גופים מוסדיים מנהלים את כספי החיסכון ארוך-הטווח של הציבור במגוון מוצרים כגון: קרנות פנסיה, קופות גמל, פוליסות ביטוח חיים וקרנות השתלמות. השקעותיהם, הנאמדות בכ-2.5 מיליארד שקלים, ממלאות תפקיד קריטי במימון עתידנו הפנסיוני.

השקעות הגופים המוסדיים במכשירים פיננסיים הן רכיב מרכזי והכרחי בפעילותן, שכן תשואות הולמות על ההשקעות נדרשות על מנת להבטיח איתנות פיננסית ויכולת עמידה בהתחייבויות ארוכות הטווח כלפי קהל העמיתים והמבוטחים.

ניהול תיק ההשקעות הגדול של גופים אלו הינו תהליך מאתגר ומורכב הדורש רמה גבוהה של מומחיות, ידע נרחב ויכולת ניתוח מעמיקה בתחומי ההשקעות, הכלכלה והפיננסים. תהליך קבלת ההחלטות המורכבות בגופים אלו נשען על מומחיות אנושית – צוותים מקצועיים , ועדות השקעה ודירקטוריון. אך, האם טכנולוגיות בינה מלאכותית (AI) משנות את כללי המשחק?

אתגרי המערכת הקיימת

בינואר 2024 פורסם דוח מבקר המדינה על הפיקוח של רשות שוק ההון על הגופים המוסדיים המנהלים חיסכון ארוך טווח. אחד הממצאים שעלו הוא הריכוזיות הגבוהה והדומיננטיות של שמונת הגופים המוסדיים המנהלים כ-90% מסכום החיסכון הכללי. כמו כן, קיימת זהות יחסית בתמהילי ההשקעות של הגופים, עם פוטנציאל להקצאה לא יעילה של מקורות במשק ועל כן עולה החשש שבמקרה של חוסר יציבות פיננסית, גופים בעלי החזקות דומות יפעלו בצורה דומה, ובכך יעמיקו את השלכות המצב. ממצא זה מעלה את השאלה האם החלטות השקעה של הדירקטורים בכל אותם גופים מוסדיים הינן מוטות ומהי ההשפעה האמיתית של דירקטורים אלה על החלטות ההשקעה.

כיצד יכולה הבינה המלאכותית לסייע?

על מנת לייצר את השונות המיוחלת בחנתי את הפוטנציאל של טכנולוגיות בינה מלאכותית (AI) בתהליכי קבלת ההחלטות בנושא ניהול השקעות פיננסיות בגופים מוסדיים גדולים, תוך מתן דגש על נושאי סביבה, חברה וממשל תאגידי (ESG).

ממחקרים שנעשו בתחום עולה כי, טכנולוגיותAI  מציעות יתרונות מובהקים, כגון: יכולת ניתוח ועיבוד כמויות עצומות של נתונים היסטוריים במהירות רבה וזיהוי דפוסים נסתרים, מתן תחזיות אובייקטיביות מדויקות המבוססות על אינסוף משתנים מנוטרלות הטיות אנושיות, איתור חריגות וניהול סיכונים המתבסס על כלים מתקדמים המסוגלים לזהות סיכונים ומגבלות בניתוח השקעות וכן, שילוב שיקולי קיימות (ESG) המאפשרים ניתוח מעמיק של נושאי סביבה, חברה וממשל תאגידי.

האם AI יכול להחליף שיקול דעת אנושי?

למרות היתרונות הרבים, קיימות מגבלות: מערכותAI עדיין מתקשות לשלב ערכים חברתיים ואתיים בהחלטות השקעה הדורשות שיקול דעת מוסרי ועשויות שלא להבין נסיבות ייחודיות, בלתי צפויות ואירועים חריגים. כמו כן, קיים חשש מפרצות אבטחה, במיוחד כאשר מדובר במידע פיננסי רגיש.

עדויות מהשטח

הספרות הקיימת מדגישה את היתרונות המשמעותיים של AI בניהול השקעות. סקר AI של McKinsey לשנת 2024 מדגיש את הגידול בהשקעות בטכנולוגיות AI גנרטיביות, כאשר 78% מהמשיבים ציינו עלייה בתשואות וביעילות העסקית בעקבות השימוש בטכנולוגיה זו. מרבית הנשאלים מצפים שהארגונים שלהם ישקיעו יותר ב AI-במהלך שלוש השנים הקרובות.

מחקר של הפורום הכלכלי העולמי (ספטמבר 2023) מצביע על הצורך לפתח אסטרטגיות לשימוש יעיל בAI- בהחלטות אסטרטגיות ולשמור על איזון בין טכנולוגיה לשיקול דעת אנושי. מחקר של Brynjolfsson, E., & McAfee, A (2017), מצא כי AI משפר את הליך קבלת ההחלטות על ידי צמצום טעויות אנוש והגברת הדיוק בתחזיות פיננסיות (The Business of Artificial Intelligence Harvard Business Review).

