Как уже используется ИИ на рынке инвестиций
Одним из первых свою разработку представил JPMorgan — IndexGPT, пользовательское решение, позволяющее находить определенные акции для инвестиций, по сути, аналог тематических фондов. Российские брокеры и банки также активно внедряют ИИ.
Искусственный интеллект довольно активно используется на рынке инвестиций, принося, как считают многие, значительные улучшения в различных аспектах управления капиталом. К примеру, Vanguard Group внедрила ИИ для управления фондами на сумму $13 млрд. Более того, компания использует стратегии, включающие торговые идеи, разработанные ИИ, наряду с традиционными подходами для более детальных финансовых прогнозов.
Morgan Stanley представила инструмент на базе технологии ChatGPT от OpenAI – AI Morgan Stanley Assistant, который помогает консультантам разрабатывать инвестиционные стратегии.
В России ИИ также находит применение на финансовом рынке. Например, «Т-Инвестиции» в декабре 2023 года запустили первого в России цифрового ассистента, специализирующегося на инвестициях. Робот подбирает персональные рекомендации, помогает с анализом рынка и составлением инвестиционного портфеля. «БКС Брокер» также внедрил систему управления капиталом на основе ИИ, которая анализирует 36 акций российских и американских компаний и валютную пару USDRUB_TOM, формируя портфели из этих инструментов.
С одной стороны, действительно, большие языковые модели стали значительным прорывом в областях, где ранее мог использоваться только человеческий интеллект. Цифровые ассистенты, голосовые помощники, быстрое создание «красивых» писем и почти «бесшовное» общение с иностранцами в переписке — все это примеры сфер, где ИИ действительно способен оказать помощь. Но, с другой стороны, во многом ИИ становится маркетинговым ходом, но никак не успешным торговым подходом, ориентированным на массового клиента.
Направления развития ИИ на рынке инвестиций
Я бы выделил шесть основных тем, которые обсуждают, когда речь идет об ИИ в инвестициях.
1. Поиск новых инструментов для инвестиций. По задумке, ИИ сможет помочь инвесторам находить и оценивать финансовые инструменты, анализировать новые рынки и определять перспективные. Но на самом деле новые инструменты с помощью автоматизированных подходов ищутся уже довольно давно, несколько десятилетий с помощью различных алгоритмов перебора.
2. Анализ больших данных. Алгоритмические системы способны обрабатывать огромные массивы информации — то, что не под силу сделать обычному человеку. На рынке инвестиций это также важно, когда речь идет, например, о финансовых отчетах и аналитике. И действительно, обучить сеть на большом массиве данных можно, но добиться, чтобы она его весь запомнила — крайне сложно. А чтобы «осознала» и при этом не галлюцинировала, — пока невозможно в принципе. Так что анализ больших данных – это все-таки не про тот ИИ, который используется сейчас в инвестициях.
3. Алгоритмический трейдинг и высокочастотная торговля. Говоря об алгоритмической торговле, попытки научить ИИ торговать предпринимаются довольно давно, однако главная проблема получаемого результата — это эффект «черного ящика» — неясно, как именно получает результаты порождаемый инструмент. В некоторой степени можно сказать, что ИИ имеет успех для краткосрочного предсказания микроструктуры рынка при HFT-торговле (high frequency trading — HFT или высокочастотная торговля), так как, опять же, обладает способностью анализировать большой массив данных, но здесь речь не про большие языковые модели (large language models – LLM).
4. Управление рисками. Некоторые заявляют, что ИИ может помочь в прогнозировании и оценке рисков при помощи анализа большого массива исторических данных и текущих рыночных условий. Однако классические риски просчитываются обычной специализированной математикой, а предсказание внеэкономических, политических, военных и прочих рисков, «краевых событий» — на это искусственный интеллект не способен.
Хотя одно эффективное и успешное применение ИИ в контроле рисков мне известно — погодные модели ИИ при торговле товарами. Но это узкая ниша, сложный рынок, сам по себе не очень доступный массовому трейдеру-«одиночке».
5. Пользовательские чаты и ИИ-ассистенты. Вот тут наконец попадание в яблочко! Это та сфера, в которой ИИ может улучшить взаимодействие с клиентами, сокращая издержки на персонал в отделах поддержки и call-центрах. И пока это главное поле применения языковых моделей в широком ритейл-бизнесе. Это пример того, где уже сейчас можно получить реальный и ощутимый эффект в сокращении костов.
