Молодой ленивый сотрудник: как используют ИИ инвестиционные компании и брокеры

ИИ-инвестиции

По данным Банка России, 21% финансовых организаций используют в своей работе искусственный интеллект на постоянной основе и еще 15% тестируют пилотные проекты в этой области, 29% компаний собираются внедрить ИИ в ближайшие три года. Об этом говорится в докладе ЦБ об искусственном интеллекте, опубликованном на прошлой неделе. 

ЦБ описал итоги своего исследования 252 организаций, работающих в сфере финансов. Самыми активными в использовании ИИ оказались страховые компании: на постоянной основе искусственный интеллект используют 60% организаций, в основном для андеррайтинга, то есть для оценки рисков наступления страховых случаев. На втором месте оказалась сфера платежных услуг — 33%.  

А вот профессиональные участники рынка ценных бумаг — инвесткомпании, управляющие и брокеры — используют ИИ постоянно в 29% случаев, еще 24% брокеров и УК тестируют пилотные проекты

Как они применяют ИИ и смогут ли модели заменить аналитика или управляющего? 

Как следует из доклада Банка России, на рынке ценных бумаг искусственный интеллект применяется активно. Например, 20% компаний используют ИИ для анализа рыночных данных. В 16% случаев ИИ обрабатывает заявки и сделки, в 14% — выявляет аномалии и прогнозирует рыночные тренды.

Используют они ИИ немного по-разному. Например, управляющие с помощью ИИ прогнозируют доходность ценных бумаг (44%), оценивают макроэкономические данные и персонализируют предложения (33%), формируют портфели и оценивают риски (28%). В брокерском бизнесе картина несколько отличается. Самая частая задача, которую брокеры поручают искусственному интеллекту, — персонализация инвестиционных рекомендаций (35% случаев). Далее идет оценка клиентского профиля по параметрам KYC (30%) и мониторинг рыночной информации в реальном времени (22%).

А поговорить?

Но прежде всего управляющие, инвесткомпании и брокеры используют ИИ для взаимодействия с клиентами с помощью чат-ботов, звонков или электронной почты. Эта тенденция появилась еще до ChatGPT или других генеративных моделей искусственного интеллекта. У «Финама», по словам заместителя генерального директора по брокерскому бизнесу Дмитрия Леснова, около 60-70% контактов с клиентами происходит с помощью ИИ, без привлечения сотрудников. При этом, отмечает он, средняя оценка от клиентов, которую получает такой сервис, — 4-4,5 балла из пяти. Это говорит о том, что инвесторов такая коммуникация в целом устраивает, добавляет Леснов.

В «Ньютон Технологиях» у ИИ ряд рутинных повседневных задач — речевая аналитика диалогов с клиентами, автоматизация документооборота, внутренняя база знаний для сотрудников компании на основе данных корпоративного сайта, перенаправление обращений в IТ-поддержку, рассказывает руководитель управления искусственного интеллекта компании Василий Иванов.

В Сбербанке, делится успехами руководитель брокерского бизнеса Аиша Кубезова, время обработки запросов от инвесторов снизилось с недели до одного дня. Кроме того, по ее словам, ИИ теперь отвечает за клиентские исследования, в том числе перед запуском нового инвестиционного продукта. В «Альфа-Инвестициях» ИИ адаптирует инвестиционное приложение под интересы и запросы пользователя, рассказывает руководитель по внедрению ИИ «Альфа-Инвестиций» Алексей Серебренников.

При этом искусственному интеллекту поручаются и более творческие задачи, например анализировать тональность заявлений ЦБ или пресс-релизов по поводу ключевой ставки и прогнозировать решения ЦБ по ставке. По словам генерального директора УК «Первая» Андрея Бершадского, это позволяет более точно предсказывать решения ЦБ по ключевой ставке. Аналогичное решение применяют и в General Invest, говорит директор по инвестициям Димитрий Резепов.

Аналитика от ИИ

Многие брокерские и управляющие компании используют ИИ для создания аналитического контента. В БКС ИИ собирает данные для аналитического обзора, может составить консенсус-прогноз, но не подменяет собой настоящего аналитика, говорит директор по поддержке продаж и клиентскому опыту «БКС Мир инвестиций» Андрей Верещагин.

Для рядового аналитика в теории использование нейросети при подготовке аналитической записки может значительно сэкономить время, согласна директор департамента образовательных программ ИК «Велес Капитал» Валентина Савенкова. Например, при написании утреннего и вечернего обзоров каждый день. Эту однообразную ежедневную задачу — собрать информацию о событиях и новостях, которые влияют на рынки, отследить статистику торгов — они могли бы передать ИИ.

«Это проблема. Если полностью довериться нейросетям при подготовке аналитики, есть риск ошибиться», — считает Савенкова. «ИИ склонен к галлюцинациям: иногда он берет информацию из устаревших источников или делает вывод не на основании официальной статистики, а по мотивам комментариев блогеров. А кроме того, толкования ИИ часто бывают слишком шаблонными и требуют как минимум доработки человеком, если не полного пересмотра», — говорит она.

«ИИ может функционировать в рамках паттернов, выявленных в обучающих данных, но испытывает трудности с ситуациями, выходящими за эти рамки. Поэтому в процессах, где важна абсолютная точность, обязателен контроль человеком», — говорит, в свою очередь, директор департамента IT ГК «ГБИГ Холдингс» Владимир Акимов.

Подходящая роль для нейросети — младший ассистент аналитика, считает Савенкова. Он вполне справится со сбором конкретных данных и проверкой орфографии, а все остальное — уже задача аналитика.

С молодым, амбициозным, но ленивым специалистом сравнивает ИИ руководитель департамента брокерского обслуживания Совкомбанка Игорь Лаухин. «ИИ сейчас очень старается угадать правильный ответ, то есть ответить на запрос так, как ты хочешь, чтобы он ответил. Ему не хватает критического мышления, которое появляется только с опытом», — поясняет он.

Руководитель блока «Цифровой бизнес» УК «Альфа-Капитал» Антон Граборов говорит о том, что нейросеть в аналитике выполняет функции второго пилота. Это значит, что любая аналитика после ИИ верифицируется человеком, который в конечном итоге и отвечает за качество и достоверность анализа.

Фейкньюз и галлюцинации

В докладе ЦБ говорится, что применение ИИ может привести к реализации различных рисков и ущербу. Сами брокеры и инвесткомпании среди основных называют репутационный и операционный риски. Их отметили 20% и 16% респондентов в опросе ЦБ. Еще 13% опрошенных называют высоким риск зависимости от поставщиков ИИ-решений.

Впрочем, руководитель департамента портфельных инвестиции ВИМ инвестиции Сергей Дюдин говорит, что при текущем уровне развития и проникновения искусственного интеллекта рисков для качества аналитического контента практически нет. В ВТБ и ИФК «Солид» считают иначе. Искусственный интеллект умеет убедительно выдавать ошибочную информацию за достоверную, а это может привести к тому, что инвестор примет решение на основе несуществующих новостей или трендов, сообщил в своем комментарии ВТБ. ИФК «Солид» относит к таким ошибкам некачественные изначальные данные, которые могут привести к неверным рекомендациям или торговым сигналам для клиентов.

«Основной риск — это появление фейковой информации в значимых документах. Все факты сейчас приходится проверять по несколько раз. Информационного шума в принципе стало больше, теперь к нему добавился сгенерированный контент, и все это влияет на котировки через восприятие инвесторов», — добавляет инвестиционный стратег «Гарда Капитал» Александр Бахтин.