Hyggelig å møte dere. Jeg er da Marte. Jeg henter meg inn etter den introen. Sitter da i ledergruppen i det vi såkalt kaller oljefondet. heter jo Norgesbanken Bestent Management, er navnet på organisasjonen. Jeg har jobbet mye med å få kvinner til å bli interessert i finans. Eh, og når jeg startet i fondet så var vi en gjeng med økonomer, men nå trenger vi teknologer. Så det å få kvinner som er interessert i tek inni finans, det er jo da neste nivå, for der er vi for få.

Og bak meg nå skulle dere egentlig sett et bilde av hele Norges sparegris. Det var et bilde av en sparegris. Kan dere se for dere den grisen istedenfor? Ja. 19000 milliarder kroner har vi den eh grisen. Og vi er da eh verdens største statlige investor. Og dette eier dere, ikke sant, som er nordmenn i hvert fall. Hørte det var noen svensker med kun 700 ansatte. Og for å få til dette så må vi benytte teknologi, mye teknologi. Så på mange måter så er vi jo like mye teknologiselskap som vi er en investor. Og 1 tredjedel av mine kolleger, de skriver kode på jevnlig basis. Det jevnlig basis regner vi her som hvert fall ukentlig. Så jeg mener at det er dekning for den tittelen vi lagt opp i dag. Det er billion dollar tech. Det er det vi har. Og det er det jeg skal fokusere særskilt på denne i denne presentasjonen. Teknologi og da spesielt hvordan er det vi bruker AI for å gjøre dette enda mer effektivt. Og der kom den da. 20% mer effektivt. 20% mer effektiv på årlig basis. Det er ambisjonen vår med å ta i bruk AI. Og hvordan var det vi kom opp med dette målet? Da må dere høre på dette.

When you have the cost of intelligence coming down so dramatically like it is now, what is it going to do to productivity in the world? I mean, supposed to go up, right? That's what theory tells us and that's what I think. So, so eh I've told everybody in in our company that hey, we should we should improve our productivity by 10% of the next 12 months all of us. And that's and you know how I got the number. Did you ask? No. I just I just took it straight out of the [Musikk] air. Do you think what do you think about that number? Is it low high? Underambitious. Underambitious. What should What should increase by? How do you how do you measure the stuff we do? [Musikk] measurement just kind of stuff that I produce. How much of your company writes code? [Musikk] Eh, 15 people in in technology probably 15 20% of us more actually. But okay, let's let's say that's 20% writing code. I think an overall goal of like, you know, 20% productivity increase in a 12 month period is appropriately ambitious given the tool and given the tools that we will launch over the next 12 months. Ok. Sounds like I should up the game a bit. I think so. Yeah. I'll just tell everybody you told me to. So that's fine.

Eh og det gjorde han. Eh vi spurte jo da Sam Oltman intervjuet der fra august eh 2023. Mye har skjedd siden da. Han slo Nikolai da etter litt om men at en av fem av oss, altså 20% eh skrev kode. Jeg gå tilbake og sett det var cirka riktig eh den gangen jeg sa intro. En av tre av oss skriver kode nå på jevnlig basis. Og det er ikke noen tvil om at AI har gjort det lettere. Det kommer jeg også tilbake til.

Men før vi snakker da eh om hvordan vi jobber med AI fondet, så må jeg fortelle dere ta et lite skritt tilbake og fortelle dere om dette fondet som dere alle er medeirøy. Verdens største statlige fond eh rundt da 19000 milliarder kroner under forvaltning. Jobben vår den er da ivareta å bygge finansielle verdier for fremtidige generasjoner, men også for nåværende generasjoner. Og apropos nåværende generasjoner, 1 fem. Er det noen som kan gjette hva det tallet er relatert til? Ingen gjetninger. Barn i bakgrunnen. 1,5 barn. Nei, jeg tar den 1 fem. Det er da andelen av offentlige utgifter som betales av fondet. Så der er det jobb med mening. 1 femel av lærerne da til disse barna 1 fem av alle sykepleierne vi har i landet 1 femtedel av en eller annen vei man kunne finne på å bygge på Vestlandet. Det betaler vi for. Vestfold. Nei, det var dårlig med det. Ok, jeg må sende litt dit da. Ja, vi bestemmer forresten ikke hva det brukes til.

