Het fondshuis DPAM gaf op zijn conferentie over artificiële intelligentie in Brussel een uitzonderlijke inkijk in hoe AI op de eigen werkvloer gebruikt wordt.
Dat artificiële intelligentie zelfstandig beleggingsbeslissingen neemt zonder menselijke interventie, is voorlopig nog verre toekomstmuziek, niet in het minst omdat de toezichthouders dat niet zien zitten. Maar wat AI wel kan doen, is de productiviteit van de fondsbeheerders drastisch verhogen als superassistent voor de verwerking van informatie. Dat was een van de boodschappen van fondsmanager Aurélien Duval en ESG-specialist Matthew Welch op het AI-event van DPAM donderdag in The Merode.
Als voorbeeld geven ze het volgen van conference calls van bedrijven of experten. Bij DPAM komt het voor dat het zaaltje om zulke videocalls te volgen helemaal onbemand is, op een zoemende computer of tablet na. Het is AI die de call volgt en opneemt en daarna meteen een transcriptie en een samenvatting maakt.
‘Dat verhoogt onze productiviteit, omdat we zo deelnemen aan evenementen, gesprekken of vergaderingen waaraan we normaal niet zouden deelnemen omwille van een overlappende agenda. En in plaats van een uur aan dat gesprek te besteden, kunnen we de essentie in vijf minuten lezen’, zeggen Duval en Welch. ‘We gebruiken deze techniek typisch bij videocalls zonder vragen of dialoog, of bij calls met pakweg honderd inbellers waarbij de kans toch klein is dat we onze vraag kunnen stellen.’
Prompt
De DPAM-beheerders gebruiken AI uiteraard ook om financiële rapporten uit te vlooien en te verwerken, waarbij de ingevoerde publieke data aangevuld kan worden met eigen informatie, zoals exclusieve interviews met key players of macro-economische data die betalend zijn. De fondsbeheerders gaan daarbij veel verder dan een klassieke ChatGPT-prompt, de instructie die je aan de AI-tool geeft, als ‘Vat deze rapporten samen in tien bullets’.
‘Een goede prompt is echt cruciaal. Aan onze prompt hebben we vijftien maanden gewerkt: de instructie werd keer op keer bijgeschaafd om hem te verbeteren en is inmiddels tweeëneenhalve pagina’s lang. Mits wat aanpassingen kan je hem op de analyse van bedrijven uit verscheidene sectoren toepassen. Als je de combinatie hebt van een heel goede en gedetailleerde prompt met betrouwbare data, dan kan de output van erg hoge kwaliteit zijn.’
Wat zijn de moving factors voor een investment case? Dat kan AI niet bepalen, daar is menselijk inzicht voor nodig
beheerders DPAM
Wat is dan de rol van de fondsbeheerder? ‘Hij moet het AI-systeem voeden met de juiste vragen en precies kunnen identificeren wat de moving factors zijn voor de investment case die hij aan het analyseren is. Wat zijn de details die cruciaal kunnen zijn? Dat kan AI zelf niet bepalen, daar is menselijk inzicht voor nodig’, antwoordt Duval.
Welch geeft een voorbeeld in het domein van verantwoordelijk beleggen. ‘We vragen AI nooit of een bedrijf een goed beleid voert op het vlak van ethiek of niet. Wat we AI wel vragen is een checklist van verschillende elementen van zo’n beleid te overlopen. Is het ethische charter bijvoorbeeld beschikbaar voor alle personeelsleden, voor de leveranciers van dat bedrijf, enzovoort? Op basis van de antwoorden kan de portfolio manager dan een inschatting maken.’
Augmented human intelligence
Voor Duval is een chatfunctie bij AI niet zomaar een leukigheidje, maar een essentiële tool. ‘Er is veel data die voor iedereen toegankelijk is. Hoe creëer je dan nog een concurrentieel voordeel tegenover andere assetmanagers? Wel: dat is door wat je met de data doet, hoe je ze gebruikt. Je kan de analyse verfijnen door met de AI-tool op dezelfde manier te dialogeren als we dat met een collega-analist zouden doen.’ Voorlopig is dat wel nog via vragen typen op het computerklavier. ‘Maar als dat in de toekomst zou kunnen via voice, zou dat geweldig zijn.’
‘Een voorbeeld uit de praktijk: na een bedrijfsanalyse die we op de klassieke manier zelf gemaakt hebben, kan het interessant om die te vergelijken met de cijfers van een bedrijf uit bijvoorbeeld een ander land of een ander marktsegment. Die tweede analyse kunnen we door AI laten uitvoeren. Dat zal minder grondig zijn dan voor het hoofdbedrijf dat we analyseren, maar zal toch bijkomende nuttige informatie opleveren. Opnieuw: wel op voorwaarde dat we over betrouwbare data beschikken én daar de juiste vragen op loslaten.’
De DPAM-fondsbeheerders zien AI dus niet als een concurrent of substituut, maar als een assistent die hun productiviteit met naar schatting 30 procent verhoogt. Het is wat IBM ‘augmented human intelligence’ noemt: AI verhoogt de menselijke capaciteit om informatie te verwerken, waarna de mens op basis daarvan een beslissing neemt. ‘AI verbetert onze processen, eerder dan dat ze onze processen vervangt.’