„Als wir uns die Menge relevanter Daten ansahen, die bereits verfügbar waren, war das irgendwie überwältigend“, erinnert sich Robertson. „Wir brauchten KI – und die Menschen, die wissen, wie man sie einsetzt –, um die Idee voranzutreiben, all diese strukturierten und unstrukturierten Daten zu nutzen, um Wachstumsvorhersagen zu treffen.“
Und nach einer Reihe von Diskussionen rund um Silicon Valley wollte HSBC mit IBM Business Partner EquBot Inc. zusammenarbeiten, um seinen neuen Index zu erstellen.
„Der Leiter ihrer QIS-Organisation hat sich tatsächlich direkt an uns gewandt“, fügt Chida Khatua, Chief Executive Officer von EquBot, hinzu. „Er sagte, er sei an unserer Arbeit interessiert und begeistert, da wir KI und maschinelles Lernen nutzen, um Daten in bessere Investitionsentscheidungen umzuwandeln. Deshalb haben wir mehrere Gespräche mit HSBC geführt, um ihnen zu helfen, die Technologie – einschließlich IBM Watson – hinter der KI-Investitionsplattform EquBot zu verstehen.“
„IBM schien der richtige Ansprechpartner zu sein, wenn man versucht, etwas zu entwickeln, das KI nutzt“, sagt Robertson. „Und das EquBot-Team brachte viel Fachwissen und Erfahrung mit. Sie wussten, wovon sie sprachen, sowohl in Bezug auf das Engineering als auch auf die Vertriebs- und Asset-Management-Seite. Die Zusammenarbeit war von Anfang an sehr gut.“
Der neue HSBC AI Powered US Equity Index (AiPEX) nutzt die KI-Investitionsplattform EquBot als Stockpicker zur Auswahl von Unternehmen mit Wachstumspotenzial, indem Zusammenhänge identifiziert und quantifiziert werden, die für Menschen nicht ohne weiteres erkennbar sind. IBM Watson® Discovery und IBM Watson Natural Language Understanding bieten hierbei die Analyse und Anreicherung von Textinformationen, aus denen sich die Erkenntnisse gewinnen lassen, die die Plattform letztendlich nutzt. In der Zwischenzeit überwacht IBM Watson Studio die proprietären KI-Modelle, die diese Ergebnisse verwalten, und wirkt Verzerrungen und Datendrift entgegen.
„Unser Ziel ist es, für unsere Investoren die branchenweit beste Technologie zu verwenden“, erklärt Art Amador, Chief Operating Officer und Mitbegründer von EquBot. „Wir haben verschiedene Optionen für die Zusammenarbeit mit unserer KI-Investitionsplattform geprüft, und Watson Discovery und Watson Studio haben sich als die effektivsten erwiesen. Am Ende haben sie die besten Entscheidungen getroffen. Und IBM hat eine hervorragende Erfolgsbilanz. Es hat eine Geschichte, die den Anlegern und Kunden, mit denen wir regelmäßig sprechen, gut bekannt ist.“
Um die zugehörigen KI-Modelle vorzubereiten, nutzte EquBot IBM-Technologien, um etwa 20 Jahre historischer Daten und Texte zu aggregieren und aufzunehmen – darunter sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Formate. „Es dauerte knapp über drei Monate, bis wir die verschiedenen Parameter gründlich getestet und fein abgestimmt hatten“, erinnert sich Amador. „Das setzten wir gemeinsam mit dem HSBC-QIS-Team um.“
Er fährt fort: „Wie häufig eine Neugewichtung vorgenommen werden sollte, wie Unternehmen mit Liquiditätsproblemen herausgefiltert werden können, wie hoch der Prozentsatz eines bestimmten Unternehmens im Index sein sollte – das HSBC-Team konnte mehrere Iterationen auf unserer Plattform durchführen, um diese Fragen zu beantworten. Sie konnten verschiedene Modelle ausprobieren, bis sie das fanden, was ihre Investoren sich ihrer Meinung nach wünschen würden.“