Deloitte estime que d'ici 2025, le volume d'actifs gérés par des systèmes automatisés variera de 5 7 milliards de dollars à XNUMX XNUMX milliards de dollars. Compte tenu de la rapidité de mise en œuvre de l'intelligence artificielle dans le secteur financier, il s'agit d'une prévision très réaliste.
Les technologies pénètrent de plus en plus dans diverses sphères de la vie : chaque jour, nous apprenons que les ordinateurs conduisent des voitures sans intervention humaine, effectuent des diagnostics médicaux et créent même des vêtements de marque. Les investisseurs ne sont pas non plus en reste : de plus en plus de nouveaux outils apparaissent qui aident à prendre des décisions d'investissement et à gérer les actifs, de plus, les fonds quantiques se multiplient, dans lesquels les décisions d'investissement sont prises automatiquement.
L'intelligence artificielle sur l'échange
Les technologies modernes sont introduites dans la sphère de l'investissement beaucoup plus activement qu'il n'y paraît à première vue. De nombreux acteurs de ce marché font part de leur intention d'étendre l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans leurs entreprises.
Plus de la moitié des gestionnaires d'actifs cherchent à intégrer l'IA dans leurs processus d'investissement et à acquérir de l'expérience dans ce domaine, selon Dramatic Change: The Future of Investment Research, préparé par Greenwich Associates et Thomson Reuters.
Le rapport est basé sur une enquête menée auprès de 30 directeurs d'investissement et gestionnaires d'actifs. L'étude confirme que la pénétration de l'IA dans ce domaine va augmenter dans les années à venir : cette technologie est déjà activement utilisée par 17% des sociétés d'investissement, 10% prévoient de la mettre en œuvre dans les 12 prochains mois, en général, 56% des les personnes interrogées s'attendent à une augmentation du rôle de l'IA dans le processus d'investissement.
Dans le même temps, le nombre de hedge funds dans lesquels l'intelligence artificielle prend des décisions d'investissement augmente également. Ces fonds sont généralement appelés fonds quantiques, dans lesquels les décisions d'investissement sont prises automatiquement sur la base de modèles mathématiques.
Selon les estimations de la société de recherche Hedge Fund Research (HFR), à la fin de l'année dernière, les actifs sous gestion de fonds quantiques approchaient 1 940 milliards de dollars - fin octobre, ils s'élevaient à 2010 milliards de dollars. il s'agit d'une augmentation de 86 %. Certains des plus grands fonds quantiques comprennent Renaissance, Two Sigma Investments, DE Shaw Group, PDT Partners et TGS.
Les grands acteurs traditionnels s'intéressent également à l'IA. L'année dernière, la banque suisse Credit Suisse a créé un fonds quantique d'un milliard de dollars, Qube Research and Technologies, et gère un autre fonds quantique, QT Fund.
L'une des plus grandes banques américaines, JPMorgan Chase, est également très active dans ce domaine. En mai, la banque a créé une division pour la mise en œuvre des technologies d'intelligence artificielle. JPMorgan travaille à la création d'un robot de trading qui négociera automatiquement les actions. Jusqu'à présent, le bot n'est qu'un outil auxiliaire, la décision finale sur l'achat et la vente d'actions est prise par une personne, néanmoins, d'ici la fin de cette année, le bot peut être entièrement responsable de 50% des transactions boursières effectuées par la banque dans la région Asie-Pacifique.
Début juillet, on a appris que des membres de la famille Rothschild avaient investi dans une plate-forme de gestion de patrimoine basée sur l'IA appelée Exo Investing. Les créateurs de la plate-forme disent qu'elle donne accès à des outils technologiques sophistiqués basés sur l'IA à un large éventail d'investisseurs - avec des portefeuilles à partir de 10 000 £.
Comme dans de nombreux autres domaines, la propagation de l'IA sur le marché financier menace de supprimer des emplois. Opimas, une société de conseil, prévoit qu'environ 2025 90 employés de la gestion d'actifs (sur 000 300 dans le monde) seront à risque d'ici 000, y compris les gestionnaires de fonds, les analystes et le personnel de soutien.
Pièges
Prendre des décisions d'investissement avec l'aide de l'IA comporte des risques importants, notamment en raison du fait qu'une telle option d'investissement n'a pas encore passé une épreuve suffisante du temps et des crises graves.
Une limitation qui augmente le risque de prise de décision d'investissement automatisée est que l'IA est moins flexible que les humains et ne peut prendre des décisions qu'en fonction de la quantité de données dont elle dispose.
« La machine n'a pas de connaissances fondamentales pour prédire la crise, puisque chacun d'eux est unique. Les gens sont doués pour penser à des choses comme une crise et peuvent parfois les prévoir, mais nous nous trompons souvent », a déclaré Wasant Dhar, fondateur de l'un des premiers fonds quantiques, SCT Capital Management et professeur à l'Université de New York. Dhar a consacré plusieurs ouvrages à l'analyse informatique de données, entre autres, il y pose la question de savoir si les gens sont prêts à confier leur argent à un ordinateur.
