الذكاء الاصطناعي في إدارة المحافظ الاستثمارية

يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل تقارير الشركات، ومراقبة آلاف إشارات المخاطر، واختبار التغييرات في المحافظ الاستثمارية بسرعة تفوق بكثير سرعة فريق الاستثمار الذي يعمل يدويًّا. لكن هذا لا يعني أنه قادر على التنبؤ بتحركات الأسواق بشكل موثوق أو القضاء على احتمال الخسارة. بالنسبة للمستثمرين، فإن السؤال المهم ليس ما إذا كانت المحفظة تُوصف بأنها مدعومة بالذكاء الاصطناعي، بل ما هي القرارات التي تؤثر عليها هذه التكنولوجيا، وما هي البيانات التي تدعم تلك القرارات، ومن يتحمل المسؤولية عندما يكون النموذج خاطئًا.

دور الذكاء الاصطناعي في إدارة المحافظ الاستثمارية

يغطي استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة المحافظ الاستثمارية مجموعة واسعة من التطبيقات. حيث تستخرج بعض الأنظمة المعلومات من البيانات المالية، ومؤتمرات الإعلان عن الأرباح، والتقارير الإخبارية، وبيانات السوق. بينما تعمل أنظمة أخرى على تقدير المخاطر، وتحديد العلاقات بين الأصول، واختبار الصفقات المحتملة، أو مساعدة المديرين على بناء محافظ استثمارية تهدف إلى تحقيق هدف معين.

تختلف نماذج التعلم الآلي عن قواعد الاستثمار التقليدية لأنها قادرة على تحليل أعداد كبيرة من المتغيرات واكتشاف الأنماط دون الحاجة إلى برمجة كل علاقة مسبقًا. فقد يقوم النظام بتقييم كيفية تأثير التغيرات في أسعار الفائدة وأسعار السلع الأساسية وبيانات الشركات وتقلبات السوق، تاريخيًا، على مجموعة من الأوراق المالية.

أما الذكاء الاصطناعي التوليدي فيخدم غرضًا مختلفًا. فهو قادر على تلخيص الأبحاث، والإجابة عن الأسئلة المتعلقة بالوثائق الداخلية، وتحويل بيانات المحفظة الاستثمارية إلى مسودة تعليقات للعملاء. وقد يسهل هذا الأمر عملية استرجاع المعلومات، لكنه لا يجعله خبيرًا استثماريًا لمجرد أن تفسيره يبدو واثقًا.

وبالتالي، فإن عبارة “إدارة المحافظ الاستثمارية بالذكاء الاصطناعي” لا تكشف في حد ذاتها عن الكثير. فقد تشير إلى نظام مؤسسي متطور لإدارة المخاطر، أو إلى مستشار آلي يستخدم قواعد توزيع أصول تقليدية نسبيًا، أو إلى منصة استهلاكية أضافت روبوت دردشة إلى منتج استثماري موجود بالفعل.

المجالات التي يمكن أن يضيف فيها الذكاء الاصطناعي قيمة حقيقية

تقوم فرق الاستثمار بمعالجة كميات من المعلومات تفوق ما يمكن لأي فرد قراءته. ويمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تصنيف تلك المواد، واستخلاص الحقائق ذات الصلة، وتنبيه المحللين إلى التغيرات التي تتطلب الاهتمام.

قد يكتشف النموذج أن إدارة إحدى الشركات أصبحت أقل ثقة في صياغة كلامها، أو أن أنماط رأس المال العامل قد تغيرت، أو أن العديد من الشركات المدرجة في المحفظة تتشارك في مخاطر لا تعكسها تصنيفاتها الرسمية للقطاع. كما يمكنه مقارنة تقرير جديد مع الإفصاحات الصادرة على مدى سنوات سابقة بشكل أكثر كفاءة من قيام شخص بإجراء البحث نفسه يدويًّا.

وتُعد إدارة المخاطر مجالًا آخر للتطبيق الموثوق. فالتكنولوجيا قادرة على حساب كيفية استجابة المحفظة الاستثمارية للتغيرات في أسعار الفائدة، أو العملات، أو هوامش الائتمان، أو تقلبات أسعار الأسهم. كما يمكنها الكشف عن حالات التركيز التي يصعب رصدها عندما يتم الاحتفاظ بالأصول من خلال صناديق متعددة، وكيانات قانونية، وأمناء حفظ.

صُممت منصات مثل «أладين» التابعة لشركة «بلاك روك» بهدف تجميع المعلومات المتعلقة بالمحفظة والمخاطر والعمليات في نظام موحد. ولا تكمن قيمتها في إصدار توقعات سوقية محددة بقدر ما تكمن في مساعدة المتخصصين في مجال الاستثمار على رؤية المخاطر بشكل متسق ودراسة عواقب القرارات المحتملة.

كما يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين الضوابط التشغيلية من خلال تحديد المعاملات غير العادية، أو حالات عدم التوافق في التسويات، أو انتهاكات قيود المحفظة. ويمكن لهذه التطبيقات أن تقلل من الأعمال الروتينية، مع توجيه الموظفين نحو الحالات الاستثنائية التي تتطلب اتخاذ قرارات تقديرية.

تحسين المحفظة الاستثمارية ليس كرة بلورية

تهدف عملية تحسين المحفظة الاستثمارية إلى اختيار مجموعة من الأصول توفر عائداً متوقعاً جذاباً مقابل مستوى معين من المخاطرة. ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يوفر المزيد من البيانات وأن يحدد علاقات بين النماذج قد تغفلها الأساليب التقليدية.

ويكمن القيد في أنه لا يزال يتعين تقدير العوائد المتوقعة والمخاطر ودرجات الارتباط. وهذه التقديرات غير مؤكدة وقد تتغير بسرعة. فالأصول التي بدت ضعيفة الارتباط في ظل ظروف السوق العادية قد تنخفض قيمتها معًا أثناء الأزمات، أي في الوقت الذي تكون فيه الحاجة إلى التنويع في أشدها.

قد ينتج عن نموذج معقد توزيعًا يبدو دقيقًا من الناحية الحسابية، لكنه يعتمد على افتراضات هشة للغاية بحيث لا يمكنها دعمه. وقد تؤدي التغييرات الطفيفة في البيانات المدخلة أحيانًا إلى تغييرات جوهرية في المحفظة الموصى بها.

لذلك، فإن القيود أمر ضروري. فقد تحدد فرق الاستثمار حجم التعرض لشركة أو قطاع أو دولة معينة، أو تشترط حدًا أدنى من السيولة، أو تقيد معدل دوران المحفظة. وتمنع هذه القواعد عملية التحسين من السعي إلى تكوين محفظة فعالة نظريًّا، لكنها قد تكون غير عملية أو مفرطة في التركيز في الواقع.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحسّن عملية التحليل، لكنه لا يستطيع تحديد أهداف المستثمر. فالقرارات المتعلقة بالخسارة المقبولة، واحتياجات السيولة، والأفق الاستثماري، والقيود الأخلاقية تظل في جوهرها من اختصاص البشر.

زيادة البيانات لا تؤدي تلقائيًا إلى اتخاذ قرارات أفضل

لقد وسعت «البيانات البديلة» نطاق المعلومات المتاحة لمديري الاستثمار. فقد توفر الصور الملتقطة بالأقمار الصناعية، وحركة المرور على شبكة الإنترنت، وإعلانات الوظائف، وسجلات الشحن، ومعاملات بطاقات الائتمان، والمشاعر السائدة عبر الإنترنت، أدلة حول النشاط الاقتصادي أو نشاط الشركات قبل نشر البيانات المالية التقليدية.

قد تكون هذه الميزة مؤقتة. فما أن يشتري العديد من المستثمرين نفس مجموعة البيانات ويستخدمون نماذج مشابهة، حتى قد تنعكس هذه المعلومات في أسعار السوق. وما كان في يوم من الأيام إشارة مميزة قد يتحول إلى سلعة باهظة الثمن.

