Kunstmatige intelligentie (AI) krijgt steeds meer impact op besluiten van beleggers en de financiële sector in het algemeen. Beleggers en financiële instellingen kunnen met behulp van AI sneller en nauwkeuriger marktdynamieken analyseren en voorspellingen doen. AI heeft met name dankzij de introductie van Natural Language Processing (NLP) een enorme progressie geboekt. Maar het gebruik van AI bij beleggersbeslissingen kan ook leiden tot onvoorspelbare marktbewegingen: flash crashes.
AI staat sinds een paar jaar in het brandpunt van de belangstelling. Techbedrijf Nvidia heeft hierdoor inmiddels Apple ingehaald als waardevolste bedrijf ter wereld. De Amerikaanse fabrikant van computerchips wordt omhooggestuwd door enthousiasme over kunstmatige intelligentie en is nu bijna zo’n 3,12 biljoen euro waard.
AI lijkt redelijk nieuw, maar de beleggingsbranche maakt al zo’n twintig jaar gebruik hiervan. Het werd in de begintijd echter geen AI genoemd, maar machine learning. Machine learning houdt zich, net als AI, bezig met de ontwikkeling van algoritmes en van begeleidende software waarmee computers kunnen ‘leren’. Er is ook een voorloper van machine learning: computer linguistics geheten.
ChatGPT
Kunstmatige Intelligentie heeft de laatste anderhalf een enorme vooruitgang geboekt, met name op het gebied van Natural Language Processing (NLP). Hierbij wordt op een slimme en automatische manier informatie uit omvangrijke en ongestructureerde tekstuele data gehaald. Het bekende en inmiddels zeer populaire ChatGPT maakt gebruik van NLP.
Vermogensbeheerders maken gebruik van NLP-oplossingen bij het extraheren van data die niet in financiële bedrijfsrapporten voorkomen. Ze gebruiken hierbij alle tekstuele gegevens die door bedrijven worden geproduceerd (analistenconferenties, rapporten van algemene vergaderingen, enz.). Daardoor wordt het inzicht in een bedrijf nog verder vergroot.
Voorspellende analyse
Daarnaast kunnen beleggers via AI profiteren van voorspellende analyse en algoritmisch handelen. AI-modellen kunnen historische data en real-time gegevens gebruiken om toekomstige markttrends en aandelenkoersen te voorspellen. Algoritmen kunnen voorspellingen doen die beleggers helpen bij het optimaliseren van hun portefeuille en het beperken van risico’s.
Algoritmische handelssystemen, die vaak door hedgefondsen en grote financiële instellingen worden gebruikt, maken gebruik van AI om binnen milliseconden beslissingen te nemen en te handelen. Dit minimaliseert de menselijke besluitvorming en vergroot de snelheid en nauwkeurigheid van transacties aanzienlijk.
Publieke gevoelens
NLP kan zich ook bezighouden met Sentimentanalyse. Deze AI-techniek analyseert publieke gevoelens over bepaalde bedrijven, sectoren of de algehele markt. Het kan bijvoorbeeld signaleren wanneer er een positieve of negatieve publieke opinie is over een bedrijf, wat de aandelenkoersen mogelijk beïnvloedt.
Door sociale media, nieuws, en andere tekstbronnen te analyseren, kunnen AI-systemen trends in het beleggerssentiment vastleggen en deze informatie gebruiken om betere beleggingsbeslissingen te nemen. Dit is vooral nuttig in tijden van marktonzekerheid, waarin publieke opinie grote koersschommelingen kan veroorzaken.
Gebrek aan transparantie
Hoewel AI helpt bij het verbeteren van beleggingsbeslissingen, roept het ook ethische en transparantievragen op. Het gebrek aan transparantie van sommige AI-modellen – de zogenaamde ‘black box’ AI – kan het voor beleggers moeilijk maken om te begrijpen waarom een bepaalde beslissing wordt genomen.
Er zijn ook zorgen dat AI bijdraagt aan marktvolatiliteit en zelfs aan marktrisico’s wanneer veel handelaren dezelfde AI-algoritmen gebruiken, wat kan leiden tot ‘flash crashes’ en andere onvoorspelbare marktbewegingen.
Kunstmatige intelligentie heeft de manier waarop beleggingsbeslissingen worden genomen fundamenteel veranderd. AI maakt het mogelijk voor beleggers om sneller en nauwkeuriger beslissingen te nemen. Desalniettemin moet AI zorgvuldig worden geïmplementeerd, met aandacht voor ethiek en transparantie, om potentiële valkuilen zoals gebrek aan controle en volatiliteit te voorkomen.
Peter Westhof, Beleggingsrekeningen.nl
