În prezenta lucrare este analizat modul în care instrumentele AI au devenit, în contextul actual, o capabilitate tehnică necesară pentru menținerea competitivității administratorilor de active în cadrul industriei financiare și nu doar o tendință conjuncturală. Totodată, sunt analizate ariile funcționale în care aceste tehnologii sunt aplicate, responsabilitățile și provocările asociate utilizării lor, precum și implicațiile cadrului de reglementare european, respectiv Regulamentul (UE) 2024/1689 privind inteligența artificială (AI Act) asupra domeniului administrării de active.

O analiză profesionistă realizată de Paul Nica, membru în Consiliul Director al Instititutului de Studii Financiare (ISF)

În primul rând, instrumentele AI sunt folosite pentru augmentarea funcției de analiză financiară, inclusiv prin integrarea și combinarea unor seturi diverse de fișiere (de exemplu, fișiere Excel), ceea ce permite o analiză automată a rapoartelor financiare. În plus, aceste tehnologii contribuie la identificarea tendințelor macroeconomice, oferind astfel analiștilor un instrument suplimentar de fundamentare a deciziilor investiționale. În mod similar, una dintre cele mai populare utilizări ale instrumentelor AI este tehnologia NLP (natural language processing), care permite sintetizarea sau rezumarea discursurilor si prezentărilor umane, inclusiv analiza tonalității si a mimicii vorbitorilor (ceea ce a condus la schimbarea modului in care conducătorii marilor corporații și băncilor centrale prezintă informațiile pieței și răspund la intrebările interlocutorilor).

Selecția activelor

În ceea ce privește selecția activelor, AI este utilizată, pe de o parte, pentru identificarea companiilor-țintă, în cadrul unor situații de tip red ocean, respectiv pentru identificarea sectoarelor economice insuficient explorate (cât și a investițiilor de tip tematic, precum tranziția energetică), specifice situațiilor de tip blue ocean. Pe de altă parte, tehnologia sprijină activități de tip „creativity spurs” desfășurate între analiști, ale căror rezultate sunt ulterior sintetizate cu ajutorul AI. Nu în ultimul rând, aceste instrumente permit detectarea activelor subevaluate sau supraevaluate, modelarea predictivă a randamentului activelor cu risc, precum și estimarea nivelului lichidității și volatilității activelor.

Funcția de administrare a investițiilor

La nivelul funcției de administrare a investițiilor, aplicațiile de AI de tip Machine Learning (ML) pot contribui la optimizarea alocărilor din portofoliu și la realizarea unor rebalansări automate ale acestuia. De asemenea, astfel de optimizări pot fi utilizate și în cazul clienților care optează pentru administrarea discreționară a portofoliilor individuale de investiții. Totodată, se remarcă utilizarea algo-trading-ului, care permite reducerea timpului de tranzacționare (și uneori a costurile asociate, reducând riscurile operaționale generate de intervenția umană), cu mențiunea că răspunderea pentru deciziile investiționale rămâne, în toate cazurile, în sarcina personalului administratorului. Astfel, la nivel internațional, a devenit cutumiar ca departamentele de tranzacționare ce activează pe piețe transparente („lit markets”, adică locuri de tranzacționare publice) să trimită fișiere cu toate tranzacțiile bursiere către broker, ce le execută automat cu piața sau intern (pe book-ul propriu). În cazul “dark pools” (forumuri private), încă mai sunt implicați mai mult traderii umani, care fac matching pe blocurile de tranzacționare (trading blocks).

Funcția de administrare a riscurilor

În privința administrării riscurilor, instrumentele AI pot oferi asistență în supravegherea matricei riscurilor, pot permite realizarea de simulări de risc și analize de scenariu, precum și monitorizarea în timp real a expunerilor sectoriale. Mai mult decât atât, aceste tehnologii generează avertismente timpurii legate de prețurile-țintă și de evenimentele publice cu impact semnificativ, contribuind, în același timp, la diminuarea numărului de erori generate de riscurile operaționale asociate activităților repetitive.

Operațiunile de back-office

La nivelul operațiunilor de back-office, AI facilitează căutarea inteligentă în documentele interne (cu volume mari de date), prin intermediul unor instrumente proprii ale administratorului, precum și redactarea rapidă a corespondenței interne. În plus, aceste soluții sprijină redactarea minutelor și a agendelor de ședință, realizarea revistei presei și a analizei rețelelor sociale, inclusiv prin construirea unui indice de sentiment de presă structurat cu ajutorul LLM, precum și rezumarea documentelor complexe. Nu în ultimul rând, instrumentele AI oferă suport pentru redactarea rapoartelor personalizate destinate investitorilor, adaptate intereselor de investiții ale acestora.