6. Еще одним реальным и эффективным применением ИИ может стать сокращение расходов на аналитиков нижнего уровня. Первичным анализом может заняться LLM, но нужно иметь в виду, что здесь речь не о том, чтобы проанализировать большой массив данных с помощью ИИ, а о том, чтобы собрать разрозненный и неформальный материал на человеческом языке и из него сделать унифицированную формальную базу, понятную классическим алгоритмам статистического и иного анализа.
Основные препятствия для развития ИИ в сфере инвестиций
Ключевое существующее на сегодняшний день ограничение ИИ заключается в том, что он позволяет решать только часть нетворческих интеллектуальных задач. Технология неплохо справляется только там, где нужно автоматизировать рутинные процессы, требующие человека. Это не значит, что ИИ в принципе не сможет оказаться здесь эффективным, но вот добиться ситуации, где «вкалывают роботы, а не человек», мы сможем лишь значительно позже.
Однако суть, сердцевина инвестиционной деятельности и особенно трейдинга, — это сражение. Сражение со множеством умных, жадных, расчетливых и сильных противников, которые, как и вы, хотят поделить один пирог. Если вы хотите с помощью инвестиций или активной торговли получить доходность, превышающую ставку рефинансирования, то это значит, что эту доходность вы у кого-то отберете: все, что выше ставки, — это игра с нулевой суммой. Если вы заработали, значит кто-то потерял. И в этом бою электронный разум пока еще не может тягаться с человеческим.
Честно говоря, я крайне скептически отношусь к разработкам что от Vanguard, что от российских брокеров. Не столь важно, где были разработаны инструменты. Дело в том, что это может быть самообман, это может быть манипуляция, когда под видом «нового» ИИ выдаются относительно успешные, но довольно старые модели, или маркетинг, эксплуатирующий модную тему повсеместного внедрения искусственного интеллекта. Так или иначе все эти разработки вряд ли станут успешным революционным торговым подходом, предлагаемым массовому клиенту.
Сможет ли ИИ изменить рынок?
Здесь на повестку дня выходит вторая очень важная проблема, которую я упомянул выше. Глобальная экономика как минимум со времен пандемии коронавируса находится в кризисе, и она так и не сумела пока преодолеть последствия напечатанного в 2020 году денежного навеса. При этом последние пару лет, несмотря на происходящие мировые конфликты и катаклизмы, глобальный рынок показывает очень мощный рост.
Однако нужно признать, что весь этот рост сконцентрирован в очень небольшом количестве компаний и отраслей, в то время как в большей части остальной экономики мы не наблюдаем чего-то, хоть сколько-нибудь сопоставимого: если из индекса S&P убрать первые 10-12 компаний по капитализации, большая часть из которых так или иначе связана с надеждами на ИИ, то мы увидим, что индекс-то и вовсе не рос. И капитализация этих первых десяти компаний составляет чуть ли не 40% от всего индекса, а вторую половину ее объема делят все оставшиеся 490 компаний.
И в огромной степени весь этот рост связан с ожиданием фундаментального прорыва в ИИ — создание сильного искусственного интеллекта (AGI), который по сути позволит полностью заменить человека в любой интеллектуальной деятельности. Вот это действительно будет кардинальный прорыв в производительности труда и шаг в cингулярность.
Только ожидать подобную разработку стоит не в этом году и даже не в следующем. Со времен создания Фрэнком Розенблаттом в 1957 году первой модели персептрона было множество волн ИИ-энтузиазма, сменявшихся разочарованием, так называемыми «зимами искусственного интеллекта». Период зим каждый раз становился все короче: последняя зима между бумом сверточных сетей 8 лет назад и сегодняшними большими языковыми моделями уже была даже не совсем зимой, а легкими заморозками. Но до недавнего цикла интереса к ИИ технология не являлась драйвером рынка.
Сейчас ситуация совершенно иная: мы надеемся перескочить фундаментальный экономический кризис с помощью ИИ, перезапустить экономику радикальным технологическим прорывом. К сожалению, это подкрепление похоже не успеет: у нас нет и двух лет перед началом потенциального обвала, и сильный ИИ (AGI) просто не будет к этому времени готов оправдать надежды инвесторов.
Читайте также: