Comment State Street a utilisé l’IA pour trouver des « joyaux cachés » depuis 2018

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(Bloomberg) – ChatGPT a pris d’assaut Internet, déclenchant une nouvelle vague de spéculations sur la manière dont l’intelligence artificielle peut perturber divers secteurs et marchés. Pourtant, l’IA est déjà à l’œuvre depuis des années à Wall Street, où State Street et d’autres sociétés se sont emparées du concept pour aider à constituer des fonds négociés en bourse innovants.

Matt Bartolini, responsable de SPDR Americas Research chez State Street Global Advisors, a rejoint le podcast « What Goes Up » pour parler de l’utilisation de l’IA dans la construction de portefeuille, et où il voit la technologie évoluer à l’avenir. Le FNB composite SPDR S&P Kensho New Economies de 1,7 milliard de dollars de sa société (ticker : KOMP) a augmenté d’environ 11 % jusqu’à présent cette année.

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Voici quelques faits saillants de la conversation, qui ont été condensés et légèrement modifiés pour plus de clarté. Cliquez ici pour écouter le podcast complet sur le Terminal, ou abonnez-vous ci-dessous sur Apple Podcasts, Spotify ou partout où vous écoutez.

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Q : Comment avez-vous vécu le lancement de ChatGPT ?

R : Une grande partie du travail d’IA que nous avons effectué concerne la construction de portefeuilles et la sélection d’indices pour certains de nos fonds. Nous étions donc conscients de la possibilité d’utiliser des choses comme le traitement du langage naturel, le texte prédictif. Mais aussi, même juste dans notre vie quotidienne, certaines des fonctions de ChatGPT dont nous venons probablement de bénéficier juste en très petits morceaux. La première fois que je l’ai vu, nous jouions avec — « écrivez-nous un article de blog sur les avantages des ETF », et il a probablement été correct à 80 % sur la façon dont nous voudrions structurer l’argument.

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Et c’est là que se trouve ChatGPT, qu’il vous donne environ 80 %. Je plaisantais avec certains de mes collègues qui ont des enfants plus âgés que ChatGPT serait probablement un étudiant B-moins s’il ne rendait ses devoirs que parce que c’est le niveau de surface qu’il obtient.

Lire la suite : Nous avons demandé à ChatGPT de créer un ETF qui bat le marché. Voici le résultat

Q : Parlez-nous du SPDR S&P Kensho New Economies Composite ETF. Comment l’IA aide-t-elle exactement à la sélection des actions ?

R : L’intelligence artificielle derrière cela est le traitement du langage naturel. Il est géré par le fournisseur d’indices S&P. Cela a en fait commencé avec une entreprise Kensho – c’était une petite startup qui a été incubée à partir de Goldman Sachs. S&P a acheté cette entreprise et toute la propriété intellectuelle avec elle. C’est le fournisseur d’indices du fonds. Le NLP – ou traitement du langage naturel – ce qu’il fait, c’est qu’il analyse les prospectus et autres documents réglementaires des entreprises parce que vous voulez commencer avec une source solide.

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Les dépôts réglementaires doivent être assez normatifs, et si vous mentez à ce sujet, il y a des sanctions. Il parcourt donc les documents réglementaires à la recherche de termes clés pour identifier la corrélation entre les opérations matérielles de ces entreprises et les domaines d’innovation, qu’il s’agisse de collaboration d’entreprise, d’énergie propre, de systèmes de transport avancés, de drones.

Il parcourt tous ces documents réglementaires à la recherche de la fréquence d’utilisation d’un terme, mais aussi des mots qui l’entourent. Donc, si une entreprise dit que « la technologie des drones est extrêmement importante pour la croissance future de notre entreprise », cela montre vraiment l’accent mis sur ce type d’innovation. Cela sera donc scanné, enregistré et classé de manière appropriée dans 25 domaines d’innovation différents. Et puis, à partir de là, les actions sont pondérées dans une structure modifiée et équipondérée où les entreprises essentielles à une innovation spécifique sont surpondérées par rapport aux entreprises non essentielles. Donc, fondamentalement, la façon dont nous le décrivons est que le processus d’IA sélectionne les actions, puis il y a une méthodologie de pondération quantitative pour pondérer les actions.

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Mais la raison pour laquelle nous avons emprunté cette voie en utilisant l’IA est que nous voulions quelque chose d’avant-gardiste, quelque chose de dynamique, car en 2018, nous avons compris que dans le monde des ETF, il n’y avait pas beaucoup de stratégies qui étaient aussi avant-gardistes. paradigme de type innovateur. Une grande partie était basée sur les revenus et les revenus sont ce qui a déjà été réalisé. C’est une approche rétrograde. Nous voulions quelque chose de plus dynamique et d’une approche tournée vers l’avenir, et le processus d’IA a pu nous le fournir.

Q : Donc, il y a environ 560 participations dans le fonds, et lorsque vous recherchez des entreprises innovantes de type startup, cela signifie souvent de très petites entreprises, voire des micro-capitalisations, que vous devez explorer, qui sont généralement pas très suivi par la classe des analystes de Wall Street. Vous dites qu’environ 48 % des avoirs ont moins de 10 analystes couvrant l’action. Est-ce un avantage pour ce type de stratégie de vous aider à trouver ces joyaux cachés qui sont peut-être complètement ignorés par les masses ?

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R : L’IA, en son cœur, est d’aider à accroître l’efficacité et la productivité. Et ce que cela fait, c’est que cela nous permet de couvrir ce qui n’est pas couvert. Donc, si vous utilisez les recommandations des analystes, les analystes ne peuvent couvrir qu’un certain nombre d’actions au cours d’une journée donnée. Et il peut y avoir des entreprises assez innovantes, qui réalisent et produisent des choses vraiment intéressantes au sein de notre économie – que ce soit des choses dans les soins de santé avancés comme les appareils portables qui ne sont pas vraiment couverts par les analystes de Wall Street parce qu’ils pourraient être à plus petite capitalisation titres.

Nous le savons même de la finance traditionnelle que la majorité des recommandations des analystes concernent cet espace à grande capitalisation. Et puis les petites capitalisations et les moyennes capitalisations n’ont pas autant de notoriété ou de couverture. L’IA est essentiellement un moyen de résoudre ce problème, de vous offrir un éventail plus large d’opportunités et d’élargir vraiment votre éventail d’entreprises qui peuvent être considérées comme innovantes.

—Avec l’aide de Stacey Wong.