Funcția de conformitate

În sfârșit, la nivelul funcției de conformitate, AI este utilizată pentru detectarea tranzacțiilor suspecte, respectiv a tranzacțiilor personale ale angajaților de natură a încalca legislația sau regulile interne ale administratorului de active. De asemenea, aceste tehnologii permit verificarea în timp real a respectării limitelor de investiții aplicabile, asistarea în redactarea rapoartelor periodice către autorități, precum și detectarea anomaliilor, inclusiv în scopul prevenirii și combaterii spălării banilor sau a tentativelor de fraudă.

Responsabilitățile administratorului de active, parte a lanțului valoric al AI

Din perspectiva responsabilităților care revin administratorului de active, se impune, în primul rând, explicarea către clienți a modului în care sunt utilizate LLM și datele acestora. În plus, este necesară citarea exactă a informațiilor furnizate de sistemele AI (mai ales când tranzacțiile bursiere sunt bazate pe acestea), precum și evitarea supra-utilizării funcțiilor acestora. Totodată, deciziile de investiții nu trebuie automatizate în integralitate, întrucât responsabilitatea finală trebuie să rămână la nivelul factorului uman.

De asemenea, administratorii de active trebuie să evite introducerea, în cadrul modelelor AI publice, a unor informații confidențiale referitoare la clienți sau la portofolii, iar datele investitorilor trebuie anonimizate înainte de a fi introduse în prompt. Nu în ultimul rând, este esențială înțelegerea, la nivelul întregului personal al administratorului de active, a capacităților tehnologice ale AI (educarea în domeniul IA), aspect care presupune, în mod corespunzător, nevoi suplimentare de formare profesională, atât inițială, cât și continuă.

Mai mult, administratorii de active pot adopta politici interne solide privind distribuirea accesului la diferite modele AI numai către anumiți angajați din firma (cu anumite funcții operaționale), precum și monitorizarea folosirii acestor modele cu uz intern.

Provocări pentru administratorii de active

În ceea ce privește provocările cu care se confruntă administratorii de active, se remarcă, în primul rând, necesitatea dezvoltării unui mediu AI intern securizat (secure AI environment), destinat protejării informațiilor investitorilor. În strânsă legătură cu aceasta, se află provocarea legată de redactarea eficientă a prompturilor, inclusiv prin utilizarea altor modele LLM în acest scop.

Pe de altă parte, o provocare la fel de importantă constă în dezvoltarea abilităților non-tehnice (soft-skills) ale angajaților în relația cu clienții (comunicarea asertivă fiind esențială), întrucât aceștia continuă să solicite asistență personalizată din partea factorului uman în ceea ce privește portofoliile de investiții. În acest context, gândirea critică rămâne indispensabilă, fiind necesară păstrarea și continua sa dezvoltare, precum și verificarea umană a surselor de informații și a ipotezelor de lucru utilizate de AI (în contextul în care tot mai multe decizii și analize sunt externalizate către modele AI). Cu toate acestea, tehnologia poate sprijini activitatea de cunoaștere a investitorilor, respectiv analiza nevoilor de investiții, a comportamentului investițional și a profilului de risc al acestora.

Nu în ultimul rând, trebuie menționată intensificarea riscurilor de securitate cibernetică, motiv pentru care se recomandă evitarea utilizării extinse a soluțiilor AI de tip black-box (a se vedea, în acest sens, incidentul înregistrat în luna iulie 2026 la compania OpenAI). Din acest motiv, o parte importantă a specialiștilor din domeniu utilizează arhitectura de tip Zero-Trust (Zero-Trust Architecture, ZTA)¹, ca soluție de supraveghere a accesului la sistemele informatice ale administratorilor de active. În completarea acestui cadru, Regulamentul DORA (Digital Operational Resilience Act) stabilește cerințe specifice de raportare a incidentelor de risc cibernetic.

Implicațiile Regulamentului (UE) 2024/1689 privind inteligența artificială (AI Act)

Începând cu data de 2 august 2026, în funcție de modul concret în care este utilizată inteligența artificială, se activează, pentru administratorii de active, o serie de obligații generale și de transparență. În marea lor majoritate, aceștia pot deține, conform terminologiei utilizate de AI Act, calitatea de deployer (implementator) al unor soluții AI dezvoltate de furnizori terți (precum Microsoft, OpenAI sau Bloomberg), iar nu calitatea de furnizor de sisteme AI.

