Big data het nieuwe goud voor pensioenbeleggers?

Uitgave: Pensioen Bestuur & Management (PBM) nummer 1 2019

GERBEN DE ZWART, APG Rubriek: Beleggen
Geplaatst op 05-02-2019
Big data het nieuwe goud voor pensioenbeleggers? Het is van alle tijden dat beleggers op zoek zijn naar betere informatie om beleggingsbeslissingen te nemen. Dit onderwerp is nu extra actueel, omdat de beschikbare data voor beleggers exponentieel groeien en zowel dataopslag als rekenkracht nauwelijks meer een beperking vormen voor het ontsluiten ervan. Deze ontwikkeling vraagt om een nieuwe manier van denken over data voor pensioenbeleggers.

Om relevante toepassingen van big data voor pensioenbeleggers te vinden, is het van belang om doel en middel goed voor ogen te houden. Naar mijn mening is het behalen van duurzame rendementen om te kunnen voldoen aan pensioenverplichtingen het doel. Big data kan een middel zijn. Hiertoe zijn vier dimensies van belang: verwacht rendement, risico, kosten en duurzaamheid van de belegging. Het ligt dan ook voor de hand om toepassingen van big data te zoeken binnen deze vier dimensies. Deze focus is van groot belang, omdat je bij het binnentreden van de wereld van big data, machine learning, neurale netwerken of kunstmatige intelligentie al snel wordt overweldigd door zowel de mogelijkheden van deze technieken als de enorme omvang van de beschikbare data. Zo hebben onderzoekers in de financiële wetenschappen en de praktijk in de afgelopen 35 jaar hun aandacht gericht op onderzoek binnen ongeveer tien verschillende datasets1. Dit staat in schril contrast met de bijna 1.000 nieuwe datasets die in de afgelopen jaren beschikbaar zijn gekomen.

Alternatieve data
Deze datasets bevatten niet meer van hetzelfde, maar stellen informatie beschikbaar aan beleggers die zij niet eerder op een dergelijke schaal beschikbaar hadden. Voorbeelden van nieuwe datasets zijn creditcardtransacties, nieuwssentiment, satellietdata, werknemerstevredenheid, vacatures, supply chain-data, patenten of zoekopdrachten in Google. Deze nieuwe, zogenoemde alternatieve datasets zijn beschikbaar gekomen doordat slimme algoritmes en IT-infrastructuur in staat zijn om grote hoeveelheden complexe data (‘big data’) op te slaan en te verwerken tot informatie die door beleggers kan worden gebruikt. Verschillende experts verwachten dan ook dat data ‘het nieuwe goud’ gaat worden in de toekomst.

De belangrijkste reden voor pensioenbeleggers om aan de slag te gaan met big data of alternatieve data is het realiseren van betere duurzame beleggingsresultaten. Dit kan op verschillende manieren. Ten eerste kunnen alternatieve data worden gebruikt om de beleggingsrendementen te verbeteren middels betere informatie. Het zal nauwelijks uitleg behoeven dat snellere en betere verwerking van tekstinformatie, zoals nieuwsberichten of de notulen van de bespreking van de nieuwe ondernemingscijfers door de CEO, hogere rendementen kan genereren. Snellere verwerking van informatie of identificatie van minder eenvoudig waarneembare sentimentsinformatie kunnen een informatievoorsprong opleveren. Een ander voordeel is dat een belegger meer tijd overhoudt om na te denken over zijn investeringen in plaats van data te verzamelen of nieuws te lezen.

Een recent voorbeeld is het gebruik van creditcard-transactiedata om een doorlopende voorspelling van de omzet van een onderneming te maken, in plaats van te wachten op de kwartaalcijfers van de onderneming. Deze doorlopende voorspellingen hebben als doel om de ondernemingswinsten accurater te voorspellen en zodoende te profiteren van de winstverrassing tijdens de publicatie van de kwartaalcijfers. Beleggers die zich meer op de lange termijn richten, kunnen informatie over human capital (zoals werknemerstevredenheid of vacatures) en intellectual capital (zoals patenten) gebruiken om ondernemingen nauwkeuriger te waarderen. Dit geldt speciaal voor ondernemingen waarin werknemers en kennis de belangrijkste assets van de onderneming vormen.

Duurzaamheid meten
Voor duurzame pensioenbeleggers is er een belangrijke tweede toepassing van big data. In tegenstelling tot financiële jaarcijfers bestaat er (nog) geen accountantstandaard voor de rapportage over duurzaamheid. Tot enkele jaren geleden betekende dit dat er soms een gat zat tussen duurzaamheidsambities en beschikbare informatie om duurzaamheid van beleggingen te meten en te sturen. Big data kan hiervoor een oplossing zijn. Zo heeft APG in 2018 de data analytics-activiteiten op het gebied van duurzaam beleggen van Deloitte Nederland overgenomen. Met als doel om met behulp van big data en kunstmatige intelligentie ondernemingen te identificeren waarvan de producten en diensten bijdragen aan het behalen van de Sustainable Development Goals van de Verenigde Naties. Op korte termijn gaat dit analytics team helpen met het identificeren van beursgenoteerde ondernemingen die een belangrijke bijdrage leveren aan oplossingen voor maatschappelijke en milieuproblemen, zoals klimaatverandering, wateroverlast en grondstoffentekort. Dit levert cruciale informatie op voor duurzame beleggingskeuzes.

Het is echter niet al goud wat blinkt. De toepassing van big data voor pensioenbeleggen brengt ook nieuwe uitdagingen. Voor het gebruik zijn (grote) investeringen in infrastructuur en data benodigd. Tevens vereist het gebruik nieuwe vaardigheden van medewerkers in het vinden van de data (data scouting), het structuren van de data (data science) en het dagelijks onderhouden van de data. Hiertoe moeten bestaande medewerkers worden getraind of nieuwe medewerkers worden aangetrokken. Ten slotte zijn intellectueel eigendom, informatiebeveiliging, wetgeving (zoals privacy) en de toekomstbestendigheid van de fintech-ondernemingen die de data aanleveren belangrijke zaken die in acht moeten worden genomen bij het gebruik van big data.

Een bijzondere tijd
We bevinden ons in een zeer bijzondere periode. Op korte termijn leidt de opkomst van big data op zijn minst tot strategische vraagstukken over data, informatie, personeel en innovatiebeleid. Mijn verwachting is dat big data in de toekomst een belangrijke bijdrage zal kunnen leveren aan duurzame beleggingsrendementen van pensioenfondsen.

1 De bekendste datasets zijn de jaarcijfers van ondernemingen (Compustat, Worldscope), analistenvoorspellingen (IBES), koersdata (CRSP, IDC) en indexdata (MSCI).