Ormai la maggior parte degli investment manager è consapevole dei vantaggi che l'intelligenza artificiale (IA) può portare alla loro attività. Grazie a sofisticati algoritmi, asset e hedge fund manager possono risparmiare molto tempo nell'elaborazione di strategie d’investimento, utilizzando questi strumenti per analizzare in pochi secondi grandi quantità di dati e migliorare i loro processi decisionali.
Questa capacità di analizzare e digerire enormi insiemi di dati, che possono spaziare tra differenti universi di investimento, lingue o paesi, ha rappresentato una svolta per molti fondi, semplificando un processo che per un essere umano richiederebbe giorni o addirittura settimane.
Ma più dati non sempre significano risultati migliori. Tutte le società che utilizzano le tecnologie di apprendimento automatico o di IA per supportare le decisioni d’investimento devono assicurarsi che i dati siano elaborati correttamente per garantire i migliori risultati.
Qualità più che quantità
L'IA lavora con dati che potrebbero essere strutturati in modo diverso rispetto agli insiemi di quelli utilizzati dagli esseri umani. Sebbene i vantaggi di sfruttare l'IA per i processi manuali e per alimentare le strategie siano sostanziali, è importante che i gestori si assicurino che sia i dati utilizzati dal loro team sia i set di dati utilizzati dal loro fornitore di IA siano aggiornati, corretti e consistenti, altrimenti potrebbero correre il rischio di ottenere risultati imprecisi.
Ad esempio, una fase importante del processo d’investimento consiste nel costruire un modello di IA utilizzando dati point-in-time, il che significa che il modello viene alimentato solo con dati registrati in ogni momento storico (cioè non rivisti ex post), il che attenua il rischio di look-ahead bias. In questo modo, ci assicuriamo che la performance storica della strategia non sia influenzata da dati che potrebbero artificialmente far apparire i risultati migliori di quello che sarebbero veramente stati.
È quindi essenziale che i gestori valutino attentamente la qualità dei dati in cui investono. L'acquisto di dati grezzi ha un costo, a cui se ne aggiungono altri che riguardano il tempo e le risorse impiegate per pulirli ed elaborarli.
Affidabilità e risultati
I dati sono al centro di ogni motore di intelligenza artificiale. Sebbene la scoperta dell'oro sia un concetto entusiasmante, nel nostro campo la scelta dei dati giusti, la verifica della loro affidabilità e il controllo del loro continuo aggiornamento sono probabilmente le fasi più critiche dell'intero flusso di lavoro. Utilizzando algoritmi di IA basati su dati affidabili, le società di servizi finanziari possono integrare previsioni altrettanto affidabili nei loro processi di investimento.
È importante notare che gli algoritmi di IA non sono magici; sono funzioni matematiche che lavorano per minimizzare una funzione di costo facendo il meglio possibile con i dati a disposizione, e che, a differenza degli esseri umani, non agiscono sulla base di "intuizioni".
Spiegare le predizioni
La spiegabilità dei modelli di IA è un argomento ampiamente dibattuto a livello accademico e industriale e recentemente sono state proposte diverse tecniche per affrontarlo. In particolare, sono state sviluppate tecniche molto efficaci per identificare quali sottoinsiemi di dati hanno contribuito maggiormente alle decisioni prese da un modello di IA.
I sistemi complessi di apprendimento automatico sono, per natura, quasi impossibili da comprendere per gli esseri umani. Ma senza un certo livello di spiegabilità, è difficile per gli utenti umani giustificare e fidarsi dei risultati e degli output creati dagli algoritmi di apprendimento automatico. Utilizzando set di dati chiari e accurati e algoritmi spiegabili, gli asset manager possono essere sicuri che il sistema funzioni come previsto e spiegarlo ai clienti o all'autorità regolatoria, se necessario.
Nel complesso, è chiaro che l'integrazione dei segnali dell'IA nei processi d’investimento di un fondo può portare a un successo importante, sia semplificando i processi esistenti sia aprendo le porte all'analisi di serie di dati molto più ampie di quelle che sarebbero possibili con il solo intervento umano.
a cura di Daniele Grassi, Ceo and Co-Founder, Axyon.AI