Hódít a gépi gondolkodás a tőkepiacokon
Ma már nem különösebb újdonság a piacon egy olyan befektetési alap, amelynek döntéseit mesterséges intelligencia segíti és hajtja végre, a quant hedge fundok is évek óta megtalálták a helyüket a befektetési palettán.
Az amerikai részvénypiaci forgalom majdnem 70 százalékát a nagy frekvenciájú és az algoritmikus kereskedési alapú megbízások adják.
Mivel sok korábbi eset mellett a tavaly decemberi piaci turbulenciában is felerősítették a stresszt, használatuk szabályozása folyamatosan szigorodik, a folyamatban részt vevők anyagi érdekeivel ellentétesen is.
A mesterséges intelligencia (AI) használata a vagyon- és portfóliókezelésben ma még – úgy tűnik – csak bizonyos határok között lehetséges. Ennek egyik oka a működési kockázat, amikor egy nem várt, korábban sosem látott piaci szituáció hibás döntések sorát váltja ki egy algoritmusban, és az aztán szétterjed a teljes piacon. Ezen például az öntanuló rendszerek (deep learning) segítenek:
ebben az esetben már nemcsak a múltbeli eseményekre támaszkodik a gép a döntés során, hanem a biológiai ideghálózatok mintájára létrehozott struktúrában súlyozza a lehetséges kimeneteket.
Egyre terjednek az automatikus elemzőprogramok, amelyek háttér-információkat adnak és segítik a döntés-előkészítést.
Az is világos, hogy a költségcsökkentés és a kockázatelemzés területén már most nagyszerűen teljesít az AI. A mid és back office munkák és más háttértevékenységek területén az ellenőrzés könnyen automatizálható, és kizárja az emberi hibát. A mesterséges intelligencia segíthet a vagyonkezelőknek összefüggések megkeresésében komplex, ember által nehezen átlátható adathalmazok elemzésével, és automatizálhat sok kereskedési folyamatot, meggyorsítva és hibamentessé téve a megbízások teljesítését.
Megválaszolhatja a könnyebb kérdéseket, kommunikálhat az ügyfelekkel, jelentéseket írhat a szabályozóknak és a nagyközönségnek is.
A másik kockázat, amely felmerül, sokkal nehezebben kezelhető: ez a szisztematikus kockázat. Minden nagyobb zavar a tőkepiaci rendszerben politikai és gazdasági problémákkal fenyeget, ezért globálisan nem elfogadható, hogy az újításokat élesben, a tőzsdén teszteljük. Az elemzők nem számítanak a gépek teljes hatalomátvételére a befektetési döntésekben. Ennek elsősorban nem az az oka, hogy rövid időn belül nem tudnának jobb döntéseket hozni, hanem hogy az AI-rendszerek feketedobozként működnek, azaz nem látható, hogy a gép miért azonosított egy trendet vagy egy lehetőséget. Akkor mégis hogyan bízhatunk meg az AI-ban, ha nem tudjuk, milyen szempontok alapján született a döntés? A szakma egyik fele azt mondja, hogy az eredmények alapján. A másik, vitatkozó fél szerint a múltbeli teljesítmény nem ad indikációt a jövőre nézve, tehát ezt az érvet nem használhatjuk.
A teljes cikket a Világgazdaság pénteki számában olvashatja
