For the English version, click here. De AEX index wordt als de belangrijkste graadmeter gezien van de Nederlandse economie. In veel kranten
15 mei, 2019
Kunstmatige intelligentie ontwikkelt zich in rap tempo en veel van onze taken worden overgenomen door computers. Gedreven door een hoeveelheid data om bang van te worden, lijken ze vaak zelfs beter in staat om beslissingen te nemen dan wij mensen zelf. Vrijwel in elk werkgebied worden digitale technologieën toegepast, zo ook in de financiële wereld. Experts van Microsoft, UBS, Achmea en Rabobank vertelden tijdens Investment Night 2019 hoe artificial intelligence deze sector beïnvloedt.
Voor niets gaat de zon op. Hoewel investeerders vaak trots vertellen over hun Alpha, betekent een hoger potentieel rendement doorgaans een hoger risico. De verwachtingen van Artificial Intelligence zijn hoog daarentegen. Zorgt deze evolutie dan toch voor de resultaten waar financiële instellingen van dromen?
Laten we om mee te beginnen eens kijken wat kunstmatige intelligentie eigenlijk is. Volgens Dick van der Sluijs (Microsoft) verstaan we hieronder alles wat we nog niet kunnen. De definitie verandert continu en dit zou dus betekenen dat we A.I. nooit in praktijk zullen zien. Wel wordt er in de wetenschap onderscheid gemaakt tussen 3 fases, waarvan we ons nu slechts in de eerste bevinden. Over een bewustzijn van computers kunnen we nog niet spreken.
Arnfried Ossen (UBS) gaf aan dat de eerste fase van machine learning al ruime tijd toegepast wordt in de investeringswereld. Op dit moment is het met name de mogelijkheid om enorme hoeveelheden data te verwerken die grote voordelen biedt. Investeren draait om het vinden van relaties. Kunstmatige intelligentie stelt ons ertoe in staat om veel complexere verbanden te vinden dan wijzelf kunnen met de basis van statistiek. Ook alternatieve data is hierbij erg belangrijk.
“Investeerders zullen het niet graag toegeven, maar kunstmatige intelligentie wordt (of is) beter in investeren dan zij.”
Echter, voorlopig is de samenwerking tussen mens en machine nog de succesformule. Dat blijkt ook uit de ervaring van Ralph Sandelowsky (Achmea). Er bestaan oneindig veel correlaties die volgens de statistieken een rendement kunnen voorspellen, maar logischerwijs op geen enkele manier met elkaar verbonden zijn. Natuurlijk valt er niet uit te sluiten dat er echt geen links zijn, maar het is als institutionele investeerder lastig aan klanten te verkopen dat je computer een belegging heeft gedaan die je zelf niet uit kunt leggen.
Hoewel er op niet al te lange termijn wel computers zullen worden ingezet die volledig eigen investeringsstrategieën toe passen, is de technologie niet overal in financiële instellingen even goed vertegenwoordigd. Dennis Tak en Niels Haars (Rabobank) lieten zien dat de handel in obligaties nog vrijwel volledig analoog gebeurt. Dit maakt deze markt vrij inefficiënt en om die reden relatief onpopulair, ondanks de enorme omvang van het belegde kapitaal. Computers zouden ook hier een groot verschil kunnen maken in het verbeteren van de liquiditeit van obligaties.
Computers doen op dit moment nog vooral wat wij ze programmeren om te doen, maar het zal niet lang duren voor computers zichzelf leren hoe ze kunnen leren. Investeerders zullen het niet graag toegeven, maar kunstmatige intelligentie wordt (of is) beter in investeren dan zij. Hoewel veel werk in de financiële wereld zal worden overgenomen, blijft de rol van technologie vooralsnog beperkt tot het adviseren van de mens. Het zal nog even duren voor het duidelijk is hoe groot de risico’s zijn, maar een ding is zeker: computers will make billions.
Ik wil de bovengenoemde sprekers en dagvoorzitter Tom Jessen bedanken voor hun bedrage aan het symposium. Daarnaast wil ik mijn complimenten uiten voor het harde werk van de commissie, bestaande uit Twan Tacken, Emil de Veer, Yorg Bosmans en Koen Bouwmans.