كما أن البيانات قد تكون غير كاملة أو مضللة. فقد تعطي معاملات البطاقات صورة مبالغ فيها عن فئة معينة من المستهلكين، وقد يتم التلاعب بالنشاط عبر الإنترنت، وقد تُفسَّر بيانات الأقمار الصناعية تفسيرًا خاطئًا. وقد تحتوي السجلات التاريخية على ثغرات أو تعكس ظروفًا لم تعد سارية.

كما أن الجوانب القانونية والخصوصية لها أهميتها أيضًا. يتعين على الشركات أن تفهم كيفية جمع المعلومات، وما إذا كان من الممكن استخدامها لأغراض استثمارية، وما إذا كان من الممكن تحديد هوية الأفراد. ولا يعفي شراء البيانات من طرف ثالث مدير الاستثمار من مسؤوليته عن تقييم مصدرها.

يمكن للنموذج الذي تم تدريبه على كميات كبيرة من المعلومات غير الدقيقة أن ينتج أخطاءً بسرعة ونطاق أكبر مقارنةً بالمحلل البشري.

مشكلة الأسواق المتغيرة

تتعلم نماذج التعلم الآلي من الأمثلة السابقة. غير أن الأسواق هي أنظمة قادرة على التكيف تتأثر بالسياسات والتكنولوجيا واللوائح التنظيمية وسلوك المستثمرين الآخرين.

قد تتصرف الاستراتيجية التي تم تطويرها خلال فترة انخفاض أسعار الفائدة بشكل غير متوقع عند ارتفاع التضخم. وقد تختفي العلاقة التي لوحظت قبل إجراء تغيير تنظيمي بعد ذلك. وقد تقلل النماذج التي تم تطويرها خلال فترات استقرار الأسواق من تقدير السرعة التي تتلاشى بها السيولة في أوقات الضغوط.

ويُعرف هذا باسم «انحراف النموذج» أو «تغيير النظام». تبدأ البيئة في الاختلاف عن الظروف الممثلة في بيانات التدريب، مما يقلل من موثوقية النتائج.

يتعين على شركات الاستثمار مراقبة ما إذا كان النموذج يعمل بالشكل المتوقع، وليس مجرد التأكد من أنه لا يزال قابلاً للتشغيل من الناحية الفنية. وينبغي مقارنة الأداء بالافتراضات الأصلية التي استند إليها النموذج، مع تحديد عتبات واضحة لإجراء المراجعة أو فرض القيود أو سحب النموذج.

يكون التدخل البشري في غاية الأهمية عندما يواجه النموذج شيئًا لم يسبق له أن رآه من قبل. وفي تلك الحالة أيضًا، يمكن أن تكون الثقة في النتائج الآلية مضللة للغاية.

التخصيص له حدود عملية

قد تساعد الذكاء الاصطناعي المستشارين على تخصيص المحافظ الاستثمارية وفقًا لأهداف المستثمر، وقدرته على تحمل المخاطر، ووضعه الضريبي، ومتطلباته من حيث السيولة. كما يمكنها تحديد متى تنحرف المحفظة عن توزيعها المستهدف، أو متى تستدعي الظروف المتغيرة إجراء مراجعة لها.

قد يتيح ذلك إمكانية التخصيص للعملاء الذين لن يحصلوا على محفظة استثمارية مصممة خصيصًا بالكامل من خلال بنك خاص تقليدي. ومع ذلك، فإن جودة النتيجة تعتمد على المعلومات المقدمة.

لا يمكن للاستبيان دائمًا أن يحدد كيف سيتصرف المستثمر في حالة تكبده خسارة حقيقية. فقد يصف شخص ما نفسه بأنه لا يمانع التقلبات عندما تكون الأسواق في صعود، ثم يبيع أسهمه عند أول انخفاض كبير.