Eh, Jens Stolpenmark, som nå er tilbake som finansminister, eh, lanserte jo i sin tid handlingsregelen. Det er jo da en regel eh, som innebærer at man kan bruke nå 3% av fondet eh årlig. Det kan brukes over ved statsbudsjettet. Og hele ideen er jo det at hvis man bare bruker det, for det tilsvarer da forventet realavkastning på fondet, så vil dette fondet være evig. Vi har det for fremtidige generasjoner, men som dere ser 1em av et veldig stort tall, det blir et veldig stort tall. Derfor dekker vi mer og mer av løpende utgifter på statbudsjettet og vi tar en stor del av kaka der. Eh, så dette er veldig viktig også for nåennere generasjoner.

Og hva er det vi investert i? Vi er en global investor. Vi er ikke investert i Norge. Vi er kun investert eh internasjonalt. Vi er i investert i verdens aksjemerkeder 70% cirka der så ert i obligasjoner, altså selskapsobligasjoner, statsobligasjoner rundt omkring eh i verden. Så har vi 2% av fondene i eiendom. Det høres ikke så mye ut, men siden vi er så stort fond så er det ganske mye. Vi har rundt 1000 bygg rundt omkring i verden i noen av de største byene eh i verden. Og ta med meg det vi har på den noterte siden på eiendom, så er vi faktisk verdens femte største eiendomsinvestor. Det sier litt av skalaen her. Så fikk vi for et par år siden inn unot fornybar infrastruktur i mandatet vårt. Der har vi ikke så mye foreløpig, men vi kan investere opp til 2% her. Men de prosjektene vi har gått inn i, de er gigantiske. Vi eier blant annet en stor eh vindmøllefarm utenfor Nederland som gir energi til en million eh husholdninger i eh Nederland. Og her kommer vi til å fortsette å kjøpe oss opp.

aksjer 70% eh som jeg nevnte i aksjer i 9000 selskaper. Hvis dere klarer å tenke på en eller annen merkevare så er vi antakeligvis investert i det selskapet. Vi eier i snitt 1,5% av alle børsnoterte selskaper. Eh, og det gjør oss i den største enkelt investoren i verden. Når man er investert i aksjelmarkedet så har man en forventet høy avkastning, men man må også være forberedt på disse store svingningene vi ser i markedet. Og det ser vi i aller høyeste grad nå med handelskrig og så videre som skjer eh i markedet.

Så opp tilbake til teknologi. For å forvalte denne store pengesekken på eh rundt 19000 milliarder kroner da så kreves det enormt mye automatisering og teknologiske løsninger. Ålig så håndterer vi 49 millioner transaksjoner. Hver dag så handler vi verdier som er mer enn det Oslo Børs handler på daglig basis. Og en enkel måte å illustrere dette på er denne jordkloden som du ser bak meg. Vi starter da i Singapore. Når eh arbeidsdagen og handlene starter der så tar vi over stafettpinden i London og Oslo når Europa våkner. Gir den videre til New York når markedene åpner i USA. Så sover vi en time før markedene åpner igjen i New Zealand og Asia begynner på nytt. Og i løpet av dette døgnet da så skal jo da mest mulig skje automatisk. 98% av alle de transaksjonene vi har skjer automatisk. Og så er jeg over til AI.

Ehm jeg nevnte jo i sted når vi begynte å ta i bruk eh generativ i fondet når det chats GPT eh kom. Men det vi eh har gjort en god stund eh er å bruke dette i såkalte maskinlæringsmodeller. Det har vi gjort eh over flere år. Men det er jo ikke noe tvil om at Sam Ottman sin chat GPT, generativ av gjorde at hele bransjen, innkludet oss, virkelig fikk fart på seg for å lage strategier knyttet til dette. Eh vi har da eh en ambisjon eh om å være best på å bruke AI innenfor kapitalforvaltning. Vi allti høye visjoner og ambisjoner. Eh dette er viktig for oss. Det handler da om tre ting. Det handler om å øke effektiviteten. Jeg var inne på disse 20%ene. Vi har demokratisert AI fondet. Så veldig mye handler om å bruke dette i det daglige. Gjøre ting mer effektivt enn du gjorde tidligere. Så handler det om avkastning. forbedre avkastninger. Det hjelper oss til å analysere investeringsbeslutninger, lære av våre feil. Investerer ikke på våre vegne. Veldig viktig å si. Kommer tilbake til det.

