De invloed van AI op portfolio management
Geschreven door Ronald Kerckhoffs, Managing Partner CLS Inter
Er gaat geen dag voorbij of er wordt wel geschreven over nieuwe ontwikkelingen op het gebied van artificial intelligence (AI). ChatGPT wordt door miljoenen gebruikers ingezet voor allerlei doeleinden. Snel informatie over actuele onderwerpen verzamelen en logisch formuleren, lijsten maken ter voorbereiding voor vakantie of werk, zoeken naar weetjes. Het zijn voorbeelden van de mogelijkheden van AI. Het is een mooie technologische ontwikkeling maar het blijft belangrijk om de kwaliteit van het werk en de uitkomsten te controleren. En dat is nog steeds mensenwerk.
Hoe zit het met portfolio management? Kunnen we ChatGPT vragen om het portfolio op te stellen en keuzes te maken of is dat nog een brug te ver?
De mogelijkheden van AI voor portfolio management
De verwachtingen voor de toekomst zijn groots. AI kan bepaalde taken overnemen. Denk bijvoorbeeld aan deeltaken zoals risico-inventarisatie en het afzetten van die inventarisatie tegen de risk appetite. Ook kan AI helpen met het bewaken van de investeringsmatrix of voorstellen doen voor de verdeling van bijvoorbeeld de financiële middelen. Daarmee is AI een versneller van het proces rondom portfolio management.
We lopen echter ook al heel snel tegen een paar beperkingen aan.
De onmogelijkheden van AI voor portfolio management
- De eerste en belangrijkste beperking is dat wij als organisaties nog sterk lerende zijn rondom portfolio management. Bij het maken van keuzes die bijdragen aan de strategische doelstellingen zijn onderlinge dialogen en herijking van essentieel belang. Juist dát is lastig over te nemen door de computer. We moeten dus eerst zelf leren keuzes te maken vanuit het portfolio zodat business cases en projecten bijdragen aan de ambities en doelstellingen van de organisatie. Daarna kunnen we dit gedeeltelijk overlaten aan AI.
- De tweede beperking van AI voor portfolio management is dat AI werkt op basis van machine learning algoritmes. Dit zijn algoritmes die worden getraind op basis van veel historische data. En daar zit een uitdaging: de algemene beschikbaarheid van historische data is op dit moment nog erg beperkt. Dat resultaat in een algoritme dat nog niet volwassen genoeg is. Welke keuzes durven we AI op basis van die volwassenheid te laten nemen?
- Een ander interessant vraagstuk is van een geheel andere orde… Haalt het laten besluiten van het portfolio door AI, niet een deel van de ‘ziel’ uit de organisatie?
A brave new world? Jazeker!
Ik voorzie dat AI nog meer mogelijkheden gaat bieden voor portfolio management. De komende jaren zal dit vanuit een adviserende en ondersteunende functie zijn. In de toekomst kan de rol van AI zelfs uitgroeien tot een besluitende functie. Tot een bepaalde hoogte… Want: Zou jij de strategische beslissing om Credit Suisse over te nemen door UBS overlaten aan AI?
Als je het aan mij vraagt, sluit ik me – voorlopig – graag aan bij de woorden van professor Steven de Haes: “Operatie kun je uitbesteden, strategie niet.”
Wil je meer weten of van gedachten wisselen over dit onderwerp? Neem contact met ons op.
De afbeeldingen bij dit nieuwsitem zijn ontstaan met behulp van AI.