Tekoäly tehostaa salkunhoitajan työtä ja luo sijoitusmarkkinoille täysin uusia tuotteita. Salkunhoitaja Mattias Lagerspetz paljastaa miten tekoälyä voi hyödyntää sijoittamisessa ja miten hän on esimerkiksi räätälöinyt sen avulla asiakkaalle vegaanisen sijoitussalkun.
Salkunhoitaja Mattias Lagerspetzin tyypillinen työpäivä koostuu hieman yllättävistä työtehtävistä: ”Suurimmaksi osaksi koodaan.”
Lagerspetz kuuluu neljän hengen tiimiin, joka kehittää tekoälyn käyttöä Evlin salkunhoidossa. Tiimi hallinnoi hieman yli miljardin euron sijoitusvarallisuutta, apunaan kehittämänsä tekoälytyökalu Atlas Intelligence.
Työssään Lagerspetz laittaa tekoälyn tekemään ihmisen työtä: laadullisia analyysejä yhtiöistä, joiden perusteella sijoituspäätöksiä tehdään.
Jo kymmenen vuoden sisällä tekoälyn käytössä on tapahtunut huomattava muutos. Aiemmin sen avulla on voinut tehdä lähinnä kvantitatiivista sijoittamista, jossa sijoituskohteen valinta perustuu tietoon ja tilastollisiin malleihin. Nykyisin mukaan on mahdollista ottaa myös laadullisia, esimerkiksi vastuullisuuteen liittyviä tekijöitä.
”Mitä yksinkertaisempi ja toistuvampi tehtävä, sitä kannattavampaa se on automatisoida.”
Lagerspetz ei usko, että tekoäly sijoittaa paremmin kuin ihminen, mutta sen avulla voidaan toistaa ihmisen luoma prosessi tuhansia kertoja. Työnsä tekoäly tekee väsymättä ja valittamatta.
”Mitä yksinkertaisempi ja toistuvampi tehtävä, sitä kannattavampaa se on automatisoida. Jos käyttötarve on vain harvoin tai jopa kertaluontoinen, automaatio ei yleensä ole perusteltua", selittää Lagerspetz.
Haastavinta on automatisoida tehtäviä, jotka edellyttävät ihmiset välistä vuorovaikutusta tai syvällistä ymmärrystä esimerkiksi organisaation toimintatavoista.
”Alkuvaiheen ideointi vaatii yleensä laajoja keskusteluja sekä organisaation sisällä että asiakkaiden kanssa, jotta ymmärretään, mikä heitä kiinnostaa.”
Data, prosessi ja kokemus mahdollistavat tekoälyn käytön
Tekoälyn tehokas hyödyntäminen salkunhoitamisessa perustuu Lagerspetzin mukaan kolmeen asiaan: hyvään ja kontrolloituun lähtödataan, yksiselitteiseen ja selvään prosessiin sekä ääritapauksiin, joissa tulee esiin salkunhoitajan kokemus.
Salkunhoitaja aloittaa prosessin määrittelemällä työn kulun ja yhtiökohtaisesti olennaisen tiedon. On tärkeää, että tieto tulee oikeanlaisista lähteistä.
”Jos verrataan esimerkiksi ChatGPT:n käyttöön arjessa, niin ammattikäytössä haluan kontrolloida tekoälyä paljon tarkemmin. Käyttämäni data perustuu Evlin määrittelemiin hyviin lähteisiin, eikä esimerkiksi tekoälyn omaan tietoon, joka saattaa olla virheellistä."
Toinen ratkaiseva asia on kysymysten määrittely tekoälylle eli promptaaminen. Jos kysytään liian laaja kysymys, vastaus perustuu tekoälyn intuitioon ja internetin kollektiiviseen näkemykseen.
”Sen sijaan, jos tehdään yhtiöanalyysia, haluamme, että se seuraa näkemystä, joka meillä on. Kysymykset pitää siis pilkkoa mahdollisimman pieniin osiin.”
Lagerspetz tiimeineen rakensi asiakassalkun, jossa keskeisenä tarkastelun kohteena ovat puolustukseen liittyvät asiat ja Yhdysvaltojen tulleihin varautuminen. Tekoälyltä ei kysytty ”Onko yhtiö X altis kauppasodille?”, sillä silloin vastaus olisi perustunut yleisvaikutelmaan. Sen sijaan kysyttiin sellaisia kysymyksiä kuin: ”Miltä alueilta yhtiö saa liikevaihtonsa?” tai ”Onko yhtiön tuotanto tai tuonti riippuvainen Yhdysvalloista tai Kiinasta?”.
”Näin saimme rakenteellisen, perustellun ja vertailukelpoisen vastauksen.”
Salkunhoitajan kokemus on viimeinen silaus tekoälyn toiminnalle. Tällä viitataan siihen, että tapauksissa, joissa tekoälyn tekemä päätös voisi kääntyä moneen eri suuntaan, Lagerspetz ohjaa sitä pohjaten kokemuksiinsa vastaavista tilanteista.
”Toisin sanoen ohjaan tekoälyä samaan tapaan kuin ohjaisin uutta, vastikään Evlille palkattua analyytikkoa.”