În acest sens, administratorii de active trebuie, mai întâi, să procedeze la inventarierea și clasificarea sistemelor AI utilizate, precum și la evaluarea măsurii în care acestea intră sub incidența AI Act și, respectiv, a categoriei de risc în care se încadrează. Apoi, este necesară redactarea unor politici interne privind utilizarea AI, cu definirea clară a responsabilităților la nivelul funcțiilor IT, Risk, Compliance, Audit și front-office. În această privință, este util de reținut că, în măsura în care organizația utilizează chatboți sau alte sisteme conversaționale, utilizatorii trebuie informați cu privire la faptul că interacționează cu un sistem AI, iar orice conținut generat de AI care este publicat trebuie marcat în mod corespunzător.

Totodată, recomandările formulate de AI trebuie validate de către portofoliu manageri sau analiști, responsabilitatea finală rămânând, și în acest caz, la nivelul factorului uman. În plus, se impune verificarea periodică a acurateței și fiabilității rezultatelor generate de AI, identificarea eventualei degradări a performanței modelelor și remedierea acesteia, precum și asigurarea protecției datelor și a securității informațiilor. Mai mult, este necesară corelarea cerințelor AI Act cu cele ale GDPR și cu politicile interne de securitate ale administratorului de active, verificarea conformității furnizorilor de soluții AI, precum și includerea, în cadrul contractelor încheiate cu aceștia, a unor clauze privind responsabilitățile și suportul pentru conformitate.

În prezent, majoritatea aplicațiilor AI utilizate în activitatea de administrare de active,  precum copiloții destinați analizei, rezumarea documentelor, generarea de rapoarte sau asistenții pentru cercetare, nu sunt considerate, în mod uzual, sisteme AI cu risc ridicat, în sensul AI Act. Dacă, totuși, o firmă utilizează un asemenea sistem, aceasta are, în calitate de deployer/implementator, unele obligații suplimentare, respectiv: utilizarea sistemului în conformitate cu instrucțiunile furnizorului, asigurarea supravegherii umane, monitorizarea funcționării acestuia și păstrarea jurnalelor de activitate (log-urilor), precum și raportarea incidentelor grave și cooperarea cu autoritățile competente.

Pe de altă parte, ca urmare a modificărilor adoptate prin pachetul de simplificare denumit „AI Omnibus”, cerințele detaliate aplicabile multor sisteme AI cu risc ridicat au fost amânate până la data de 2 decembrie 2027, respectiv, pentru anumite sisteme integrate, până în anul 2028. În consecință, pentru majoritatea administratorilor europeni de active, data de 2 august 2026 marchează, în principal, intrarea în vigoare a obligațiilor generale și de transparență (N.n. unele obligații specifice de marcare a conținutului generat de AI beneficiază de un termen de grație suplimentar, până la 2 decembrie 2026, distinct de restul obligațiilor de transparență care rămân la 2 august 2026), iar nu aplicarea integrală a cerințelor prevăzute pentru sistemele cu risc ridicat.

În acest context, este util de menționat că subiectul utilizării responsabile a instrumentelor AI de către administratorii de active a fost dezbătut intens în cadrul forurilor internaționale de reglementare, cel mai relevant exemplu în acest sens fiind The International Organization of Securities Commissions  (IOSCO), organizație care a elaborat, încă din anul 2021, un set de principii privind utilizarea AI/ML de către intermediarii de piață și administratorii de active². Prin urmare, aceste principii pot constitui un punct de plecare util pentru administratorii de active în procesul de structurare a politicilor interne privind utilizarea inteligenței artificiale.

Concluzii și perspective

În concluzie, adaptarea continuă a administratorilor de active la evoluția tehnologică accelerată a industriei AI reprezintă o necesitate, bazată pe menținerea profitabilității într-un mediu foarte concurențial. Observ că industria de tehnologie AI a migrat treptat de la aplicațiile bazate pe Machine Learning (ML) către modelele de tip LLM, iar, în perspectivă, către agenții AI. Diferența esențială dintre aceste generații tehnologice constă în nivelul de autonomie și de specializare: în timp ce ML analizează date, iar LLM înțeleg și generează text, agenții AI pot lua decizii și executa acțiuni complexe în mod autonom.

În acest sens, agenții AI reprezintă sisteme complexe care utilizează un LLM drept „creier”, combinând raționamentul modelului cu memoria pe termen lung, cu capacitate de planificare și acces la surse externe, precum baze de date, resurse de calcul sau interfețe API, în vederea îndeplinirii unor obiective fără intervenție umană directă. Așteptarea industriei de profil este că autonomia agenților AI va evolua de la execuția unor sarcini banale către ecosisteme multi-agent, în cadrul cărora agenți specializați vor colabora pentru rezolvarea unor probleme complexe, de cercetare sau chiar de management, operând cu un grad ridicat de independență. Rămâne de văzut care va fi gradul și modalitatea concretă de implicare a personalului uman al administratorilor de active în supravegherea unor asemenea sisteme cu risc ridicat.