Hogyan lehet releváns és pontos ajánlásokat készíteni a mesterséges intelligencia segítségével a potenciális és a jelenlegi befektetőknek, hogy megtalálják a számukra legjobb befektetési formát? – erre a kutatási kérdésre kereték a választ a Budapesti Corvinus Egyetem kutatói. A projekt eredményeit friss tanulmányukban is publikálták, amely a Journal of Big Data című tudományos folyóiratban jelent meg.
A kutatók – Kovács Tibor, Adeleh Asemi és Kő Andrea – kérdőívvel mérték fel 1542 válaszadó demográfiai adatait, személyiségjegyeit, a digitális megoldásokra való nyitottságát, pénzügyi helyzetét, megtakarításait, jövőbeni pénzügyi terveit, és azt, hogy mennyire vannak tudatában a lehetséges pénzügyi kockázatoknak. A felmérést még korábban, 2019-ben végezték el, online.
A Corvinus befektetésajánló-rendszere ezekre az adatokra építve, a gépi tanulást, illetve az úgynevezett fuzzy logikát (amely az életlen halmazokat is kezelni képes) ötvözte a szakértői véleményekkel. A rendszer a kutatás során begyűjtött információk alapján, klaszterezéssel háromféle befektetői típust azonosított aszerint, hogy melyik befektetési forma illik leginkább a különféle demográfiai csoportokhoz.
Az első csoporthoz tartozóak – a tőzsdétől idegenkedők – jellemzően állampapírokat, befektetési alapokat és részvényeket vásárolnak, de államkötvényeket általában nem. Ezek a személyek az elmúlt 3 évben nem vállalkoztak tőzsdei befektetésre, és nem követték rendszeresen a vásárolt részvények teljesítményét. A demográfiai jellemzők alapján ide tartoznak például a posztgraduális végzettségű és az alacsonyabb vezetői állásokban dolgozó potenciális befektetők.
A második csoport tagjai – a mindenevők – jellemző befektetési terméknek tekintik a tőzsdén jegyzett részvények, befektetési alapok, állampapírok mellett az önkéntes nyugdíjpénztárakat és az államkötvényeket is. Ezek a személyek az elmúlt 3 évben fektettek be a tőzsdére és rendszeresen figyelemmel követték a részvények teljesítményét. Ebbe a csoport tartoznak jellemzően a 45 év körüli, illetve a Budapesten kívül élő, havi 300 ezer forint körül kereső válaszadók.
A harmadik csoportban gyakran mellőzik a befektetési alapokat, ugyanakkor a második csoporthoz hasonlóan a legkedveltebb befektetési eszközök a tőzsdén jegyzett részvények, az önkéntes nyugdíjpénztárak és állampapírok. Az ebbe a csoportba tartozók az elmúlt 3 év során a tőzsdén is vásároltak, és rendszeresen ellenőrizték a részvények árfolyamát. A demográfiai jellemzők alapján ide tartoznak az 500 ezer forintot meghaladó havi jövedelműek, valamint az alacsonyabb vezetői állást betöltő, főiskolai vagy egyetemi végzettségű válaszadók.
Modellünkkel bebizonyosodott, hogy a különböző demográfiai tényezők befolyásolhatják az egyén befektetési preferenciáit és ajánlásait, a jövedelem növekedésével például arányaiban egyre kevesebb nő válik befektetővé. A Corvinuson kidolgozott új befektetési ajánlórendszer abban is egyedülálló, hogy felhasználja a befektetők és a szakértők visszajelzéseit, így sokkal pontosabb és relevánsabb ajánlatokat tud tenni, tehát a rendszer továbbfejleszthető. A modell arra is képes, hogy részben hibás vagy hiányos adatok alapján működjön
– árulta el a kutatással kapcsolatban Kő Andrea, a Budapesti Corvinus Egyetem kutatója, a tanulmány egyik szerzője.
A kutatás outputjaként létrejött ajánlórendszer befektetési társaságoknak, egyéni befektetőknek és alapkezelőknek is hasznos lehet befektetési döntéseik meghozatalában. A begyűjtött adatok értékes betekintést nyújthatnak abba, hogy az ügyfelek hogyan használják és értékelik pénzügyi szolgáltatásokat és termékeket. Ez pedig a jelenlegi és potenciális befektetők viselkedésének előrejelzésében is segítséget nyújthat.
