Global manager survey 2024 di Mercer Investments sull’integrazione dell’IA nella gestione degli investimenti
Per rispondere ad alcune domande sulle modalità di utilizzo dell'IA da parte degli investment managers, abbiamo valutato l'ambito attuale dell'integrazione e dei casi d'uso dell'IA nei processi e nelle strategie d'investimento a livello globale.
Le domande sugli effetti dell'IA sono fondamentali per il futuro del settore della gestione degli investimenti, un fattore determinante per l'allocazione del capitale, la performance degli investimenti e la generazione di alpha a livello globale. Tuttavia, l'ampiezza delle "incognite" che circondano l'IA e il suo potenziale impatto sul processo decisionale in materia di investimenti - dalla selezione dei titoli, all'asset allocation, alla modellazione del rischio e del rendimento - può lasciare investitori, gestori di portafoglio ed executives incerti su quali domande porre.
La survey di Mercer condotta tra i gestori del nostro Global Investment Manager Database (GIMD™) combina le opinioni dei principali responsabili decisionali e dei leader tecnologici per costruire un'istantanea più dettagliata dell'uso attuale delle tecnologie di IA da parte dei gestori, dei piani a breve termine per l'avanzamento delle capacità di IA e delle aspettative sui potenziali impatti dell'IA sulle strategie di investimento, sullo sviluppo dei prodotti e sulle operazioni.
Con nove gestori su dieci che dichiarano di utilizzare l'IA nei loro processi di gestione degli investimenti, la questione non è più se, ma come i gestori stanno implementando le potenzialità dell'IA.
I nostri risultati rivelano che l'uso dell'IA nelle strategie di investimento e nella ricerca si è esteso ben oltre la tradizionale coorte "quant". Il 91% dei gestori sta attualmente (54%) o sta pianificando (37%) l'utilizzo dell'IA all'interno della propria strategia d'investimento o della ricerca di asset class.
Mentre i gestori considerano l'IA come un fattore trainante di differenziazione e vantaggio competitivo, la capacità di ricavare un rendimento alfa dagli investimenti nell'IA, sia attraverso i processi che le operazioni di investimento, alla fine si ridurrà all'implementazione delle capacità.
Tra i manager che attualmente utilizzano l' intelligenza artificiale, la qualità e la disponibilità dei dati è la barriera più citata per realizzare il pieno potenziale della tecnologia, seguita dalle preoccupazioni relative all'integrazione e alla compatibilità, nonché da considerazioni etiche e legali. I rischi di una regolamentazione divergente sono considerati significativi da quasi la metà dei manager.
Di seguito sono riportati i risultati e le considerazioni chiave per i gestori patrimoniali. Scarica il report per i risultati completi.
Risultati chiave del sondaggio
- L’uso attuale dell’IA nelle strategie di investimento e nella ricerca va ben oltre la tradizionale coorte “quant”. Il 91% dei gestori utilizza attualmente (54%) o sta pianificando di utilizzare (37%) l'IA all'interno della propria strategia d'investimento o della ricerca di asset class.
- L'utilizzo dell'IA da parte dei gestori nella ricerca sugli investimenti e nella generazione di alfa si concentra in gran parte sull'aumento delle capacità esistenti attraverso l'espansione dei set di dati, l'analisi e la generazione di idee. Una minoranza di gestori sta impiegando l'IA in aspetti più complessi della gestione del portafoglio.
- Più della metà dei team di investimento che adottano l'intelligenza artificiale riferisce che l'analisi dell'IA ha un ruolo informativo piuttosto che determinante per le decisioni finali di investimento. Un quinto report che l'IA propone decisioni d'investimento, che i team d'investimento possono escludere.
- A livello di asset class, il consenso è più chiaro sull’opportunità di creare valore grazie all'IA nelle azioni, negli hedge fund e negli asset digitali.
- A livello settoriale, l’opportunità percepita in diversi settori è significativamente dispersa, indicando la possibilità di generare potenziale alfa.
- Tra coloro che già utilizzano l'IA, il settore tecnologico emerge naturalmente come la principale area di opportunità per la creazione di valore, seguito da sanità, servizi finanziari e gestione patrimoniale, servizi legali, banche e assicurazioni.
- I manager che attualmente utilizzano l'IA si aspettano che l'integrazione di queste capacità offra vantaggi economici positivi, sia in termini di crescita del PIL che di contributo in USD.
- Tra i manager che attualmente utilizzano l’IA, la qualità e la disponibilità dei dati è la barriera più citata per sbloccare il pieno potenziale della tecnologia, seguiti dalle preoccupazioni relative all'integrazione e alla compatibilità e da considerazioni etiche e legali.
- Quasi la metà dei manager considera la divergenza delle normative sull'IA un fattore di rischio significativo.
- L’integrazione dell’IA da parte dei manager è aumentata nell’ultimo anno, ma per molti l’aggiunta di applicazioni IA è stata un percorso di oltre tre anni
- La produttività è la parola d'ordine dell'IA per molti gestori, anche se non è ancora chiaro l'impatto commerciale dell'IA sugli asset in gestione (AUM) e sui ricavi dell'azienda.
- In un'ottica quinquennale, i manager prevedono che l'IA avrà un impatto limitato sull'organico, anche se le aziende intendono assumere competenze più specifiche in questo periodo.
Principali considerazioni per gli asset manager
- •Identificare gli obiettivi aziendali chiave e i punti critici che l'IA può migliorare o ottimizzare.
- Identifica nuove opportunità di business potenziate dall'IA.
- Implementare quadri di governance per monitorare l'impatto dell'IA sulla produttività e sulla performance degli investimenti.
- La sicurezza dei dati deve essere al centro dell'utilizzo responsabile dell'IA in azienda.
- IA generativa: ingegneria di prompting efficace e modelli di fine-tuning
- IA predittiva: comprendere i driver del modello, valutare la qualità dei dati, valutare la potenza predittiva.
- Valutare i potenziali casi d' impiego per utilizzare l'IA generativa e predittiva nei processi d'investimento.
- Identifica i costi di formazione e messa a punto del modello, i costi di approvvigionamento e manutenzione dei set di dati, i costi di sviluppo del modello.
- Considera quali modelli possono essere sviluppati internamente e quali potrebbero essere esternalizzati.
- Analisi critica e modellizzazione dei potenziali impatti futuri sulla struttura dei talenti all'interno dell'organizzazione e sui requisiti di competenze specifiche.
AI integration in investment management
2024 global manager survey by Mercer Investments
Scarica il report per scoprire come l'IA viene impiegata nel settore della gestione degli investimenti e come gli investment manager utilizzano l'IA generativa nelle loro organizzazioni.
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