Boosted.ai, specjalista w dziedzinie agentowej sztucznej inteligencji dla zarządzania inwestycjami, ogłosiła wprowadzenie Alfa Prime — wielomodelowego komitetu inwestycyjnego opartego na AI, który łączy monitorowanie sygnałów na dużą skalę, celowo zaprojektowane agenty badawcze oraz ustrukturyzowaną debatę między niezależnymi modelami AI. System ma pomóc inwestorom identyfikować, badać i podważać pomysły inwestycyjne w ramach określonych przez sam zespół inwestycyjny.

„Komitet AI debatuje, podważa i rekomenduje. Ludzie kierują i decydują.”

Opierając się na ponad ośmiu latach doświadczenia Boosted.ai w ilościowym uczeniu maszynowym, Alfa Prime może monitorować miliony sygnałów rynkowych, fundamentalnych i badawczych, wskazywać te, które zasługują na uwagę, i angażować wyspecjalizowane agenty AI do ich zbadania, zanim teza zostanie przetestowana na wielu rodzinach modeli. Zlokalizowana w Toronto firma zbudowała wcześniej Boosted Insights — platformę uczenia maszynowego umożliwiającą zarządzającym portfelami stosowanie własnych danych i zmiennych w modelach ilościowych — a Alfa Prime rozszerza tę instytucjonalną spuściznę na badania agentowe i wielomodelowe.

Alfa Prime odzwierciedla szerszą przemianę kształtującą się w całym zarządzaniu inwestycjami, w ramach której coraz bardziej sprawne modele AI przechodzą od udzielania odpowiedzi na pytania badawcze do bezpośredniejszego udziału w samym procesie badawczym. Zmiana ta jest już widoczna w całej branży — banki, zarządzający aktywami i dostawcy danych wdrażają narzędzia generatywnej AI do zadań takich jak streszczanie sprawozdań, transkrypcji wyników i notatek badawczych. Boosted.ai uważa, że zmiana ta wpłynie na sposób odkrywania, testowania, podważania i ostatecznej oceny pomysłów inwestycyjnych. Jako pierwsze zastosowanie Alfa Prime firma otwiera system dla ograniczonej liczby partnerów instytucjonalnych, w tym funduszy i zarządzających aktywami, którzy chcą, aby podejście zostało skonfigurowane wokół ich własnego mandatu, kryteriów i oficjalnego stanowiska inwestycyjnego.

„Nie zbudowaliśmy Alfa Prime dlatego, że rynek potrzebował kolejnego narzędzia AI” — powiedział Joshua Pantony, współzałożyciel i CEO Boosted.ai. „Skok w możliwościach tych modeli w ciągu ostatniego roku jest realny. W naszych własnych testach Alfa Prime identyfikował możliwości inwestycyjne wyższej jakości w tempie około dwukrotnie wyższym niż nasz bazowy przepływ pracy analitycznej.¹ Ale benchmark wydajnościowy nie jest procesem inwestycyjnym. Pokazał nam, że to sam proces musi ewoluować. Jeden model dający odpowiedź to za mało. Przyszłość to inwestor wyznaczający cel, wiele modeli budujących scenariusze hossy i bessy oraz wzajemnie się podważających, a także rój AI współpracujący w celu optymalizacji rezultatu.”

Komitet, który debatuje, podważa i powraca do tezy

Większość narzędzi AI zaprojektowano tak, aby odpowiadały na pytanie jednorazowo. Alfa Prime natomiast powstał z myślą o poddawaniu pomysłu inwestycyjnego testom z wielu perspektyw.

System przydziela niezależnym modelom AI zadanie zbadania i przedstawienia konkurencyjnych scenariuszy hossy, bessy oraz stanowisk umiarkowanych, opierając się na danych finansowych, sprawozdaniach, transkrypcjach, badaniach i innych istotnych dowodach. Modele podważają konkurencyjne założenia, identyfikują luki w dowodach i dopracowują swoje wnioski w wielu rundach. Uczestniczą różne rodziny modeli, dzięki czemu analiza nie zależy od wzorców rozumowania ani punktów ślepych żadnego pojedynczego modelu — podejście, które przenosi praktykę od dawna standardową w inwestowaniu ilościowym, gdzie niezależne modele łączy się w zespół (ensemble), aby ograniczyć zależność od błędów pojedynczego modelu.

Następnie moderator ocenia, w czym modele się zgadzają, w czym się różnią i dlaczego. Powstała analiza zostaje skondensowana do postaci cytowalnej notatki inwestycyjnej, która ujawnia dowody wspierające, nierozstrzygnięte pytania, kluczowe ryzyka oraz założenia mogące w największym stopniu zmienić konkluzję. Dla inwestorów instytucjonalnych dokumentacja tego rodzaju ma praktyczne znaczenie: decyzje inwestycyjne i ich uzasadnienie podlegają kontroli wewnętrznej, a w wielu jurysdykcjach także zewnętrznemu nadzorowi regulacyjnemu.

Alfa Prime generuje scenariusze hossy, bazowe i bessy wraz ze wskazaniem poziomu przekonania opartym na przebiegu debaty. Szybka zbieżność może sygnalizować lepiej wspartą tezę, natomiast utrzymująca się rozbieżność może wskazywać na niepewność lub obszary wymagające głębszego zbadania.

Inwestor pozostaje zaangażowany na obu końcach procesu. To ludzie na wstępie definiują pytanie i ramy inwestycyjne, a następnie przeglądają, podważają i ostatecznie decydują, co zrobić z analizą. Komitet AI debatuje, podważa i rekomenduje. Ludzie kierują i decydują.

Otwarcie Alfa Prime dla wybranych partnerów instytucjonalnych

Boosted.ai początkowo będzie współpracować z niewielką grupą partnerów instytucjonalnych, aby skonfigurować Alfa Prime wokół metodologii inwestycyjnej każdej firmy. Zamiast generować ogólny pogląd rynkowy, Alfa Prime jest kształtowany wokół mandatu firmy, ram badawczych, danych własnych, kontekstu portfela i oficjalnego stanowiska inwestycyjnego. Premiera odbywa się w obszarze, w którym zarówno uznani dostawcy danych i analityki, jak i fala startupów oferują inwestorom instytucjonalnym narzędzia badawcze oparte na AI.

Firma świadomie ogranicza liczbę nawiązywanych relacji, w tym wdrożeń szytych na miarę oraz, w odpowiednich przypadkach, bardziej ekskluzywnych ustaleń dotyczących konkretnych strategii, rynków lub zastosowań.

„Każda firma, z którą rozmawiamy, widzi, dokąd zmierzają te modele” — dodał Pantony. „Wolimy pracować w głębi z niewielką liczbą poważnych partnerów niż sprzedawać gadżet każdemu. Firmy inwestycyjne przez dekady konkurowały o to, aby mieć w pokoju najinteligentniejsze osoby. Wchodzimy w świat, w którym najinteligentniejszy element w pokoju może nie być człowiekiem. To zmienia obraz przewagi inwestycyjnej.”

Pantony opublikował esej wyjaśniający, dlaczego według Boosted.ai ostatnie postępy w AI wymagają nowego podejścia do badań fundamentalnych oraz co ta zmiana może oznaczać dla podejmowania decyzji inwestycyjnych.