Utilizzare l'intelligenza artificiale per migliorare i nostri processi di investimento

Il lancio di ChatGPT nel novembre 2022 è stato un momento di svolta. Ha scatenato un’immensa ondata di interesse per l’intelligenza artificiale (IA) generativa e le sue possibilità. I leader di quasi tutti i settori del mondo stanno valutando come le loro attività possano essere influenzate dall'IA - e la gestione degli asset non fa eccezione.

Sebbene la sua popolarità sia relativamente recente, l'IA stessa non è nuova per T. Rowe Price. Negli ultimi sei anni, abbiamo investito in competenze sui fronti di data science e machine learning per sostenere la nostra attività e ottenere risultati positivi per i clienti. Nel corso di questo viaggio, siamo rimasti curiosi dei potenziali vantaggi dell'IA, ponendoci le giuste domande su come sfruttarla per collegare i nostri professionisti dell'investimento al patrimonio di conoscenze della nostra azienda, che si basa su decenni di ricerca e apprendimento fondamentali.

A tal fine, il nostro approccio è quello di un "aumento intelligente" (IA). Piuttosto che automatizzare il processo decisionale, cerchiamo di potenziare i nostri decisori con dati e approfondimenti aggiuntivi, portando nuove prospettive all'interno del processo di investimento esistente. Stiamo combinando i progressi tecnici con la curiosità dei nostri esperti professionisti degli investimenti. Questo approccio ha il potenziale per trasformare il nostro modo di lavorare e migliorare i risultati che offriamo ai clienti.

Oltre ai vantaggi offerti dall'IA generativa, riteniamo che i nostri approcci di ricerca potenti e collaborativi contribuiscano ad accelerare il processo di apprendimento. Alti dirigenti, gestori di portafoglio, analisti, data scientist, software engineer e user experience designer lavorano così in modo veramente collaborativo. Supportando l'apprendimento collettivo, ci permette di navigare efficacemente nel panorama in rapida evoluzione della tecnologia AI.

Un modello per l'aumento intelligente

Recentemente, il nostro Data Insights Group si è concentrato sul potenziale dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per migliorare la fornitura di dati e approfondimenti ai nostri gestori e analisti di portafoglio. Gli LLM, di cui ChatGPT è l'esempio più famoso, sono modelli linguistici computerizzati che vengono addestrati su grandi quantità di testo per generare risposte simili a quelle umane a domande o richieste.

La capacità dell’LLM di analizzare istantaneamente grandi quantità di dati potrebbe rivelarsi preziosa. La mole complessiva di informazioni disponibili su ogni potenziale investimento che analizziamo è vasta e continua a crescere. Data l'immensa quantità di ricerche disponibili pubblicamente e il profondo archivio di conoscenze delle nostre piattaforme di ricerca interne, tecnologie come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) stanno diventando una necessità per aiutare gli analisti a recuperare e distillare le informazioni.

Per affrontare questa sfida, il nostro Data Insights Group sta sviluppando una soluzione che incorpora tutti i dati e le ricerche che abbiamo accumulato nel corso di molti anni per rendere queste informazioni significativamente più accessibili e recuperabili da parte del consulente d'investimento appropriato.

Una soluzione che sfrutta un LLM e che si adatta alle esigenze dei nostri analisti e gestori di portafoglio ha molteplici utilizzi, che noi classifichiamo come le tre C: consumo, caratterizzazione e creazione.

Consumo: Si tratta del modo in cui i dati e gli approfondimenti vengono recuperati per l'analisi. Il consumo offre i maggiori incrementi potenziali di produttività nel breve - medio termine. Un analista degli investimenti potrebbe avvalersi di un LLM per agevolare la conoscenza di un potenziale investimento. L'LLM facilita questo compito analizzando e riassumendo rapidamente un insieme aggregato di fonti di informazione.

L'analista potrà quindi condurre una conversazione con il LLM per perfezionare la richiesta. Ciò consentirebbe all'analista di dedicare più tempo alla valutazione dei fattori di differenziazione relativi alle singole società che potrebbero costituire buone prospettive di investimento a lungo termine, attraverso l'analisi dei fondamentali, l'analisi dei fattori o gli approfondimenti derivanti dai colloqui con il management.

Caratterizzazione: Si riferisce alla capacità dell'IA di analizzare dati non strutturati (come testi o immagini) per scoprire modelli complessi ma utili che altrimenti potrebbero essere difficili da identificare. Per esempio, gli studiosi di data science hanno analizzato il linguaggio utilizzato per anni nei report 10-K, scoprendo così una correlazione tra variazioni impercettibili nella presenza di termini negativi o positivi in tali report e i successivi rendimenti dei titoli. In modo simile, vediamo un enorme potenziale nella capacità dell'IA di esaminare, in pochi secondi, come è cambiato il sentiment su un titolo nel tempo e di confrontarlo con più fonti di dati.

Creazione: Si riferisce al modo in cui un LLM può essere utilizzato per redigere contenuti, tra cui approfondimenti, aggiornamenti sugli investimenti, note di riunione e altri materiali scritti. Automatizzare gli aspetti della creazione di contenuti che prima erano manuali significa che gli analisti possono concentrarsi su analisi e processi decisionali a maggior valore aggiunto.

Miglioramento, non sostituzione, del processo decisionale umano

Se da un lato gli strumenti basati sull'IA hanno un potenziale significativo per automatizzare le attività e amplificare le intuizioni dei nostri gestori di portafoglio e analisti, dall'altro siamo consapevoli dei rischi potenziali e della necessità di persone che li monitorino e li gestiscano.

Un rischio fondamentale è la parzialità. l’IA accede a moli ampie di informazioni, ma non è in grado di valutarne l’affidabilità. Se i dati utilizzati da uno strumento di IA sono distorti, anche gli algoritmi creati utilizzando tali dati saranno distorti. Anche il modo in cui viene posta una domanda a uno strumento di IA, noto come "prompt", può introdurre pregiudizi comportamentali. Ad esempio, una richiesta formulata in modo negativo, come "trova dei buchi nella mia tesi", aumenta il rischio di una risposta negativa, che potrebbe non essere supportata dai fatti.

Un altro rischio riguarda la trasparenza. I modelli IA possono essere complessi e opachi, rendendo difficile l’individuazione della base di una risposta. Ciò sarà chiaramente al centro dei controlli normativi man mano che le capacità si evolvono. Siamo inoltre consapevoli dei rischi per la privacy e la sicurezza, dato che per l'addestramento e l'utilizzo dei modelli di IA vengono consumati grandi volumi di dati.

Tali rischi richiedono cautela nell'adozione dell'IA e nell'applicazione dei suoi risultati, mentre i nostri team lavorano per sbloccarne il potenziale. In definitiva, riteniamo che i processi di investimento aumentati dall'IA richiederanno la supervisione e la governance umana per una gestione attiva di successo.

Il nostro percorso preferito è quello di sfruttare l'IA per migliorare il processo decisionale umano, creare processi più efficienti e consentire ai dipendenti delle funzioni chiave di concentrarsi sulle attività che generano il maggior valore. Continueremo a porre le domande giuste per ottenere risposte migliori per i nostri clienti. Saremo ancora investitori curiosi, sul campo alla ricerca di opportunità. Ma il viaggio che abbiamo iniziato sei anni fa, con un team collaborativo di data scientist e soci investitori, ci permette di capitalizzare l'enorme potenziale di questo panorama in rapida evoluzione.

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