Устойчивое инвестирование (направление капитала на предприятия, стремящиеся не только получить прибыль, но и сделать мир лучше) сегодня как никогда актуально, и искусственный интеллект может способствовать развитию этого течения , сообщает psm7.com .
Возможности искусственного интеллекта сложно переоценить. Если задуматься, то не удивительно, что люди боятся, что однажды их заменит робот, учитывая объем задач, которые он способен выполнять. Умная разработка сейчас применяется во всех вероятных отраслях и сферах. Но когда потенциал АИ сочетается с тактикой устойчивого инвестирования, его применение становится более осмысленным.
Для общего блага многие компании рассматривают возможность внедрения АИ в свои практики ESG-инвестирования. Поэтому вводить изменения сейчас проще, чем когда-либо.
Что такое устойчивое инвестирование?
В эпоху, когда проблемы климата и глобального потепления стали не просто неотложными, а вопиющими, правительства разных стран и бизнесы все чаще задумываются над введением устойчивого развития. Это понятие включает сохранение природных ресурсов, а также поддержание экологического баланса, необходимого для выживания планеты и человечества.
Как это связано с инвестированием? Инвестиции в устойчивое развитие или ESG-инвестиции – это стратегии, в рамках которых капитал направляется в устойчивые инфраструктурные проекты и другие компании, стремящиеся бороться с изменением климата и разрушением окружающей среды, а также способствуют повышению корпоративной ответственности.
Подходы к устойчивому инвестированию различаются. Самые популярные стратегии устойчивого инвестирования включают в себя:
- отрицательный скрининг – исключение определенных неэкологических компаний или секторов из фонда или портфеля;
- положительный скрининг - выбор необходимых характеристик, связанных с устойчивым развитием, для определения лучших компаний в определенной отрасли;
- интеграция ESG – включение ESG-рисков и возможностей в финансовый анализ и инвестиционные решения;
- импакт-инвестирование – сосредоточенность на положительных социальных и экологических результатах, а не на прибыльности инвестиций;
- активность акционеров – инвесторы поощряют компании трансформировать деятельность в более устойчивое направление.
Устойчивое инвестирование пользуется спросом
Согласно прогнозу Insider Intelligence, ближайшие несколько лет устойчивое (ESG) инвестирование будет оставаться приоритетным для многих инвесторов.
Более 80% институциональных инвесторов в США и Европе планируют увеличить финансирование ESG-продуктов в течение следующих двух лет, в то время как около 41% руководителей банков по всему миру считают, что инвестиции в ESG связаны с их наибольшими возможностями.
В недавнем опросе Kearney четверть респондентов заявили, что оставили бы свой банк из-за плохих экологических и социальных показателей.
Устойчивое инвестирование важно для всех участников процесса. С одной стороны, оно предоставляет инвесторам низкий уровень риска. С другой стороны, инвесторы помогают компаниям, продвигающим устойчивые технологии и практики, искать и получать доступ к финансированию в конкурентной среде.
При этом ESG-инвестиции все еще недостаточно распространены. Проблема заключается в том, что у сектора есть определенные проблемы, которые мешают большему количеству инвесторов присоединиться к нему.
Искусственный интеллект улучшает и упрощает инвестиционный процесс
Поскольку инвесторы все чаще стремятся получить измеряемое влияние своих инвестиционных решений на ESG, им нужна технология, способная обрабатывать большие объемы данных, как искусственный интеллект.
ШИ позволяет технологическим системам выполнять творческие функции, которые традиционно считались прерогативой человека, например, учиться на собственном опыте, адаптироваться к заданным настройкам/параметрам, генерировать оригинальный контент и выполнять задачи, ориентированные на человека. Он часто используется во всех сферах, включая финтех.
Когда речь идет об инвестировании, технология помогает компаниям эффективно анализировать большие объемы финансовой информации для получения ценных инсайтов. Кроме того, инновационные инструменты генеративного AI (подобные ChatGPT) все чаще помогают как традиционным, так и криптоинвесторам выбирать, управлять и изменять активы в своих портфелях, автоматизировать торговлю и разумно контролировать риски.