Og så eh det siste vi har er forbedret risikostyring. Eh ved bruk av AI så kan vi bygge mye mer avanserte modeller enn det vi kunne gjøre tidligere. Vi sitter på enormt mye data. Eh og her kan det hjelpe oss vi. Et eksempel er at så bruker de vårt cyber cyberforsvar. veldig veldig viktig for oss å være sterke på det området. Det hjelper oss til å oppdage og analysere og ikke minst svare på cybertrusler mye bedre og raskere enn det vi kunne gjorde tidligere. Og for å jobbe med dette i tillegg til da selvfølgelig hele fondet som er på denne reisen, så har vi et AI team. Her ser dere Andreas som blant annet er en som jobber i dette teamet. Eh de hjelper da med veiledning, med støtte til hele organisasjonen. Og de har da eh fire fokusområder. Det første går opp med det hele tilrettelegge for AI at alle kan bruke AI. De løper rundt og dytter på oss. Eh, det er også veldig mye læringsverktøy. Så driver de med AI styring. Vi må bruke dette på en god måte. Vi var innom det i sted, ikke sant. Her er det helt åpenbart noe som etisk ikke kan være. Du må dobbeltsjekke faktaene dine. Du må vite hva slags type data kan du legge i disse modellene, hva er sikkert og så videre. Her kan vi ikke tro feil. Og så er det ansvar for en ordentlig infrastruktur. Det trengs her datastrømmer og for å være med oss i ledergruppen og prioritere hva er de viktige prosjektene. Og så skal vi ha gode eksterne samarbeid. Nå har vi gått ganske all inn med eh Antropic. Vi går med cloud tidligere ved Chat GPT. Eh og at de hele tiden ser på hva er den beste mulige måten at vi kan bruke dette. Hva finnes der ute. Fordi her går det lynraskt.

Og så i fjor eh for å på en måte liksom virkelig inspirere oss og sitte og ned og workshop så arrangerte vi tech days. Så kan dere se en liten snutt fra [Musikk] det. I think in ains number tip is use AI. If you embrace it, you'll be fine. If you don't, you're going to fall behind quite fast. [Musikk] I think veryol start building I think I can make money on formal [Musikk] [Applaus]

Men det sa Nikolai, det var ikke nok. Så nå har vi tech year. Så vi fortsetter dette arbeidet. Og blant de tingene vi har nå er AI ambassadører på tvers av hele fondet. De ser litt livrudd ut på den sliden her, så kanskje lærte de noe veldig vanskelig. Men det de hjelper oss med er da, vi har valgt tre seer. Det er da cloud, det er curser og det er coilot. Så de som ikke kjenner verktøyene så er da cloud. Det er jo den generative språkmodellen. Cursure er med for utviklere. A hjelper deg programmerer. Og så er det Kpallet som er integrert i verktøyen, ikke sant. Det sier litt om hva slags type data man kan legge inn og hvordan det hjelper deg eh i hverdagen. De hjelper oss eh til å sette i gang prosjekter på tvers av absolutt alle eh avdelinger eh og være med på idgenerering, få opp de beste eh tingene.

Og hvordan er det vi konkret jobber med AI fondet? Nå har jeg tenkt å gi dere tre eksempler som viser litt av bredden og som er knyttet til disse pilarene i strategien vår. Og den første det er en investeringssimulator. Og nei den handler ikke på vegne av oss, men den hjelper oss. Dette prosjektet det startet vi i 2021. Vi lanserte første pilot i 2022. Og det er rett og slett en løsning for å støtte porteføljeforvalterne våre med å ta gode investeringsbeslutninger. Man skal lære av sine feil. Man skal også lære av det man gjør eh riktig.

Sånn at det denne løsningen gjør er jo her er det liten skri, jeg vet ikke om dere ser det, men det man kan se ut fra denne løsningen er jo da når de går inn i simulatoren er å se, ok, handler jeg normalt i tråd med markedet, altså sånn som de fleste andre, eller er jeg mer kontrær? Da har jeg mer kontrære posisjoner. Vi ønsker å være i det siste, ikke sant, og være litt ulik andre. Det er der du kan tjene penger. Du kan også se for eksempel om du eh vanligvis tjener penger hvis du investerer i forkant av at selskapet legger fram resultater eller etterpå. Da kan basert på dette og mange mange indikatorer gi deg noen hint, noen tips til hvordan du kan investere bedre neste gang. Og den analyserer hver eneste handel du gjør. Da kan man skjønne hvem som hva som driver avkastningen porteføljene sin. Og så kan man legge bedre strategier. eh fremover. Nå eh brukes en av alle våre porteføljeforval og så har vi kjørt tusenvis av simuleringer på den eh og er blitt et produkt som vi er veldig glad i.