كما يمكن أن يصبح التخصيص أداةً تسويقيةً. فقد تقدم إحدى المنصات محفظةً قياسيةً مع تعديلات طفيفة على أنها استراتيجية مخصصة بشكل كبير. وينبغي على المستثمرين أن يتساءلوا عن العناصر التي تم تخصيصها فعليًّا، وتلك التي تظل كما هي بالنسبة لجميع العملاء ضمن فئة عامة.

يمكن للخوارزمية أن تساعد في ترجمة التفضيلات المحددة إلى توزيع للأصول. لكنها لا تستطيع تحديد ما إذا كان المستثمر قد فهم العواقب المترتبة على ذلك.

هل يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بتحركات السوق؟

يمكن للذكاء الاصطناعي تقدير الاحتمالات وتحديد الأنماط التاريخية. لكنه لا يستطيع أن يعرف على وجه اليقين كيف ستستجيب الأسواق لانتخابات ما، أو حرب، أو قرار تنظيمي، أو إعلان غير متوقع عن الأرباح، أو تغير في معنويات المستثمرين.

قد تؤثر التوقعات أيضًا على السوق التي تسعى إلى التنبؤ بها. فإذا استخدمت العديد من الشركات بيانات ونماذج متشابهة، فقد تقوم بشراء وبيع أصول مماثلة في الوقت نفسه. وقد يؤدي ذلك إلى إضعاف الفرصة الأصلية، وربما إلى تفاقم تقلبات الأسعار.

تُثبت الشركات الكمية الناجحة أن استراتيجيات الاستثمار المنهجية يمكن أن تنجح. لكنها لا تثبت أن أداة الذكاء الاصطناعي الجاهزة للاستخدام يمكنها تكرار نتائجها. فالشركات الرائدة تجمع بين البيانات الخاصة بها، والبنية التحتية، والأبحاث، وأنظمة التنفيذ، والمعرفة المتراكمة على مدى سنوات. كما أن نماذجها يتم تطويرها والإشراف عليها من قبل فرق متخصصة.

لذلك، ينبغي التعامل مع أي تطبيق استهلاكي يدعي قدرته على تحديد الأسهم الرابحة في المستقبل باستخدام الذكاء الاصطناعي بقدر كبير من الشك. فالمصطلحات المعقدة لا تثبت القدرة على التنبؤ.

ما الذي يستحق أن ندفع ثمنه؟

قد يكون من المجدي دفع تكاليف الذكاء الاصطناعي عندما يوفر توحيدًا أفضل للأصول، أو كفاءة أكبر في البحث، أو رؤية أوضح للمخاطر، أو تحكمًا تشغيليًّا أفضل. وبالنسبة لمكتب إدارة الثروات العائلية، فإن القدرة على رصد المخاطر المترتبة على الأصول العامة والخاصة قد تكون أكثر قيمة من مجرد مصدر آخر لتوصيات التداول.

تكتسي البيانات الموثوقة والتكامل أهمية خاصة. وينبغي أن توضح المنصة الجهات الوديعة والبنوك ومصادر السوق التي تتصل بها، وكيفية مطابقة المعلومات، وكيفية تقييم الأصول الخاصة.

كما يمكن أن يكون تحليل السيناريوهات مفيدًا أيضًا. فينبغي أن يتيح النظام للمستثمر أو المدير دراسة الاحتمالات المحتملة في ظل عدة افتراضات، بدلاً من تقديم توقعات واحدة على أنها المستقبل المتوقع.

الشفافية أهم من الحداثة. يجب أن يفهم المستخدمون العوامل التي يؤثر عليها النموذج، وكيف يتم اختبار أدائه، والأماكن التي تتطلب موافقة بشرية. ولا ينبغي منح نظام لا يستطيع توضيح حدوده سلطة أكبر لمجرد أن حساباته الداخلية معقدة.

ما يمكنك عادةً تخطيه

لا يحتاج المستثمرون إلى منتج يعتمد على الذكاء الاصطناعي لمجرد أن تسميته تبدو حديثة. تستخدم العديد من خدمات الاستشارات الآلية قواعد بسيطة لإدارة المحافظ الاستثمارية، تستند إلى التنويع وإعادة التوازن الدورية والصناديق منخفضة التكلفة. وقد تكون هذه الخدمات مفيدة تمامًا، لكن لا ينبغي أن تُباع بأسعار مرتفعة لمجرد إضافة روبوت دردشة إلى الواجهة.

