"Quando olhamos para a quantidade de dados relevantes já disponíveis, foi um pouco avassalador", lembra Robertson. "Precisávamos da IA, e das pessoas que sabem como usar essa ferramenta, para alimentar essa ideia de pegar todos esses dados estruturados e não estruturados e usá-los para fazer previsões de crescimento."
E depois de uma série de discussões sobre o Vale do Silício, o HSBC se interessou em trabalhar com a parceira de negócios da IBM, a EquBot Inc. para construir seu novo índice.
"O líder da organização de QIS deles entrou em contato conosco diretamente", acrescenta Chida Khatua, CEO da EquBot. "Ele disse que estava interessado e animado com o trabalho que estávamos fazendo, aproveitando a IA e o aprendizado de máquina para transformar dados em melhores decisões de investimento. Portanto, tivemos várias conversas com o HSBC para ajudar na compreensão da tecnologia, incluindo o IBM Watson, por trás da plataforma de investimento de IA da EquBot."
"A IBM parecia um ponto de partida bastante sólido quando você está tentando construir algo que utiliza IA", diz Robertson. "E a equipe da EquBot trouxe muito expertise e experiência. Eles sabiam do que estavam falando em termos de engenharia, distribuição e gerenciamento de ativos. Desde o início, parecia uma colaboração promissora.”
O novo HSBC AI Powered US Equity Index (AiPEX) utiliza a plataforma de investimento EquBot IA como selecionador de ações, selecionando empresas com potencial de crescimento, identificando e quantificando relacionamentos que não são tão fáceis de identificar pelos os seres humanos. O IBM Watson Discovery e o IBM Watson Natural Language Understanding fornecem a análise e o enriquecimento de informações de texto que produzem os insights usados pela plataforma. Enquanto isso, o IBM Watson Studio supervisiona os modelos de IA proprietários que gerenciam esses resultados, neutralizando distorções e desvios de dados.
“Nosso compromisso é usar a melhor tecnologia da categoria para nossos investidores”, explica Art Amador, diretor de operações e cofundador da EquBot. “Analisamos várias opções para trabalhar com nossa plataforma de investimento em IA, e o Watson Discovery e o Watson Studio foram os mais eficazes. Eles acabaram tomando as melhores decisões possíveis. E a IBM tem um histórico extremamente importante. Tem uma história bem conhecida pelos investidores e clientes com quem conversamos regularmente.”
Para preparar os modelos de IA associados, a EquBot usou a tecnologia IBM para agregar e incorporar cerca de 20 anos de dados históricos e textos, incluindo formatos estruturados e não estruturados. "Demorou pouco mais de três meses para voltarmos a testar e fazermos o ajuste fino dos diferentes parâmetros", lembra Amador. "E isso foi feito junto com a equipe de QIS do HSBC."
Ele continua: “Com que frequência reequilibrar, como filtrar empresas com problemas de liquidez, qual a porcentagem de qualquer empresa que o índice deve incluir, a equipe do HSBC poderia executar várias iterações em nossa plataforma para responder a essas perguntas. Poderiam testar modelos diferentes até encontrarem o que achavam que seus investidores gostariam.”