Som jeg nevnte så handler vi enormt mye i markedet. Vi er en indeksnær investor. Det innebærer at vi handler da i tråd med referanseindeks vi har fått av finansdepartementet. Og basically så er vi markedet og markedet det endrer seg kontinuerlig. Det kommer selskaper inn og ut av indeksen hele tiden. Her snakker vi om tusenvis av selskaper. Og så i tillegg så har vi store kontantstrømmer. Det vil si vi i fjor så var det 400 milliarder kroner som vi da i Norge tjente på olje og gass i Nordsjøen som da ble tilført fondet. I tillegg så tjente vi 400 milliarder kroner på at vi er investert ut i markedet. Det vil si utbyttet fra selskaper, eh renteinntekter, selskapet inntekter fra disse byggene vi eier rundt omkring i verden. 400 milliarder kroner fra det. Så 800 milliarder kroner kom inn til oss, og det må vi investere. Vi kan ikke putte det i banken. Ikke noe bank som eksisterer for så mye penger. Så dette må vi da putte handle for. Eh, og derfor må vi handle mye. Og når du handler en aksje, så vet sikkert de fleste at da kan du påvirke prisen på den aksjen. Når du er så stor som oss, da kan du hvert fall påvirke prisen på en aksje når du går ut og inn. Så derfor så må vi handle på en smart måte, eh, sånn at vi kan handle billigst mulig. Og da kan AI hjelpe oss.

Så august 2023 så startet vi da et pilotprosjekt for å spare penger på hvordan vi handler. Eh, og det det eh simulatoren der basically gjør, det er å forutse hvilke aksjer kommer til å gå inn i indeksen vår sånn at vi kan handle i forkant eller ut. Og denne preduksjonsmodellen, det vi ser er at det er mye bedre enn historisk data til å fortelle oss hva eh vi bør gjøre. Og så har vi jobbet mye med å gjøre modellen bedre. Blant annet så brukt noen tidsperioder for mye og så videre. Ja, da kan man gå inn og fortelle modellen, nei, vi vil at du skal være litt annerledes. Ikke fokusere så mye på covid hvor markedet var veldig veldig annerledes enn det er nå. Og totalt så har vi spart veldig mye eh på å handle mindre. Og potensialet det er veldig veldig stort for oss når vi er så store aktør.

Og så et siste eksempel. Dette viser da hvordan du kan virkelig bruke det uansett hva du holder på med. om de ikke er investor eller jobber i finans. Eh, teknologi kan ta i bruk i alle deler av virksomheten. Dette er en liten baby fra min avdeling. Der har vi bygd et dashboard for alle våre kommunikasjonsaktiviteter på tvers av da hele virksomheten. Og utgangspunktet her det var som i disse andre, det var mye data. Det var mye fragmentert data. Vi var avhengig av data fra tredjeparter og vi hadde de ikke samlet et sted. Så vi har satt opp da den integrering med tredjeparter. Eh, vi har fått dataen automatisk i vårt datavarehus. Vi har feedet nå alt dette inn i Snowflake. Og når man har det et sted så er det jo veldig mye enklere å lage rapporter og så videre. Det går mye mye fortere. Vi sparer masse tid. Så er dashboardet det er kodet til Python og det bruker en pakke som heter Streamlit for å fremstille dataen. Og hvis dere har veldig mye tekniske spørsmål så må du spørre Sara som har bygd det her.

Resultatet det ser dere her. Eh, dette er bygd av folk med veldig lite kodeerfaring fra før av fordi vi har brukt AI da til å hjelpe oss å skrive kode. Det det viser er jo da en kvantitativ oversikt over det. Akkurat her er vi inne på eventer, ikke sant? Hvor mye ute er å snakke på foredrag. Sånn når jeg står og snakker her så er det registrert i denne databasen. Og da kan man se, ok, hvilken avdeling er ute og snakker, hvilke team, hvor er de, hvilkene markeder, er det i Singapore, er det i USA og så videre og så kan vi se hvilkene temaer de snakker om og så kan vi se, ok hvor hvilke målgrupper er det vi da? Når, hvem er det vi ikke når, når vi på slutten av året sitter og analyserer eller når som helst ellers? Blir litt intern konkurranse mellom de ulike måtene. Og så er det tilgjengelig for hele organisasjonen. Det var veldig viktig for oss. Det oppdateres automatisk. Det spares rett og slett veldig mye tid. Det var det jeg hadde tenkt å si. Et lite innblikk i hvordan vi jobber. [Musikk] Ja.