كما أن التوصيات اليومية بشأن المحفظة الاستثمارية غير ضرورية بالنسبة لمعظم المستثمرين على المدى الطويل. فالتغييرات المتكررة قد تؤدي إلى زيادة التكاليف والضرائب، فضلاً عن زيادة الإغراء بالاستجابة لتقلبات السوق العابرة.

قد تبدو درجات تقييم المشاعر ولوحات المعلومات التنبؤية متطورة دون أن تؤدي إلى تحسين النتائج. اسأل عما إذا كانت المعلومات تؤثر على قرار محدد، وعما إذا كان التحسن المزعوم قد خضع للاختبار بعد احتساب التكاليف.

والأهم من ذلك، تجنب المنتجات التي تعد بتحقيق عوائد فائقة باستمرار، أو الحماية من الخسائر، أو القدرة على توقع تحركات السوق بدقة استثنائية. فقد اتخذت الهيئات التنظيمية إجراءات ضد شركات الاستثمار التي تدلي بتصريحات مضللة بشأن استخدامها للذكاء الاصطناعي. فـ“تبييض الذكاء الاصطناعي” يمكن أن يجعل استراتيجية عادية أو غير مجربة تبدو أكثر تقدمًا مما هي عليه في الواقع.

أسئلة يجب طرحها على مقدم الخدمة

ابدأ بالسؤال عما تفعله الذكاء الاصطناعي فعليًّا. هل تدعم الأبحاث، أم تختار الأوراق المالية، أم تحدد توزيع الأصول، أم تعيد موازنة المحفظة، أم تتواصل مع العملاء؟

اسأل عن البيانات التي يستخدمها النموذج، وعما إذا كان المزود يتمتع بالحق القانوني في استخدامها. واكتشف مدى تكرار اختبار النظام، ومن الذي يراجع نتائجه، وما هي الظروف التي قد تدفع الشركة إلى تجاوزها أو تعليقها.

ينبغي التعامل مع ادعاءات الأداء بحذر. يجب التحقق مما إذا كانت النتائج تستند إلى محافظ استثمارية حقيقية أم إلى محاكاة تاريخية، وما إذا كانت تشمل الرسوم وتكاليف التداول، وما هو المؤشر المعياري الذي تم استخدامه. فالاختبار الرجعي الذي يتم إجراؤه بعد تطوير النموذج لا يعادل سجلاً استثمارياً تم التحقق منه بشكل مستقل.

كما ينبغي على المزود أن يشرح كيفية تخزين معلومات العميل وما إذا كانت تُستخدم لتدريب النماذج الخارجية. وتُعد حيازات المحفظة الاستثمارية والظروف الضريبية والأهداف المالية الشخصية من البيانات الحساسة.

وأخيرًا، اسأل عن الجهة المسؤولة عن قرار الاستثمار. فالتكنولوجيا لا تعفي المستشار أو مدير الأصول من واجباته القانونية والمهنية.

مخاطر النماذج الشائعة

إذا اعتمدت العديد من المؤسسات المالية على نفس مزودي النماذج والخدمات السحابية ومجموعات البيانات، فقد يصبح هذا القطاع أكثر ترابطًا مما يبدو عليه.

قد تستجيب النماذج بشكل مشابه لصدمة سوقية، أو توصي بتغييرات مماثلة في المحفظة الاستثمارية، أو تفسر نفس المعلومات الخاطئة تفسيرًا خاطئًا. وقد تؤدي الصفقات الناتجة عن ذلك إلى تفاقم التقلبات.

كما أن الاعتماد على عدد قليل من مزودي التكنولوجيا ينطوي على مخاطر تشغيلية أيضًا. فقد يؤثر أي انقطاع في الخدمة أو هجوم إلكتروني أو تحديث للنموذج على العديد من الشركات في آن واحد. ولذلك، يحتاج مديرو الاستثمار إلى خطط طوارئ، ويجب أن يظلوا قادرين على تشغيل العمليات الحيوية في حال تعذر الوصول إلى أحد المزودين.