Среди причин, по которым инвесторы рассматривают возможность использования искусственного интеллекта, — экономия времени на исследование и способность технологии принимать более объективные и беспристрастные решения. Более того, 43% сторонников ИИ считают, что эта технология – это будущее инвестирование.
Польза от ИИ
Одно из преимуществ искусственного интеллекта – он может анализировать разрозненные наборы данных неограниченного объема и создавать более полную и более точную картину ESG-деятельности компании. Кроме официальных отчетов, инструменты АИ могут учитывать посты и комментарии в социальных сетях, новости, GPS или спутниковые снимки и т.д. Таким образом, аналитика с искусственным интеллектом может восполнить некоторые пробелы в раскрытии информации о ESG.
Алгоритмы анализа настроений и обработки естественного языка обладают потенциалом для понимания тональности деловых разговоров и текстов, связанных с ESG, и определения приверженности компании к ESG-целям и задачам. Хотя это не измеряемые данные, понимание намерений менеджеров добавляет больше в корпоративный профиль.
Также предиктивные AI модели способны прогнозировать, моделировать и автоматизировать все, что связано с акциями, ценообразованием, промо-акциями, ассортиментом или выбросами углерода компании, на основе имеющихся данных и тенденций. Даже если компания не предоставляет общедоступных ESG данных, предиктивная аналитика может помочь инвесторам понять среднеотраслевые показатели выбросов углерода или определить приблизительные значения выбросов на основе параметров, обнародованных аналогичными компаниями.
Дополняя традиционный анализ рисков, искусственный интеллект может улучшить процесс принятия решений по устойчивому инвестированию. Технология может ежедневно анализировать тысячи медиа и других источников информации, обнаруживая сообщения о противоречивых ESG-практиках, о которых компании обычно не отчитываются, а также оценивать текущее состояние финансовых показателей компании, не полагаясь на ежеквартальные обзоры.
Кроме того, ИИ совершенствует спутниковое дистанционное зондирование, придавая ему большую точность и достоверность. Это позволяет лучше понимать локальные экологические проблемы, утечки выбросов парниковых газов рядом с определенным промышленным объектом, эффективность лесовосстановления и т.д.
Вызовы для использования АИ в сфере устойчивого инвестирования
Недавний отчет Deloitte Global «Искусственный интеллект — следующий рубеж для компаний по управлению инвестициями» свидетельствует о том, что, когда управления рисками дополняются ИИ, компании по управлению инвестициями могут быстро трансформировать бизнес-модели, операции и внутренние возможности.
Однако компании должны тщательно учесть несколько факторов, которые препятствуют полному внедрению искусственного интеллекта как в сфере устойчивого развития, так и в общем инвестировании. К ним относятся:
1. Конфиденциальность и безопасность данных . Когда инструменты искусственного интеллекта анализируют большие объемы различных данных, регуляторы и владельцы данных хотят быть уверены, что поставщики ИИ обращаются с ними ответственно и в рамках правовых норм. Поэтому создатель ChatGPT – OpenAI – стал свидетелем волны регуляторных проверок и временных запретов. Его правовой статус и место подобных технологий в рамках норм о конфиденциальности до сих пор не определены.
2. Прозрачность, точность и подотчетность . Компании, которые используют ИИ в любых целях, должны внедрить механизмы защиты, чтобы предотвратить распространение и продвижение дезинформации. Те, кто тестировал ChatGPT на ранних стадиях, знают, что чат-боты с искусственным интеллектом не всегда на 100% корректны в своих ответах. Поэтому определенные данные следует проверять, особенно если источник информации неизвестен. Кроме того, инвесторы, ориентированные на устойчивое развитие, хотели бы, чтобы провайдеры АИ несли четкую ответственность за результаты своих моделей и данных, а также логика алгоритмов или правовые основания для доступа к данным были более прозрачными. Это не всегда так, поскольку открытая информация о технологии препятствует ее рыночной конкурентоспособности.