Tekoäly räätälöi asiakkaiden sijoitussalkkuja
Tekoäly on mahdollistanut Evlissä myös kokonaan uuden tuotteen: kustomoidut sijoitussalkut. Kustomointi tarkoittaa sitä, että sijoitussalkku räätälöidään tarkkaan asiakkaan toiveiden, arvojen ja näkemysten mukaan.
”Meillä on ollut muun muassa asiakas, joka halusi vegaanisen sijoitussalkun.”
Kyseessä oli niin harvinainen toive, ettei siihen liittyen ollut olemassa valmiita datasettejä, vaan tekoälyä jouduttiin ohjeistamaan tarkasti.
”Jos kysyisin ChatGPT:ltä suoraan, onko tietty firma vegaaninen, se ei selviäisi. Asiaa voi katsoa niin monelta eri kantilta: Onko lentoyhtiö vegaaninen, jos sen lennolla tarjotaan vegaanista ruokaa? Onko autoja valmistava yritys vegaaninen? Entä jos auton penkit on tehty nahasta?”
Toistaiseksi tekoälyä hyödynnetään vasta pienessä osassa tiimin sijoituksista.
”Jos salkkua ei tarvitse painottaa temaattisesti, tekoälyä ei käytetä välttämättä kuin pienissä osa-alueissa.”
Tällä hetkellä kustomoituja salkkuja tehdään vain isoille sijoittajille. Lagerspetz uskoo, että tekoälyä voidaan myöhemmin hyödyntää myös pienempien asiakkaiden salkuissa.
Tiimin kehittämää tekoälytyökalua hyödynnetään myös Evlin ulkopuolisissa kumppanuuksissa. Tuorein yhteistyö liittyy Ruotsin kuningasperheen perustamaan kansainväliseen säätiöön, Global Child Forumiin, joka edistää lasten oikeuksia yritysmaailmassa.
Evli on antanut työkalunsa säätiön käyttöön. Sen avulla Global Child Forum voi analysoida entistä tehokkaammin ja syvällisemmin, miten noin kaksi tuhatta globaalia yritystä huomioi lasten oikeudet toiminnassaan.
”Tarkoituksena on, että tekoälyn avulla Global Child Forumissa tuotetaan yrityksille ja sijoittajille entistä täsmällisempää tietoa. Samalla vapautetaan ihmisiä kehittämään uutta ja laajentamaan säätiön toimintaa.”
Tekoälyn tulevaisuudenkuvat
Uusi teknologia koukuttaa. Ainakin Lagerspetz sanoo olevansa siihen koukussa.
”Työssäni pääsen jatkuvasti kehittämään uusia asioita ja saan olla monessa mielessä aallon harjalla – varsinkin, kun tulee uusia teknologioita.”
Lagerspetz suhtautuu toiveikkaasti tekoälyn tulevaisuuteen. Hänen mielestään tekoäly on vähän niin kuin uusi alainen, joka vapauttaa salkunhoitajan toistuvasta datan käsittelystä ja muista mekaanisista työtehtävistä.
”Moni on sitä mieltä, ettei tulevaisuudessa ole mitään, mitä tekoäly ei voisi tehdä. Itse en ole ihan samaa mieltä. Maailma on kuitenkin keskimäärin aika monimutkainen käyttöliittymä.”
4 vinkkiä tekoälyn hyödyntämiseen sijoittamisessa
1. Pallottele ideoita
Tekoälyä voi hyödyntää ideoinnissa ja alkuun pääsemisessä. Tekoälyltä voi vaikka kysyä, miten tietty yritys pärjää, kun Yhdysvaltain ja Kiinan väliset tullit astuvat voimaan.
2. Pilko kysymykset
Kiinnitä huomiota tekoälylle esittämiisi kysymyksiin. Älä kysy liian laveita kysymyksiä, kuten "Mihin yhtiöihin kannattaa sijoittaa juuri nyt?”. Pilkotut konkreettiset kysymykset, kuten ”Mitkä yritykset hyötyvät tekoälyn kehityksestä?”, auttavat tekoälyä tuottamaan täsmällistä tietoa.
3. Muista rajoitteet
Tiedosta rajoitteet sijoittamisessa. Kaikille sijoittajille tarjottavat tuotteet eivät vielä toimi hyvin suurissa mittakaavoissa, vaikka kehitys on menossa siihen suuntaan. Nykyiset tekoälypohjaiset analyysityökalut vaativat ammattilaisen valvontaa ja työtä palveluntarjoajan puolelta – niitä ei siis vielä ole paketoitu helposti käytettäviksi, täysin automatisoiduiksi tuotteiksi.
4. Käänny ammattilaisen puoleen
Kun perusteltujen sijoituspäätösten tekemiseen ei ole riittävästi aikaa, osaamista tai kiinnostusta, kannattaa kääntyä varainhoitajan puoleen. Varainhoitaja voi auttaa esimerkiksi hajautuksen rakentamisessa, markkinoiden seurannassa, päätöksenteossa sekä yksilöllisten tavoitteiden, verotuksen ja perintösuunnittelun huomioimisessa.
Vinkit antoi Evlin salkunhoitaja Mattias Lagerspetz.
