A K&H Alapkezelőnél a mesterséges intelligencia (MI) ma már nem csupán kísérleti technológia: közel tíz éve fejlesztenek ilyen modelleket, és ezek a rendszerek napi szinten több mint ezer gazdasági és piaci mutatót értékelnek. A fejlesztésen egy tízfős matematikuscsapat dolgozik, a források közé pedig több mint negyvenezer adatforrás tartozik, amelyeket a cég negyvenegy fokozatú skálán mérékel.
Ács Tamás, a K&H Alapkezelő vezetője a Portfolio Checklist podcast legfrissebb adásában részletezte, hogyan alkalmazzák a mesterséges intelligenciát a befektetési alapok kezelésében: három szinten működik együtt az MI és a humán döntéshozatal.
A három szint
-
Első szint: a portfóliómenedzserek hatékonyságának növelése. Az MI elemzi a vállalatértékeléseket, összeveti az elemzői véleményeket, és feltárja az eltéréseket a szakértői álláspontok között, ezáltal gyorsabb és átláthatóbb információellátást biztosít.
-
Második szint: konkrét befektetési javaslatok. Bizonyos alapoknál az MI által generált javaslat önálló inputként jelenik meg a befektetési bizottság döntéseiben.
-
Harmadik szint: a rendszer vezeti az alap egyes döntéseit, például az eszközallokációt. Itt is megmarad az emberi kontroll: a végső döntés minden esetben emberi felügyelet mellett születik.
Gyakorlati példák
Egy vegyes alap kapcsán az MI feladata az optimális eszközallokáció meghatározása: napi szinten dönti el, mennyi részvényt, kötvényt vagy nyersanyagot tartson az alap, illetve milyen devizakitettséget vállaljon. A rendszer célja anomáliák, korrelációk és mintázatok felismerése, hogy előre jelezze a várható hozamokat eszközosztályonként, szektoronként és régiónként.
A részvénykiválasztásnál az MI klasszikus vállalati mutatókat (például P/E, EV/EBITDA) és profitabilitási, növekedési, volatilitási adatokat használ. Emellett egyre több, korábban nehezen számszerűsíthető információt is feldolgoz: ESG-mutatókat, szabadalmi és védjegyadatokat, valamint szöveges forrásokat — például negyedéves jelentéseket, befektetői konferenciahívások leiratait és szakmai sajtócikkeket.
Az MI által feldolgozott információk mennyisége lehetővé teszi a gyorsabb reakciót a piaci változásokra; Ács Tamás elmondása szerint ez nem feltétlenül jelenti azt, hogy a portfóliót naponta módosítják, de szükség esetén jelentősen gyorsabb a reagálás.
Kockázatkezelés és korlátok
Ács Tamás három kockázatkezelési szintet említett:
- Adatminőség: az MI teljesítménye nagymértékben függ a bemenő adatok minőségétől — „az MI csak annyira jó, amennyire jó adatai vannak”.
- Struktúrált keretek: az MI által vezérelt alapok szigorúan meghatározott szabályok között működnek. Például a vegyes alapnál a részvényarány a referenciaindexhez képest legfeljebb plusz–mínusz tíz százalékkal térhet el, tehát a rendszer nem növelheti a részvénykitettséget 100%-ra. Hasonlóan korlátozottak a szektorok és régiók arányai részvényalapoknál.
- Emberi validáció: végső szinten az emberi szakértők ellenőrzik és jóváhagyják a döntéseket.
Ács Tamás kiemelte, hogy az MI segít csökkenteni a döntéshozatalban megjelenő szubjektív torzításokat azáltal, hogy következetesen ugyanazon adatok és szabályok alapján értékel. Ezt egy 2025-ös vámháborús példával illusztrálta: amikor Donald Trump új vámintézkedéseket mutatott be és a piacok esni kezdtek, sok befektető eladott; ezzel szemben a K&H MI-vezérelt vegyes alap korábban magasabb részvényarányt tartott és tovább növelte részvénykitettségét, ami a későbbi piaci visszapattanáskor kedvező eredményt hozott.
Az ember szerepe és az ügyfélkapcsolat
A K&H Alapkezelő hangsúlyozza, hogy az MI nem helyettesíti a portfóliómenedzsereket vagy a banki tanácsadókat. A technológia csökkenti az adatok feldolgozására fordított időt, így a szakemberek több időt fordíthatnak stratégiai döntésekre és az ügyfelek igényeinek megértésére. A legtöbb ügyfél továbbra is személyes tanácsadást vár el, és az MI-fejlesztés célja az alapok működtetésének és optimalizálásának támogatása, nem a tanácsadói szerep átadása.
Egyéb megjegyzések
A fejlesztés mögött álló csapat és a technológia részletei az alapkezelő vezetőjének nyilatkozataiból származnak. A Portfolio Checklist műsor az érintett epizódot több platformon — Spotify, Apple Podcast és más nagy podcast-platformok — is elérhetővé tette. A cikk előkészítésében AI-asszisztens működött közre, a végső tartalmat azonban az újságíró szerkesztette és ellenőrizte.
A cikk a K&H Alapkezelő támogatásával jelent meg. A címlapkép illusztráció.