3. Этика . Существует много нравственных дилемм, связанных с использованием ИИ. К примеру, системы искусственного интеллекта часто выдают пристрастные и стереотипные результаты, если они полагаются на самые популярные результаты поиска. Сбор данных с помощью AI может рассматриваться как форма слежения, нарушающая право на конфиденциальность. Этот список можно продолжать. Для инвесторов, стремящихся трансформировать жизнь местных общин и сделать мир лучше, очень важно, чтобы процесс принятия решений был справедливым и результативным. Достижение правильного баланса между автоматизацией и ориентацией на всеобщее благо часто бывает непростой задачей.
4. Отсутствие отраслевых стандартов . Хотя оценки ИИ по ESG-практику компании могут быть более точными, чем корпоративные отчеты, отсутствие общих стандартов рейтингования снижает ценность таких оценок. На рынке существуют сотни сторонних ESG-рейтинговых агентств, и каждое из них имеет свои критерии оценки эффективности ESG-деятельности. Таким образом, анализ ИИ только добавляет к перечню возможных оценок постоянства инвестиций.
5. Сам по себе АИ не является экологичным . При всех преимуществах, хранении данных и совершенствовании моделей и алгоритмов АИ путем длительного обучения — очень энергозатратный процесс.
Кто использует АИ в постоянном инвестировании: примеры
Несмотря на регуляторную неопределенность и другие препятствия, некоторые компании тщательно испытывают новые технологии на прочность с многообещающими, но неоднозначными результатами.
Robeco
Квантовый менеджер Robeco, управляющий активами на $170 млрд, начал экспериментировать с инструментами искусственного интеллекта для целей устойчивого инвестирования, а также количественного кредитования. Компания утверждает, что большинство ее инвестиционных стратегий интегрируется в ESG.
В интервью Institutional Investor Патрик Хоувеллинг (Patrick Houweling), глава отдела количественного анализа фиксированного дохода в Robeco, сказал, что первые результаты показывают, что машинное обучение может значительно улучшить доходность, скорректированную на риск, для стратегий, использующих фактор стоимости. В то же время, в компании признают, что во время тестирования возникало много ситуаций, когда исследователям было непонятно, почему нейронная сеть приняла то или иное решение. Поэтому они остаются очень осторожными по поводу предвзятости, которая может закраситься в системы ИИ.
Clarity AI
Clarity AI, технологическая платформа, ориентированная на устойчивое развитие, использует машинное обучение и искусственный интеллект для представления детальной ESG-картины компаний, инвестиционных фондов или правительственной политики. Технология позволяет компании собирать и анализировать огромные объемы данных и давать действенные выводы. По состоянию на май 2023 г. платформа Clarity AI проанализировала более 70 000 компаний, 390 000 фондов, 198 стран и 199 органов местного самоуправления.
В марте 2023 года компания объединилась со шведской финтех-компанией Klarna, чтобы предоставлять более полные ESG-метрики о покупках электроники клиентами, включая информацию о выбросах парниковых газов брендов, энергию, полученную из возобновляемых источников, и многое другое.
Итог
Сталое (ESG) инвестирование остается высоким приоритетом для инвесторов, менеджеров по управлению активами и банков. Количество ESG-активов в управлении постоянно растет. Однако нехватка данных, ясности и прозрачности в отчетности ESG мешает многим организациям участвовать в постоянном инвестировании.
Искусственный интеллект может анализировать разрозненные наборы данных неограниченного объема, прогнозировать или моделировать показатели ESG деятельности компании, определять риски с высокой точностью и т.п. В то же время технология все еще имеет много недостатков, препятствующих ее массовому внедрению для целей устойчивого инвестирования.
Автор Николай Деркач
Источник psm7.com