בנוסף, חשיבות נושאי ESG בניהול השקעות הופכת לרלוונטית יותר ויותר. משקיעים רבים מבקשים לכלול שיקולים של סביבה, חברה וממשל תאגידי בהחלטות ההשקעה שלהם ו-AI יכול לסייע בכך על ידי ניתוח מידע רחב ומורכב בתחומים אלו. Sustainable Investing: Revolutions in Theory and Practice (2020) Oxford University.

מבחינת נתונים של גופים מוסדיים גדולים שהטמיעו מערכות AI בניהול השקעותיהם, מנתונים סטטיסטיים ומחקרים אמפיריים שנאספו ממאמרים אקדמיים ומדוחות של חברות ייעוץ שפורסמו, עולים הממצאים הבאים:

יתרונות שילוב בינה מלאכותית בבחינת השקעות:

• עיבוד ואנליזה לומדת של נתונים במהירות גבוהה.

• ללא הטיות אנושיות.

• באמצעות מודלים סטטיסטיים מתקדמים, מערכות AI יכולות לשקלל משתנים רבים ולהציע תחזיות מדויקות.

• טכנולוגיות AI מתקדמות, כמו למידה מעמיקה (Deep Learning), מאפשרות חישובים מדויקים, ניתוח תרחישים והמלצות מותאמות אישית בזמן אמת.

• מערכות AI יכולות לזהות בעיות וחריגות בניתוחים לצורך שיפור ובקרה.

לחסרונות שעלו ישנו מענה בהתפתחויות שחלו בתחום הבינה המלאכותית:

• חוסר יכולת להפעיל שיקול דעת מוסרי וערכי: AI אתי (Ethical AI) הפך למרכיב מרכזי בפיתוח מערכות, תוך שילוב פרמטרים מוסריים בתהליכי קבלת ההחלטות ובשקלול ערכים חברתיים. אלו מאפשרים למערכות לקבל החלטות המתחשבות בערכים מוסריים. בנוסף, ישנם מחקרים ופיתוחים המתמקדים ב-AI אתי (Ethical AI) שמטרתם לוודא שהמערכות פועלות בצורה אתית ונכונה חברתית.

• קושי בהבנת נסיבות חריגות ייחודיות: טכנולוגיות AI מתקדמות כוללות כיום מנגנונים של למידת מכונה מתקדמת המאפשרים להן להבין ולהגיב לנסיבות חריגות. טכנולוגיות כמו למידה מעמיקה (Deep Learning) וניתוח נתונים מורכבים (Complex Data Analysis) מסייעות למערכות ללמוד מדוגמאות רבות ולהשתפר ביכולתן להבין ולנתח נסיבות חריגות.

• סיכונים באבטחת המידע: מערכות AI מודרניות משלבות מנגנוני הצפנה חזקים ומערכות לניהול סיכוני סייבר, המבטיחים אבטחת מידע מקסימלית ומזעור חשיפות לחדירות. כיום ישנם פתרונות אבטחה מתקדמים שמטרתם להגן על המידע במערכות AI. טכנולוגיות כמו הצפנה מתקדמת, מנגנוני זיהוי חדירה (Intrusion Detection Systems), וניהול סיכוני סייבר מסייעים להפחית את הסיכונים.

מסקנות

בינה מלאכותית לא רק משלימה את שיקול הדעת האנושי, אלא הופכת לכלי קריטי בקבלת החלטות בגופים מוסדיים. עם שילוב נכון של עקרונות אתיים, יכולות למידה מתקדמות ואבטחת מידע, היא עשויה לתפוס מקום מרכזי יותר ויותר בתהליך ניהול ההשקעות. האם תחליף את שיקול הדעת האנושי? ימים יגידו.

המלצות ליישום בגופים מוסדיים

• שילוב מומחי אתיקה: פיתוח מערכות AI תוך הטמעת עקרונות מוסריים וחברתיים.

• הרחבת יכולות למידה: שיפור היכולת של מערכות להתמודד עם נסיבות ייחודיות.

• אבטחת מידע: הטמעת מנגנוני סייבר מתקדמים במערכות AI כדי להגן על נתוני המשתמשים.

• הכותבת הינה דירקטורית חיצונית במגדל חברה לביטוח ובמלם תים בע"מ

ביבליוגרפיה:

1. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). The Business of Artificial Intelligence. Harvard Business Review. Retrieved from https://hbr.org/2017/07/the-business-of-artificial-intelligence
2. Floridi, L. (2019). The Ethics of Artificial Intelligence. Oxford University Press.
3. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
4. McKinsey & Company. (2023). Transforming healthcare with AI: The impact on the workforce and organizations. Retrieved from https://www.mckinsey.com
5. McKinsey & Company. (2024, May 30). The state of AI: Gen AI adoption spikes and starts to generate value. Retrieved from https://www.mckinsey.com
6. אם יש מחברים פרטניים שכתבו את המאמר, יש לציין את שמותיהם במקום "McKinsey & Company".Schneier, B. (2020). Data and Goliath: The Hidden Battles to Collect Your Data and Control Your World. W. W. Norton & Company.
7. Sustainable Investing: Revolutions in Theory and Practice. (2020). Oxford University Press.
8. World Economic Forum. (2023). How Artificial Intelligence Will Transform Decision-Making. Retrieved from https://www.weforum.org