwie do tradycyjnych inwestorów, są w stanie analizować mnóstwo danych finansowych w ułamku sekundy i robią to z dużą dokładnością. W czasie rzeczywistym mogą przetwarzać dane historyczne, informacje rynkowe czy też artykuły informacyjne. Umożliwia to identyfikację pewnych trendów i możliwości rynkowych.

Inwestorzy instytucjonalni oraz duże domy maklerskie na coraz większą skalę wykorzystują handel algorytmiczny, a więc dokonywanie transakcji w błyskawicznym czasie, co pozwala im na uchwycenie ulotnych okazji rynkowych. Dynamika rynków finansowych zupełnie zmienia się poprzez zadziwiającą szybkość oraz precyzję, z jaką algorytmy oparte na sztucznej inteligencji dokonują transakcji.

AI a zarządzanie ryzykiem

Również w zakresie zarządzania ryzyka zauważa się zupełnie nowe podejście. Dzięki zastosowaniu technologii możliwe jest stałe monitorowanie i dostosowanie portfela do warunków rynkowych. Dostępne rozwiązania są personalizowane, aby zaspokajać unikalne potrzeby. W przypadku tradycyjnych usług doradczych ciągłe dopasowywanie strategii i spełnienie wymagań z pewnością byłoby trudne. Dodatkowo oferowane technologiczne rozwiązania optymalizują znacząco koszty oraz sprawiają, że możliwe jest obsługiwanie dużej liczby klientów w jednym czasie.

Robo-doradcy

Jeszcze dekadę temu termin „robo-doradca” był mało popularny, natomiast aktualnie znają go niemal wszyscy. Wbrew nieco mylnemu nazewnictwu nie chodzi tutaj konkretnie o robota, ale o narzędzia oparte na algorytmach, które oferują zautomatyzowane porady inwestycyjne. Dzięki wykorzystaniu danych platformy są w stanie tworzyć dla inwestorów spersonalizowane rozwiązania pomagające w alokacji funduszy. Informacje zebrane w ramach kwestionariuszy są analizowane przez robo-doradców i na ich podstawie konstruuje się dopasowane do klienta portfele. Różnią się one celem inwestycji, horyzontem czasowym czy też tolerancją na ryzyko.

Obecnie algorytmy poza dobieraniem odpowiednich instrumentów zajmują się również szerzej całym procesem inwestycyjnym. Przede wszystkim monitorują portfele oraz badają ewentualne odchylenia. W razie potrzeby dokonują rebalansowania, aby osiągnąć odpowiedni poziom ryzyka.

Cyfrowa transformacja świata doradztwa inwestycyjnego

Platformy cyfrowe, w ramach których dostępni są robo-doradcy, stanowią niskokosztowy substytut dla tradycyjnych doradców. Ich kluczową zaletą jest przede wszystkim łatwość dostępu, gdyż poradę uzyskuje się w formie online i możliwa jest obsługa wielu klientów w tym samym czasie. Możemy w tym przypadku liczyć na indywidualną, dopasowaną do klienta obsługę. Oferowane portfele inwestycyjne są bowiem odpowiednio skonstruowane w zależności od preferencji inwestora.

Coraz częściej wykorzystuje się również elementy interakcji, które poprzez dostarczanie powiadomień informują klienta o aktualizacjach rynkowych, nowych możliwościach inwestycyjnych czy też potencjalnych ryzykach.

Siła robo-doradców

Główną przewagą robo-doradców jest wolność od uprzedzeń w zakresie podejmowania decyzji inwestycyjnych. W sferze finansów behawioralnych pojawia się wiele błędów w zachowaniach inwestorów, które wynikają z aspektów emocjonalnych. W przypadku algorytmów taki problem nie wystąpi, gdyż decyzje generowane są automatycznie bez uwzględniania aspektu ludzkiego.

Zapotrzebowanie na profesjonalną wiedzę w zakresie inwestowania nieustannie rośnie, toteż wiele instytucji inwestuje swoje środki w technologię opartą na robo-doradcach. Dzięki rozwijaniu zautomatyzowanego doradztwa przedsiębiorstwa będą w stanie ograniczać koszty oraz obsługiwać znacznie więcej klientów.

Sztuczna inteligencja w inwestowaniu algorytmicznym

Jednym z największych przełomów w świecie finansów stał się handel algorytmiczny wspierany przez sztuczną inteligencję. Całkowicie zrewolucjonizował on tradycyjne podejście do inwestowania, umożliwiając dokonywania kupna i sprzedaży aktywów na giełdzie z niespotykaną jak dotąd precyzją i szybkością.