De nombreux experts s'accordent à dire que la machine ne peut pas encore faire de prédictions en tenant compte d'un large éventail de facteurs supplémentaires - des changements politiques et de la situation géopolitique aux innovations technologiques et aux catastrophes naturelles.
« Laisser votre ordinateur choisir de la musique sur Spotify est une chose, mais choisir des actions qui affectent des milliards de dollars sur les marchés en est une autre. Chez Spotify, nous pouvons passer à la chanson suivante si nous n'aimons pas celle choisie, dans le cas des investissements en IA, les taux sont disproportionnellement plus élevés », écrit Zachary Schaeffer, PDG de la plateforme de technologie financière Elsen.
À son avis, il est encore difficile de juger si le moment viendra où les décisions d'investissement seront prises de manière entièrement automatisée, sans intervention humaine. Schaeffer pense qu'un scénario plus probable reste la persistance d'une intervention humaine à l'avenir, bien que dans une moindre mesure qu'aujourd'hui.
Un autre risque possible est lié au fait que dans de nombreux fonds quantiques, les décisions d'investissement seront prises sur la base des mêmes données, formules et algorithmes, ce qui, dans une situation défavorable, peut entraîner un effondrement du marché si, par exemple, tous les fonds commencent à vendre des actions. à la fois.
Tout cela, bien sûr, ne signifie pas que l'intelligence artificielle dans le domaine de l'investissement n'est qu'un hommage à la mode. Luke Ellis, PDG de la société d'investissement britannique Man Group, estime que si la technologie continue d'évoluer aussi rapidement qu'aujourd'hui, dans 25 ans, les systèmes d'apprentissage automatique seront impliqués dans 99% des cas de gestion des investissements. « Cela deviendra un phénomène omniprésent dans notre vie. Je ne pense pas que l'apprentissage automatique soit la réponse à tout ce que nous faisons. Je pense juste que cela nous rend meilleurs dans beaucoup de ce que nous faisons », déclare Ellis.
Au service de l'investisseur
Récemment, il y a eu des services distincts pour les investisseurs pour aider les acteurs de la vente au détail à appliquer l'IA. En fait, la plupart de ces services sont basés sur les capacités d'analyse automatisée de grands ensembles de données et de recommandations aux investisseurs basées sur cette analyse.
De tels systèmes utilisent généralement des technologies d'apprentissage automatique (logiciel "d'enseignement" pour effectuer certaines tâches sans instructions claires) et des réseaux de neurones (systèmes agissant sur le principe des réseaux de cellules nerveuses d'un organisme vivant, c'est-à-dire similaires au cerveau humain), donc que ces systèmes sont constamment améliorés avec la réception de toutes les nouvelles données. La plupart de ces systèmes analysent non seulement les informations boursières, mais également des ensembles de données très larges et variés, y compris divers articles, communiqués de presse d'entreprise et autres ressources d'information.
En 2013, une startup Kensho a été créée, dont les fondateurs se consacrent au développement de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle dans le domaine financier et de l'investissement, y compris ses plateformes Kensho Global Event Database et Knowledge Graph. Le système développé par Kensho est basé sur l'apprentissage automatique, dans lequel l'intelligence artificielle, basée sur d'énormes quantités de données de toutes sortes, apprend à trouver la corrélation entre les événements politiques et autres dans le monde et le cours de l'action. Témoignage du succès de la startup, elle a été rachetée en mars par la plus grande agence de notation mondiale S&P Global pour 550 millions de dollars, l'une des plus grosses transactions impliquant une société d'IA.
Une autre plateforme, Kavout, travaille avec des mégadonnées, sur la base desquelles le système tire des conclusions sur les perspectives d'investissement dans les actions de milliers d'entreprises. La plate-forme Exo Investing a déjà été mentionnée ci-dessus, qui donne également accès à l'IA pour prendre des décisions d'investissement à un éventail assez large d'investisseurs. Une autre entreprise, Qplum, propose à ses clients d'utiliser les services d'un conseiller en investissement robotique, qui utilise également des technologies d'apprentissage automatique. Le service EquBot, également alimenté par l'IA, vise à identifier les actifs sous-évalués, à optimiser la part de certains actifs dans un portefeuille d'investissement et à déterminer le meilleur moment pour investir dans diverses actions et autres actifs.
Ainsi, la sphère de l'investissement est en effet de plus en plus automatisée, et nous parlons à la fois des systèmes développés par les grandes entreprises et des services correspondants disponibles pour les petites entreprises et les particuliers. Il y a quelques années, la société de conseil Deloitte prévoyait que d'ici 2025 les actifs, d'une manière ou d'une autre, sous le contrôle de systèmes automatisés, s'élèveraient à 5 7 à XNUMX XNUMX milliards de dollars, ce qui, compte tenu de la mise en œuvre active de tels systèmes, ne semble pas trop irréaliste maintenant.