Gevolgen AI voor de beleggingsindustrie

"De toekomst correct voorspellen, kan eenvoudig zijn als er een duidelijke trend te herkennen is (het maken van onnauwkeurige voorspellingen is altijd makkelijk). Halverwege de jaren 90 was het bijvoorbeeld volstrekt duidelijk dat indexfondsen een hoge vlucht zouden nemen.

En zelfs ruim voordat ik persoonlijk in 2021 het einde van actief gemanagede beleggingsfondsen voorspelden, hadden exchange-traded funds (ETF's) hun toekomst al veiliggesteld.

Het beheerd vermogen in ETF’s is weliswaar nog altijd kleiner dan dat van conventionele beleggingsfondsen, maar het is een kwestie van tijd voor dat verandert.

Het internet

Maar de gevolgen van trends zijn niet altijd zo eenduidig. De eerste prognoses voor het internet waren bijvoorbeeld echt natte vinger werk.

De algemene opinie was bijvoorbeeld dat de beste kansen voor het gebruik van het internet door het bedrijfsleven lagen bij business-to-business toepassingen. Achteraf gezien, klopt daar niks van.

In de top-10 van grootste bedrijven ter wereld, zitten vier internetbedrijven: Microsoft, Amazon, Alphabet (Google) en Meta (Facebook). Van deze vier is alleen Microsoft voor een groot deel (ongeveer de helft) afhankelijk van business-to-business. Bij de andere drie spelen die inkomsten nauwelijks een rol.

AI

Kunstmatige intelligentie zit qua voorspellend vermogen tussen deze twee uitersten in. De gevolgen van het internet waren moeilijk in te schatten omdat het voor radicaal nieuwe wegen zorgde. Mobiele telefonie leek in veel opzichten nog op het bellen via een de vaste lijn. Maar bij het internet was alles anders dan ooit tevoren.

Elke voorspelling was gebaseerd op los zand. Bij AI is het iets makkelijker. Er is tenminste iets vergelijkbaars, namelijk de opkomst van de eerste computers.

Vóór de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie waren computerchips de grote innovatie voor beleggers.

Met steeds snellere chips:

1. Beschikten fondsbeheerders over meer en snellere informatie.
2. Konden financieel adviseurs gebruikmaken van software.
3. Werden onderzoekers ondersteund in het maken van betere analyses.

De chiptechnologie maakte het feitelijk onmogelijke mogelijk. Morningstar dankt bijvoorbeeld zijn bestaan aan de beschikbaarheid van pc's.

Laten we - met deze ervaring met de opkomst van computers in het achterhoofd - kijken hoe kunstmatige intelligentie deze drie deelgebieden van de beleggingsindustrie - fondsbeheer, financieel advies en beleggingsonderzoek - zou kunnen beïnvloeden.

1. Fondsbeheerders

Kunstmatige intelligentie zal het professionele vermogensbeheer waarschijnlijk niet veranderen. Hier gaat de chronologie met computers op. Toen de eerste supercomputers hun intrede deden in de jaren 80, namen verschillende “kwantitatieve” effectenhuizen een vlucht.

Ze profiteerden door kennis te halen uit enorme databases die eerder onbenut waren. Hun voordeel was echter van korte duur. Binnen een paar jaar keerden ook hun rendementen weer terug naar het gemiddelde. De reden is duidelijk. Elke vermogensbeheerder van enige omvang kon computers en databases kopen om zo het succes van quants te kopiëren. Het concurrentievoordeel verdween als sneeuw voor de zon. 

Hetzelfde zal vermoedelijk gebeuren met kunstmatige intelligentie. De voordelen van AI bij het selectieproces van effecten zullen snel verdwijnen door imitatie. De meeste actief beheerde beleggingsfondsen zullen vervolgens achterblijven bij hun benchmarks vanwege hun hoge kosten. Er zullen maar weinig beleggingsfondsen in staat zijn om de de winnaars van morgen op een structurele basis te selecteren.

Mijn voorspelling: AI zal actieve fondsbeheerders niet schaden. Maar het zal ze ook net helpen in hun concurrentiestrijd met de indexfondsen.

2. Financieel advies

Hier gaat de analogie met computers slechts ten dele op. De overeenkomst is dat zowel computers als AI data in een razend tempo kunnen verwerken en conclusies kunnen trekken, veel sneller dan mensen.

Het verschil is dat computers alleen dat doen wat hen wordt opgedragen, terwijl AI ook tot verrassende onverwachte conclusies kan komen.

Dat maakt het tegelijk lastig om bij financieel advies uitsluitend op AI te vertrouwen. Aan de ene kant is AI gezien de flexibiliteit goed in staat om aanbevelingen op maat te maken. Van de andere kant opereert AI buiten de menselijke controle.

Misschien wordt AI op een gegeven moment zo bedreven in het verkopen van zijn redenering dat klanten het advies zonder pardon accepteren. Maar ik kan me persoonlijk goed voorstellen dat dit nog geruime tijd zal duren, en dat AI een hulpmiddel wordt voor de huidige adviespraktijk in plaats van dat deze compleet wordt vervangen.

Mijn voorspelling: In tegenstelling tot bij het actieve vermogensbeheer hebben financieel adviseurs geen last gehad van de indexfonds-revolutie. Voor AI zal hetzelfde gelden. Mogelijk hebben ze er zelfs baat bij als ze de krachten van AI goed benutten.

3. Beleggingsonderzoek

Bij de effectenresearch is het het moeilijkst om een juiste prognose af te geven van de consequenties van AI.

Financieel adviseurs verdienen hun brood met aanbevelingen. Onderzoekers worden daarentegen (deels) betaald om aandacht te trekken. Het is voor een deel marketing.

Dat maakt AI een echte rivaal. Hoe gedreven mensen ook zijn, ze hebben maar een beperkt aantal uren ter beschikking om een onderwerp te bestuderen. Die kunnen ze of besteden aan research die door mensen is gedaan of door AI.

Ik hoop persoonlijk dat AI nooit zo overtuigend wordt als mensen. Tot nu toe is het zo dat het materiaal dat door AI wordt gepubliceerd elders is geproduceerd door een mens die het onderwerp echt begrijpt, in plaats van die kennis te reproduceren.

Of mijn hoop bewaarheid wordt, valt nog te bezien. Computerprogramma's overtreffen is eenvoudig. Zelfs de slimste programmeurs hebben moeite om output te bedenken die niet mechanisch overkomt. Bij AI is dat een andere zaak. AI kan hele overtuigende artikelen schrijven. De inhoud is misschien minder verfijnd, maar dat zal mettertijd verbeteren.

Mijn voorspelling: Er zal altijd plaats zijn voor origineel onderzoek, dat AI niet kan produceren. Veel publicaties zijn echter niet echt nieuw, maar bestaan uit het herkauwen van bestaande ideeën. Dat soort onderzoek zal binnen niet al te lange tijd grote concurrentie ondervinden van AI."