Analizowanie ogromnych ilości danych i podejmowanie na tej podstawie decyzji inwestycyjnych w tak krótkim czasie jest nieosiągalne dla człowieka. Algorytmy, przetwarzając dane rynkowe, są w stanie identyfikować pewne trendy, ruchy cen czy też korelacje pomiędzy aktywami. Mogą w czasie rzeczywistym reagować na wahania rynkowe i łapać ulotne okazje inwestycyjne, które byłyby trudne do osiągnięcia przez tradycyjnego inwestora. Systemy mogą w przeciągu milisekund analizować informacje, które pochodzą z różnych źródeł, a zatem z giełd i globalnych gospodarek. Na ich podstawie wysyłają sygnały o tym, kiedy dokonać transakcji.

Handel algorytmiczny – zastosowanie w instytucjach finansowych

Instytucje, które najczęściej korzystają z handlu algorytmicznego, to przede wszystkim fundusze hedgingowe oraz domy maklerskie. Jeszcze w 2003 roku handel z użyciem technologii stanowił jedynie 15% wolumenu rynkowego, natomiast już w 2010 roku szacowało się, że ponad 70% obrotów na amerykańskim rynku akcji dokonano za pośrednictwem algorytmów. Podobnie jest na rynku Forex, gdzie w 2016 roku handel algorytmiczny odpowiadał za 80% transakcji. Fundusze hedgingowe stosują często praktykę, która polega na zlecaniu anonimowym analitykom danych czy programistom stworzenia jak najlepszych algorytmów. Konkurują ze sobą, aby napisać jak najbardziej dochodowy kod i uzyskać z tego tytułu prowizję.

Wiele z instytucji nie mówi otwarcie o swoim podejściu do handlu algorytmicznego, jednak dzięki oparciu swoich strategii o ogromną liczbę scenariuszy rynkowych są w stanie z powodzeniem identyfikować pewne wzorce, które są nieosiągalne dla tradycyjnych inwestorów. Stąd według statystyk poziom zastosowania tego typu narzędzi jest bardzo wysoki.

Czy specjalistyczna wiedza ludzi jest jeszcze potrzebna?

Mogłoby się wydawać, że w świecie finansów napędzanym przez sztuczną inteligencję brakuje już miejsca dla tradycyjnych inwestorów. Jak mają oni konkurować z algorytmami, które wykonują transakcje w milisekundach, wykorzystując nieefektywności rynku?

Sztuczna inteligencja niewątpliwie zrewolucjonizowała inwestowanie, jednak czynnik ludzki w pewnych kwestiach jest niezastąpiony i nadal pełni bardzo ważną rolę. AI bez wątpienia przoduje w zakresie analizowania ogromnych ilości danych, lecz pewne decyzje inwestycyjne opierają się na czynnikach, które nie są mierzalne. Eksperci, na podstawie miękkich informacji, są w stanie zupełnie inaczej oceniać i interpretować dane jakościowe, które maszyny mogłyby przeoczyć. Nastroje rynkowe czy też wydarzenia geopolityczne mogą dostarczać cennych wskazówek, z których inwestorzy są w stanie czerpać cenną wiedzę.

AI kontra ludzka intuicja

Złożoność rynków finansowych również działa na niekorzyść sztucznej inteligencji. Nieprzewidywalne scenariusze, jakie mają miejsce, sprawiają, że pewne wydarzenia będą kształtować się nieco inaczej niż w przeszłości. Dane historyczne nie dadzą więc w tym segmencie przewagi. Stąd niekiedy ważne jest, aby kierować się doświadczeniem i ludzką intuicją, która pozwala na poruszanie się na zupełnie niezbadanych terenach.

Algorytmy mają za zadanie przede wszystkim maksymalizować zyski w ramach strategii inwestycyjnej, jaka dobrana została dla inwestora. Jednak pomija się tutaj zupełnie osobiste wartości i standardy etyczne, jakie wyznawane są przez klienta. Może to stanowić kluczowy aspekt przewagi ekspertów ludzkich nad sztuczną inteligencją. W końcu nie dla każdego głównym celem inwestowania jest maksymalizacja zysków, ale kierowanie się indywidualnymi preferencjami i dalej sięgającymi ideami. Ludzie budujący relację na zaufaniu ze swoimi klientami mogą okazać się nieocenionym aktywem, którego nie będzie w stanie zastąpić żadna maszyna.

Współpraca sztucznej inteligencji i ekspertów

Synergia pomiędzy sztuczną inteligencją a ludzkimi ekspertami stanowi efektywne rozwiązanie dla branży finansowej. AI usprawnia analizę danych i podejmowanie decyzji, jednak czynnik ludzki może uzupełniać rozwiązania, aby nadać im większy potencjał. Połączenie algorytmów z inteligencją emocjonalną czy intuicją, którą posiadają wyłącznie ludzie, daje nowe możliwości i pozwala dostarczać inwestorom lepiej dostosowane usługi.

Autorka: Patrycja Biernat