Investeren op advies van AI: ‘Artificiële intelligentie ziet meer dan menselijke analisten, maar het is niet zonder risico’

Durfkapitaalfondsen, accountancybedrijven en hedgefondsen gebruiken de nieuwste technologie met artificiële intelligentie (AI) om hun klanten te adviseren bij investeringen. AI helpt om het rendement te berekenen op basis een brede waaier aan factoren, maar dat verloopt niet zonder risico’s en valkuilen.

De opkomt van systemen als ChatGPT zet bedrijven ertoe aan te onderzoeken hoe generatieve artificiële intelligentie ook een meerwaarde kan zijn in hun business of sector. Durfkapitaalfondsen, accountancybedrijven en hedgefondsen zien er steeds vaker de meerwaarde van in, schrijft Financial Times. Een taalmodel zoals ChatGPT is erg toegankelijk, omdat de interactie bijna menselijk lijkt, en het is in staat antwoorden te geven op basis van grote hoeveelheden data.

Het Londense durfkapitaalbedrijf Moonfire laat een AI-model zo’n 50.000 bedrijven per week doorlichten. Het systeem analyseert de financiële resultaten van bedrijven, maar het houdt ook rekening met factoren zoals webverkeer en gebruikersaantallen. AI schat de return on investment in, maar ze zoekt ook de juiste start-ups en schat in welke bedrijven een beursgang maken of streven richting een fusie of overname. 

“Decennialang bouwen we op het internet een steeds groter wordende schat aan informatie. De ontwikkeling van AI zorgt er nu voor dat we die waardevolle en rijke variatie aan data optimaal kunnen gebruiken, in verschillende sectoren”, legt Thomas Dierckx, marktmaker en expert in financiële machinelearning, uit. “Een menselijke analist kan nooit met evenveel factoren rekening houden als artificiële intelligentie. Niet alleen kan AI financiële gegevens bekijken, ze bezoekt ook artikels, gegevensbanken, communicatie op sociale media enzovoort. Voor bedrijven ontstaat er een geheel nieuw speelveld en nieuwe kansen om het verschil te maken ten opzichte van concurrenten.”

Nut al bewezen

Het internationale accountancybedrijf KPMG heeft een systeem ontwikkeld dat zijn personeel helpt klanten te adviseren over strategische investeringen. In de kleine maand waarin de tool actief wordt gebruikt, heeft hij zijn praktische nut al bewezen. Zeker als het om het inschatten van fusies en overnames gaat. KPMG is niet de enige die zo’n tool ontwikkelt. Het onderzoeksbedrijf PitchBook heeft een toepassing op basis van AI, die in de voorbije twee maanden waarin het werd gebruikt met 75 procent nauwkeurigheid voorspelt wanneer een bedrijf naar de beurs trekt of wordt overgenomen.

‘Artificiële intelligentie kan een overname voorspellen als ze een optelsom van factoren analyseert. Er zijn de financiële cijfers, maar daarbovenop kan ze de communicatie van het bedrijf en van spilfiguren op sociale media doorzoeken’

Thomas Dierckx, expert financiële machinelearning

“Er zijn tal van toepassingen mogelijk en het potentieel is enorm. Uiteraard laten bedrijven niet in hun kaarten kijken, maar overnames kunnen bijvoorbeeld worden voorspeld door een optelsom van factoren die AI analyseert. Er zijn de financiële cijfers, maar daarbovenop kan AI de communicatie van het bedrijf en van spilfiguren op sociale media doorzoeken.”

Financiële malaise

Toch stellen andere experts, met wie Trends sprak, zich vragen bij de steeds groter wordende rol van artificiële intelligentie in de investeringswereld. De menselijke rol wordt steeds kleiner, en dat brengt risico’s met zich. In het verleden hebben kansberekening en populaire copulaformules (die het verband tussen verschillende variabelen omschrijven) mee geleid tot financiële malaises, zoals de crisis van 2008. De vrees is dat advies van artificiële intelligentie hetzelfde zal doen. Met slechte adviezen dreigen investeerders allemaal in dezelfde val te trappen. Als op de korte termijn ook de kleiner beleggers massaal advies winnen bij een populaire AI-tool, wordt het risico op een financiële malaise groter.

“Die bezorgdheid is ergens terecht, maar er is wel een belangrijk verschil in vergelijking met copula’s. Het voordeel is dat bedrijven veelal werken met AI-systemen die ze zelf hebben ontwikkeld, of die ten minste werken met diverse data, waardoor ze niet allemaal dezelfde resultaten opleveren. Maar de technologie evolueert heel snel, fouten zijn niet uit te sluiten”, zegt Dierckx.

Het systeem dat KPMG-medewerkers gebruiken, heeft het bedrijf zelf ontwikkeld, maar het werkt met technologie van OpenAI, het bedrijf achter ChatGPT. Het accountancybedrijf voedt het model naar eigen zeggen met eigen data, maar in welke mate dat unieke adviezen oplevert, die verschillen van gelijkaardige systemen bij concurrenten, is niet duidelijk.

Vooroordelen

Een ander klassiek probleem is het feit dat vooroordelen in algoritmes sluipen, waardoor bijvoorbeeld vrouwelijke bedrijfsleiders onterecht benadeeld worden in de beoordeling van een bedrijf. Het systeem is namelijk gewend dat leiders van succesvolle bedrijven doorgaans mannelijk zijn. “Historische data kunnen zulke fouten opleveren, maar naarmate in de geschiedenis blijkt dat vrouwen goede of betere carrièrepaden bewandelen dan mannen, dan wordt die fout ook weer rechtgezet.”

“Vooroordelen die AI beïnvloeden, zijn helaas een bekend probleem. Ze kunnen dus een rol spelen bij systemen die advies geven voor investeringen. Belangrijke spelers als OpenAI en Google besteden momenteel veel aandacht aan fair AI. Er is dus beterschap op komst”, aldus de expert in financiële machinelearning.

Nieuwe producten of diensten

Inschattingsfouten kunnen ook ontstaan als artificiële intelligentie een bedrijf beoordeelt dat een compleet nieuwe soort dienst of producten aanbiedt. Er is dan minder informatie beschikbaar, waar de algoritmes op kunnen terugvallen. “Bedrijven die nieuwe producten of diensten aanbieden, zijn zeker een uitdaging, maar ik denk dat er op termijn manieren zullen zijn om in zulke gevallen een goede inschatting te maken. Wanneer AI minder gegevens ter beschikking heeft, zou ze in haar beoordeling meer belang kunnen hechten aan gesprekken die op sociale media worden gevoerd of artikels die worden gepubliceerd. Ze zou het momentum kunnen meten. Daarnaast zou AI de voor- en nadelen van een nieuw product kunnen afwegen tegen al bestaande oplossingen die eenzelfde of een vergelijkbaar doel dienen.”

Thomas Dierckx benadrukt dat er behoefte is aan verfijning in deze vroege fase van de AI-ontwikkeling. “We staan nog altijd maar aan het begin van indrukwekkende ontwikkelingen rond AI. We zullen op korte termijn steeds meer toepassingen zien opduiken, die elk hun eigen problemen hebben. Die kinderziekten moeten eruit en dan houden we er indrukkende tools aan over.”

Lees ook: