Ewolucja sztucznej inteligencji: czy można zaprogramować moralność inwestycyjną?

Powrót z Chin - InvestGlass została zaproszona przez Swissnex i Ambasadę Szwajcarii do zaprezentowania rozwoju sztucznej inteligencji w Chinach. Niesamowity roadshow zorganizowany przez Felixa Moesnera, konsula szwajcarskiego i dyrektora generalnego Swissnex China oraz jego zespół. Trzydniowy roadshow w trzech miastach: Shang Hai, Hong Kongu i Pekinie. Każdego wieczoru Swissnex organizował okrągły stół z udziałem szwajcarskich i chińskich specjalistów od sztucznej inteligencji. 

Kredyt medialny - Felix Moesner swissnex China CEO | Konsul swissnexChina.org

Wczesny strach przed doradcą-robotem. 

Wczesny strach wokół doradcy robotów było to, że technologia zastąpi pracę bankierów. Z pewnością wiemy już, że robot może filtrować informacje szybciej niż człowiek. W przypadku określonego problemu robot zareaguje szybciej i mądrzej niż człowiek... jednak w rzeczywistości robotom nie udało się przejąć nawet 1% udziału w rynku aktywów inwestycyjnych! Być może dlatego, że to, co nazywaliśmy robotami, było często marketing dekoracja okna. Rzeczywistymi klientami detalicznych doradców-robotów są “samokierujący się”, obeznani z technologią klienci w wieku 30-50 lat - nie do końca każdy.

Zakłócenia są widoczne zarówno w “doradztwie”, jak i “uznaniowym mandacie portfela”. Gra polega na przyspieszeniu dostosowywania rebalansowania portfela. To, co zauważyliśmy w Europie, to rozkwit robotów instytucjonalnych. Nowa generacja menedżerów instytucjonalnych budujących portfele modelowe, które można podłączyć do platform zarządzania inwestycjami, takich jak InvestGlass. Nowa generacja niezależnych doradców finansowych outsourcujących proces podejmowania decyzji inwestycyjnych: Wyprodukowano w Romie, zaprojektowano w Zurychu. Kwestię kontroli jakości odkładamy na razie na bok.

Szybkość ma kluczowe znaczenie. W Szwajcarii otwieranie rachunków pozostaje dylematem działu zgodności, co frustruje klientów cyfrowych - zwłaszcza inwestorów zagranicznych. Jednak techniki rozpoznawania twarzy i kwestionariusze ’zrób to sam" mogą zwiększyć tempo otwierania rachunków i kontroli zgodności. Redukcja z kilku tygodni... do kilku dni... W Chinach WeChat, odpowiednik naszej aplikacji do czatowania WhatsApp, gromadzi tak wiele informacji, że scoring kredytowy i proces udzielania pożyczki trwają zaledwie 30 minut! Dane i sztuczna inteligencja wyjaśniają część tego zjawiska, ale innym powodem jest powolne wdrażanie interfejsów API w Szwajcarii, a także niechęć tradycyjnych dostawców IT do otwierania bram dla interfejsów API innych firm.

Podobnie jak nasi chińscy koledzy uważamy, że robotyzacja jest pierwszym krokiem do przyspieszenia ręcznych, powtarzalnych zadań o niskiej wartości dodanej. Redukcja kilkunastu pracowników do jednego z dobrym pakietem InvestGlass + API + dostawcy partnerscy Fintech. Inwestorzy chcą być obsługiwani tak, jak w Starbucksie. Modułowość danych, aplikacji i sztucznej inteligencji jest niezbędna do zaoferowania Doświadczenie dostosowane do masowego odbiorcy. Chcą, aby ich zamówienie było “wyjątkowe” - szanując codzienny rytuał, w którym klient jest królem. Fintech SAAS, a teraz BAAS są przyszłością!

Duża Americano, mleko sojowe, niskotłuszczowa.

Od czasu wejścia w życie nowego europejskiego rozporządzenia MIFID2, ryzyko związane z produktami finansowymi jest analizowane i powinno być porównywane z kluczowymi informacjami o klientach (KYC i nie tylko). Czy sprzedawca w Starbucks zapytałby Cię, czy nie tolerujesz kofeiny, mleka lub aspartamu? Czy lekarz sprawdziłby ryzyko alergii, skuteczność leczenia i zgodność DNA przed przepisaniem leku? Cóż, oczekujemy, że bankierzy będą to robić. Bez sztuczna inteligencja, Ten proces jest po prostu niemożliwy! Odkryliśmy, że chiński regulator finansowy nie wymaga takiego poziomu kontroli ryzyka i przejrzystości cen... jeszcze. Wywiera on jednak presję na sprzedawców produktów o stałym oprocentowaniu 固定投资 - gwarantujących niezwykle atrakcyjne stopy zwrotu... roboty i zarządzane portfele może pomóc.

W Europie składniki są standardem i oferują większą elastyczność w zakresie automatycznego równoważenia modeli. Za pomocą jednego przycisku trader może przywrócić równowagę 5 000 klientów jednocześnie i sprawdzić 5 000 KYC jednocześnie. Skrócenie całego dnia pracy do jednej lub dwóch godzin dzięki bankowej sztucznej inteligencji. Nie oznacza to, że ludzie stracą pracę. Oznacza to, że zadania administracyjne będą bardziej wydajne. Zmieni się opis stanowiska - doradcy skupią się na zadaniach o wysokiej wartości. Rozmowa telefoniczna, empatia, opowiadanie historii, budowanie społeczności itp.

Sztuczna inteligencja przekształca zarządzanie majątkiem, zwiększając wydajność. Traderzy mogą teraz przywrócić równowagę 5 000 klientów i postępowanie 5 000 kontroli KYC tylko 1-2 godziny zamiast pełnego dnia. Ta zmiana nie eliminuje miejsc pracy, ale redefiniuje role doradców, skupiając się na Interakcja z klientem, empatia i strategia. Odbiór 66% CFA uważa, że sztuczna inteligencja usprawnia ich pracę. (financialadvisortransitions.com). Firmy oparte na sztucznej inteligencji zgłaszają 15-20% wyższe zadowolenie klientów oraz 30-40% niższe koszty operacyjne, dzięki czemu zarządzanie majątkiem jest bardziej efektywne.

A co z robotami? Czy robot może odczuwać empatię? Albo czy potrafi nawiązać kontakt z ludzką społecznością? Czy możemy być racjonalni bez emocji? Jeszcze tak nie uważamy. Emocje są dynamicznymi wartościami z rozpoznawalnymi podobieństwami lub faktami. Maszyny mogą wykazywać pewną empatię, jeśli naśladują nasze cele.

My, ludzie, nadajemy “automorfizm” maszynom. Bankowość cyfrowa stała się rzeczywistością.

Jest to brakujące ogniwo, dzięki któremu roboty mogą przewidzieć, czego potrzebujemy, aby czuć się dobrze. Naturalnie przyznajemy robotom pewną empatię stadną. Obawy doradców nie powinny już dotyczyć kwestii zgodności KYC, przelewów gotówkowych i równoważenia portfela... Powinny dotyczyć tego, jaką rolę chcą odgrywać w tym nowym robotyczno-ludzkim stadzie... środowisku cyborgów.

Roboty są zaprogramowane. 

Podczas każdego wieczoru Swissnex w Chinach publiczność zadawała to samo pytanie: “Czy to możliwe, że pewnego dnia roboty zwyciężą nad ludźmi?”.” 

Moja odpowiedź była jasna: “Tak, już to robią w wielu aspektach”. Roboty są zaprogramowane tak, aby wygrywać z ludźmi, przynajmniej jeśli my, ludzie, rozumiemy proces optymalizacji... co do reszty, jest to dalekie od rzeczywistości tylko dlatego, że wciąż nie rozumiemy całego naszego mózgu, niezależnych narządów itp... Co więcej, roboty zostaną zaprogramowane z komponentami stadnymi i empatycznymi, aby odzwierciedlać i generować uczucia. Dziedzina “przetwarzania afektywnego” jest obecnie na etapie, w którym InvestGlass koncentruje swoje wysiłki badawcze.

Dobra wiadomość jest taka, że sztuczna inteligencja może być empatyczny. Empatyczny oznacza rozumiejący czyjeś emocje na podstawie czyjegoś odniesienia. 

Wartości moralne są również obliczane wewnątrz maszyny. 

Obliczenia afektywne są wykorzystywane do wykrywania emocji, rejestrowania emocji w dialogu, a następnie generowania zdań w ilustracjach inwestycyjnych. Naśladowanie emocji jest możliwe i zwiększa wiarygodność zachęty inwestycyjnej. W InvestGlass optymalizacja emocjonalna jest ważnym tematem badań i rozwoju. Zrozumienie wartości moralnych nie jest czymś oczywistym. 

Decyzje etyczne opierają się na naszej kulturze. Oczywiście informacje to nie dane. To była główna kontrowersja w Chinach. Chińscy prelegenci uważali, że rozwiązanie problemu opiera się na ilości danych, podczas gdy goście ze Szwajcarii, prawdopodobnie biorąc pod uwagę Cambridge Analytica i RODO, uważali, że wystarczy zwinny algorytm i uczenie się ze wzmocnieniem. Rzeczywiście, świadomość kontekstu jest kluczowa. Jeśli powiemy, że jest 25°, te dane nie wystarczą. Musimy wiedzieć, czy jest to °C czy °F. 25°C to prawdziwe dane. Ale kiedy mówimy, że jest 25°C, temperatura JEST ŁADNY. Mówienie, że jest przyjemnie oznacza, że umieszczamy się w kontekście, w którym 25°C jest normalne. Wilgotne lato w ShangHai kontra suche lato w Genewie?

W InvestGlass koncentrujemy nasz algorytm sztucznej inteligencji na uczeniu nadzorowanym i uczeniu ze wzmocnieniem - pozostawiając nienadzorowane dostosowanie na żądanie, takie jak rozpoznawanie wzorców handlowych i rozpoznawanie wzorców raportów połączeń w celu poprawy segmentacji klientów.

Nawet przy niewielkich danych w porównaniu z “wielkimi chińskimi targami danych”, możemy poprawić efektywność doradców finansowych poprzez zrozumienie wartości moralnych w inwestowaniu, dawaniu, pożyczaniu i oszczędzaniu. Z pewnością matematyka i dane odgrywają pewną rolę, ale losowość, nawyki moralne, normy społeczne i regulacje finansowe również wpływają na zapłon optymalnej decyzji.

Możliwe jest zaprogramowanie i zindywidualizowanie moralności inwestycyjnej.