إن الاستعانة بمصدر خارجي لتطوير نموذج ما لا يعني التخلي عن المسؤولية. يجب على الشركات أن تفهم النظام فهماً كافياً لتتمكن من تقييم نتائجه والتعامل مع إخفاقاته.

يجب أن تكون الرقابة البشرية حقيقية

إن إسناد مهمة الإشراف إلى شخص في نهاية عملية آلية لا يضمن إشرافًا فعالاً. فقد يقبل الموظفون التوصيات التي يقدمها النموذج لأن النظام يبدو أكثر موضوعية، أو لأنهم يفتقرون إلى الوقت والخبرة اللازمين للطعن فيها.

يتطلب الإشراف الفعال الوصول إلى البيانات ذات الصلة، وفهم الغرض المقصود من استخدام النموذج، وامتلاك الصلاحية لرفض توصياته. وينبغي توثيق القرارات، لا سيما عندما يؤثر النظام على توزيع المحفظة الاستثمارية أو المشورة المقدمة للعميل.

سيضطلع المتخصصون في مجال الاستثمار بشكل متزايد بدور «حراس النماذج» إلى جانب دورهم كمحللين للأوراق المالية ومصممي المحافظ الاستثمارية. وسيتعين عليهم أن يدركوا متى يضيف الذكاء الاصطناعي أدلة مفيدة، ومتى يكتفي بتأكيد وجهة نظر قائمة، ومتى يولد ثقة زائفة.

إن أفضل عملية هي تلك التي تجمع بين النطاق الحسابي والمسؤولية البشرية. يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط واختبار السيناريوهات؛ أما البشر فيجب عليهم أن يقرروا ما إذا كانت تلك الأنماط منطقية من الناحية الاقتصادية وتناسب المستثمر.

معيار أفضل للمحافظ الاستثمارية المدارة بالذكاء الاصطناعي

يجب أن تستوفي المحفظة الاستثمارية المدعومة بالذكاء الاصطناعي نفس المعايير الأساسية التي يستوفيها أي نهج استثماري آخر. فيجب أن يكون لها هدف واضح، وتكاليف مفهومة، وتنويع مناسب، ومستوى مخاطر يتناسب مع قدرة المستثمر على تحمل الخسارة.

ينبغي مقارنة أدائها ببديل أبسط. فإذا حققت محفظة متنوعة منخفضة التكلفة نتيجة مماثلة، فقد لا يكون هناك ما يبرر التعقيد والتكلفة الإضافيين.

كما ينبغي على المستثمرين التمييز بين الإدارة الأفضل للمحفظة الاستثمارية وبين العرض الأفضل لها. فالتعليقات التي يتم إنشاؤها تلقائيًّا ولوحات المعلومات المصقولة يمكن أن تحسّن التواصل دون أن تؤدي إلى تحسين الاستثمارات الأساسية.

من المرجح أن تصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من مجالات البحث، وبناء المحافظ الاستثمارية، وإدارة المخاطر، وخدمة العملاء. ولعل أهم إسهام لها على المدى الطويل هو مساعدة المتخصصين على معالجة المعلومات ومراقبة المحافظ الاستثمارية المعقدة بشكل أكثر اتساقًا، بدلاً من استبدالهم بمحرك استثماري يعمل بشكل مستقل.

يمكن لهذه التكنولوجيا أن تجعل إدارة المحافظ الاستثمارية أسرع وأكثر استنارة، لكنها لا تستطيع القضاء على عدم اليقين أو تحديد ما ينبغي للمستثمر أن يقدّره. استخدم الذكاء الاصطناعي في الحالات التي يساهم فيها في تحسين الأدلة والوضوح والانضباط. وابقَ متشككًا عندما يُقدَّم على أنه بديل عن التنويع أو التقدير أو المسؤولية.