L’intelligenza artificiale (IA) è comunemente definita come una macchina che imita le funzioni cognitive del cervello umano. Per alcuni casi, come il gioco della dama il cui regolamento è semplice, si tratta di un obiettivo relativamente semplice. Tant’è che fu proprio questo uno dei primi casi di utilizzo dell’IA da parte di Arthur Lee Samuel nel 1952. Tuttavia, l’asticella si alza esponenzialmente ad ogni elevazione della complessità. Malgrado i progressi dell’IA stiano espandendo la capacità cognitiva collettiva planetaria, è prematuro cercare di proteggersi dai robot senzienti o arrivare addirittura a temere che sostituiscano completamente molti lavoratori della conoscenza, come i professionisti degli investimenti.

Analisi dei dati e potere predittivo

Sintetizzando al massimo il concetto di attività di investimento, potremmo dire che consiste nel determinare il valore equo di un’attività, analizzando il maggior numero di informazioni pubbliche che è possibile raccogliere, e poi, se i prezzi di mercato prevalenti differiscono dai risultati, nel suo acquisto o nella sua vendita. La quantità di dati rilevanti è enorme: documenti finanziari, trascrizioni degli utili, documenti normativi, articoli di giornale, audizioni giornaliere al Congresso e oggi persino conversazioni e tweet su Reddit. Sono dati sporchi, non normali e sempre più destrutturati (cioè intrinsecamente difficili da analizzare). Gli LLM (modelli linguistici di grandi dimensioni)sono in grado di elaborare e, soprattutto, di comprendere questi dati ad una velocità superiore a quella di qualsiasi team di analisti.

Un risultato fondamentale di questa attività consiste nella capacità di riassumere le informazioni per renderle umanamente comprensibili, sia che si tratti di migliaia di thread sui social media scritti in un linguaggio da zoomer (“no cap” direbbero loro, ossia “per davvero”), sia che si tratti del denso linguaggio legale usato nei documenti aziendali ufficiali (inconfutabilmente). Facendo un ulteriore passo avanti, l’IA è in grado di combinare diverse serie di dati per ricavarne indicazioni non immediatamente evidenti nemmeno a un investitore umano esperto.

I trader e gli investitori retail

Potenzialmente, qualsiasi investitore può trarre vantaggio dall’utilizzo dell’IA. La tecnologia non metterà i trader retail sullo stesso piano degli investitori istituzionali perché non hanno accesso ai dati spropositatamente costosi e spesso proprietari su cui addestrare un sistema di IA che gli investitori istituzionali sviluppano da decenni; né saprebbero come mettere a punto gli algoritmi di deep learning per massimizzarne il potenziale. L’intelligenza artificiale può comunque aumentare la scala, la velocità e la sofisticazione della maggior parte degli investitori.

Casi d’uso nell’AM

I gestori di portafoglio possono addestrare gli LLM sulle presentazioni degli utili, sui movimenti dei prezzi dei titoli, sugli articoli di cronaca e sulle conversazioni nei social media. Possono inoltre inserire informazioni sui condizionamenti comportamentali (la teoria secondo cui le inefficienze del mercato sono dovute all’irrazionalità umana), le proprie note di ricerca, le valutazioni dei titoli e le operazioni eseguite.

Dopo l’addestramento, questi dati possono essere immessi nell’LLM in tempo reale. In tal modo, di riflesso, si otterranno diverse applicazioni innovative come:

• Combinare il sentiment espresso attraverso informazioni non strutturate con dati strutturati per identificare le incongruenze che possono indurre grandi movimenti di prezzo.
• L’intelligenza artificiale può aiutare i gestori del rischio fornendo segnalando tempestivamente shock di mercato desunti da effetti secondari e terziari.
• L’intelligenza artificiale può avvisare i gestori di portafoglio se le operazioni programmate risentono di distorsioni comportamentali.
• La capacità degli LLM di elaborare query conversazionali stanno prosciugando i bacini di conoscenza per svolgere attività di investimento complesse come l’ottimizzazione multiperiodale, la simulazione di strategie e la scomposizione dei fattori.

Casi d’uso nel WM

I consulenti finanziari possono utilizzare i sistemi di intelligenza artificiale per massimizzare la capacità dei loro clienti di raggiungere gli obiettivi per loro più importanti, un compito che spesso implica qualcosa di più della semplice massimizzazione del rendimento per un determinato livello di rischio.

• La determinazione degli obiettivi di investimento e della tolleranza al rischio dei clienti avviene spesso attraverso domande semplici. L’intelligenza artificiale, addestrata in base alle interazioni passate, può guardare oltre i sondaggi e prevedere meglio il comportamento dei clienti per suggerire i portafogli che hanno maggiori probabilità di essere mantenuti durante le fasi di volatilità, arrivando persino a suggerire i momenti opportuni per contattare proattivamente i clienti prima che il panico abbia il sopravvento.
• Così come la tolleranza al rischio dichiarata può non corrispondere alla realtà, spesso gli obiettivi finanziari dei clienti non corrispondono alle loro effettive priorità. L’intelligenza artificiale è in grado di analizzare i modelli di consumo, le esigenze e i desideri dei clienti per tracciare un percorso dinamico che massimizzi le possibilità di raggiungere gli obiettivi più prioritari, riducendo al minimo la possibilità di esaurire le proprie disponibilità economiche.

Conclusioni

Comprensibilmente, l’avvento dell’IA suscita sia paura che eccitazione e, essendo un tema complesso come la maggior parte delle scoperte, è giusto che evochi tutte e due queste reazioni. Per ora, nel mondo degli investimenti, può ricoprire il ruolo di un instancabile analista junior o di un coach imparziale, come illustrato dai casi di studio sopra riportati. Collaborando con gli algoritmi, gli investitori possono ottenere rendimenti migliori, mitigare il rischio, ridurre gli impulsi irrazionali e avvicinarsi al raggiungimento dei propri obiettivi finanziari.

*CFA, head of MosaiQ Investment Strategy, Franklin Templeton Investment Solutions

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Articolo tratto dal numero di giugno di ADVISOR,  
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