Kecerdasan buatan sudah digunakan untuk mendiagnosis pasien yang sakit, melakukan tugas layanan pelanggan dan mengajarkan kursus perguruan tinggi. Tetapi bisakah AI mengakali Wall Street?
Selama sekitar setahun terakhir, sejumlah dana lindung nilai AI bermunculan, menjanjikan untuk mengalahkan pedagang manusia dengan menganalisis dan merespons pasar dengan cara yang lebih cepat dan lebih dalam. Dana AI ini melampaui algoritma yang digunakan oleh dana tradisional yang digerakkan oleh data dengan mencoba meniru — dan memperbaiki — cara otak manusia bekerja.
Beberapa hasil awal sangat mengesankan. Di Jepang, Dana Strategi Futures Ekuitas Simpleks berhasil berakhir pada kenaikan 3, 4 persen pada 24 Juni, hari Brexit, ketika dana di seluruh negara anjlok. Sebuah survei terhadap 12 dana AI dari seluruh dunia menunjukkan bahwa mereka memperoleh, rata-rata, hampir 7 persen tahun ini. Pada konferensi baru-baru ini untuk akademisi AI, setengah dari perusahaan yang merekrut karyawan adalah perusahaan keuangan, sangat berbeda dari tahun-tahun sebelumnya.
Shaunak Khire, yang meluncurkan Emma AI, dana lindung nilai AI yang berbasis di Silicon Valley musim panas ini, mengatakan AI seperti dia memiliki keuntungan besar dibandingkan dana lindung nilai tradisional.
"Tidak mungkin seorang analis manusia dapat menutupi data sebanyak itu, " kata Khire. "Otak manusia secara harfiah tidak mungkin memproses informasi sebanyak itu dalam periode waktu yang singkat itu."
Dana AI dapat mempertimbangkan data keuangan dari pasar di seluruh dunia, data historis, artikel berita, kebijakan moneter internasional, pengetahuan tentang perilaku perdagangan manusia, latar belakang perusahaan, dan banyak lagi.
Emma AI, misalnya, telah berdagang di GlaxoSmithKline, mencakup setiap titik data yang ada di perusahaan farmasi, bahkan melihat pengajuan kembali ke tahun 1970-an, kata Khire.
Banyak dana sudah menggunakan strategi investasi kuantitatif, mengembangkan algoritma komputer untuk membuat prediksi. Perbedaan antara dana ini dan varietas AI disebut "pembelajaran mendalam" atau jaringan saraf tiruan - AI dapat belajar tanpa input manusia, sedangkan algoritma tidak bisa.
Emma AI, seperti banyak dana AI, menggunakan analisis Bayesian untuk mereplikasi proses pengambilan keputusan manusia. Ini berarti dapat memanfaatkan informasi baru untuk memperbarui perspektif dan strateginya. Ini pada dasarnya adalah apa yang dilakukan manusia, hanya AI yang dapat melakukannya lebih cepat dan, secara teori, lebih rasional. Seorang analis manusia cenderung membuat kesalahan berdasarkan ketakutan atau kegembiraan berlebihan atau keserakahan, masalah yang tidak dihadapi oleh komputer.
Sebuah dana yang diluncurkan awal tahun ini oleh perusahaan AI yang berbasis di San Francisco, Sentient Technologies menggunakan jenis AI yang terinspirasi oleh evolusi tumbuhan dan hewan. "Komputasi evolusioner" ini secara konstan menciptakan algoritma baru dan menggabungkan yang terbaik ke dalam algoritma lama, menjadikannya semakin baik dan kuat. Dana AI yang berbasis di Hong Kong Aidyia menggunakan perhitungan evolusioner, di antara strategi-strategi lain.
Di masa depan, Khire melihat seluruh dana dikelola oleh AI, meskipun mungkin dengan semacam kontrol manusia atau penggantian untuk tujuan pengaturan. Namun, dia juga melihat AI berperan dalam regulasi. Reformasi Wall Street yang disahkan oleh Kongres dalam beberapa tahun terakhir telah menyebabkan banyak bank meningkatkan jumlah karyawan yang didedikasikan untuk kepatuhan.
"Anda bisa mengotomatisasi semua itu, " kata Khire.
Beberapa ahli skeptis tentang apakah AI akan benar-benar merevolusi industri keuangan dengan cara yang diklaim oleh pendiri perusahaan AI. Ada yang mengatakan teknologi AI yang digunakan tidak jauh berbeda dari algoritma yang lebih tradisional yang digunakan di perusahaan berbasis data. Yang lain mengatakan pasar keuangan terlalu berubah-ubah untuk diprediksi oleh jenis AI yang ada saat ini.
Khire mengatakan dia tidak berusaha menemukan kembali roda, hanya untuk memperbaikinya secara bertahap.
"Satu-satunya tujuan AI adalah untuk menemukan peluang yang memiliki ambang risiko lebih rendah daripada S&P [500] dan memiliki tingkat pengembalian yang lebih tinggi daripada S&P, " katanya. "Ini bar rendah."
Tetap saja, dengan mengalahkan S&P 500, indeks pasar saham Amerika sering digunakan sebagai monitor kinerja Wall Street secara keseluruhan, dalam jangka panjang tidaklah mudah. Tapi Khire dan yang lainnya yakin mereka punya barang. Pertanyaannya adalah: apakah Anda akan mempertaruhkan uang Anda?
