De vermogensbeheerder NN IP zet artificiële intelligentie centraal om duurzaam beleggen te vergemakkelijken. ‘We hebben vroeg beseft: dit gaat niet meer weg.’
Het is niet makkelijk om duurzaamheidsgegevens van bepaalde beleggingen vast te krijgen, merkten de beleggingsteams van NN IP. Denk maar aan private loans. En dat terwijl klanten wel steeds vaker, en steeds complexere, vragen stellen over duurzaamheid. De oplossing? Artificiële intelligentie.
Het Investment Science team van NN IP trainde algoritmes om analyses uit te voeren op ongestructureerde data, zoals jaarverslagen en prospectussen. ‘Zo’n systeem kan een document van honderden bladzijden netjes in paragraafjes splitsen, bepalen welke daarvan over duurzaamheid gaan en ze in categorieën onderverdelen’, legt Head of Investment Science Sebastiaan Reinders uit. ‘Dat gaat uiteraard veel sneller dan als je alles zelf moet gaan doorploegen. De computer voegt de capaciteit van twee voltijdse medewerkers toe.’
Duurzaamheid is bij NN IP niet iets dat we er moeten bijnemen, ’s avonds tussen vijf en zes, zoals in sommige andere ondernemingen
Het is niet het enige AI-project dat de beleggingsteams van NN IP, met kantoren in vijftien landen, een duw in de rug geeft. Een team van tien mensen werkt er voltijds op innovatie die duurzaamheid moet bevorderen, met heel uiteenlopende profielen en verschillende rollen. Dat moet, want de opdracht is complex. ‘We moeten niet alleen met data werken en software ontwikkelen in de cloud, maar ook alles visueel aantrekkelijk voorstellen voor onze collega’s.’
NN IP bouwt de kennis en kunde over AI bewust centraal op. ‘We hebben vroeg beseft: dit gaat niet meer weg. Dus is er, dankzij de onvoorwaardelijke steun van het management, volop geïnvesteerd. Specialisten met de juiste expertise nemen we aan, ook al zijn ze nog niet thuis in de financiële wereld.’
Uitstoot voorspellen
De beleggingsteams zelf worden nauw bij het verhaal betrokken. De AI-experts zoeken samen met hen hoe technologie kan helpen bij problemen waar ze dagelijks tegenaanlopen. Bijvoorbeeld voor het team dat belegt in emerging market debt. Voor de helft van de bedrijven kon er geen ESG-score berekend worden, wegens te weinig informatie. ‘Maar met machine learning konden we in een heel grote dataset de ontbrekende gegevens voorspellen. Zo kregen we een score die twee keer zo nauwkeurig was als wanneer we die zelf hadden berekend.’
We hebben vroeg beseft: dit gaat niet meer weg. Met de onvoorwaardelijke steun van het management is er volop geïnvesteerd in AI
AI heeft een sterke voorspellende kracht, legt Reinders uit. ‘De meeste data over uitstoot van broeikasgassen zijn een of twee jaar oud. Met AI kan je op basis van andere gegevens toch tot waarden komen die je vertellen welke bedrijven op koers zijn hun doelen te halen en welke niet. Of je gaat op zoek naar geschikte bedrijven in functie van de duurzaamheidsdoelen van de VN, puur door jaarverslagen te analyseren. Artificiële Intelligentie helpt je om de verborgen pareltjes te vinden.’
Cruciaal voor het succes is de korte doorlooptijd van de projecten, zegt Reinders. ‘Door dat hoge tempo verliezen mensen hun enthousiasme niet. En slaagt een project niet, en natuurlijk gebeurt dat soms, dan is het een fast fail; veel minder erg dan als je er al een jaar mee bezig bent. In 2021 bestond onze innovatieportefeuille uit 16 projecten, steeds in samenwerking met een beleggingsteam. Dankzij de steun van bovenaf staat duurzaamheid centraal, en is het niet iets dat we er moeten bijnemen, ’s avonds tussen vijf en zes, zoals in sommige andere ondernemingen.’