ChatGPT przychodzi do finansów, porozmawiajmy o ryzykach i nagrodach

Wprowadzenie ChatGPT wywołało na świecie furorę. W ciągu pięciu dni od premiery, zdobył ponad milion użytkowników. W ciągu dwóch miesięcy pobił rekord jako najszybciej rozwijająca się aplikacja konsumencka w historii, z 100 milionami użytkowników. Dla porównania, potrzeba było dziewięć miesięcy TikToka i 2,5 roku Instagramowi, aby osiągnąć ten kamień milowy.

Od czasu premiery, generatywny AI zaczął być stosowany w niemal każdej branży, w tym w finansach. BloombergGPT został ogłoszony pod koniec marca, a jego możliwości obejmują analizę sentymentu, ocenę ryzyka, wykrywanie oszustw i klasyfikację dokumentów, a także inne zadania związane z NLP w finansach.

Teraz, gdy puszka Pandory została otwarta, nie ma już odwrotu. Zobaczymy, jak generatywny AI i LLM będą odgrywać coraz większą rolę w sektorze finansowym, co prawdopodobnie doprowadzi do zmiany stanowisk ekspertów inwestycyjnych, którzy będą musieli się skoncentrować na inżynierii i analizie kontekstowej.

Ponieważ zmiana jest nieunikniona, logicznym następnym krokiem jest „debugowanie” systemu, czyli rozpatrzenie potencjalnych ryzyk i znalezienie sposobów na ich minimalizację.

Ryzyko: Potwierdzenie uprzedzeń i nadmierna zależność od „ekspertyzy” maszyn

Obecnie rynki finansowe doświadczają poważnych wahnięć, które pozostawiają wszystkich, poza najbardziej odpornymi na stres inwestorami, z uczuciem mdłości. Teraz rozważmy, co mogłoby się stać, gdybyśmy dodali znaczną grupę doradców finansowych, którzy są silnie uzależnieni od AI w celu udzielania porad inwestycyjnych.

Jest prawdą, że wszyscy wiemy, iż AI jest podatny na uprzedzenia; wiemy również, że ludzka natura sprawia, że jesteśmy znacznie bardziej skłonni do zaufania maszynom, szczególnie tym, które wydają się wysoce inteligentne. To uprzedzenie – zwane „heurystyką maszynową” – mogłoby łatwo wymknąć się spod kontroli, jeśli profesjonaliści zaczną zbyt mocno polegać na prognozach AI i nie będą sprawdzać wyników w oparciu o własną wiedzę i doświadczenie.

Obecna wersja ChatGPT zasadniczo zgadza się z tym, co się do niego mówi, więc jeśli ludzie zaczną pytać ChatGPT o rynki finansowe na podstawie niejasnych, częściowych lub fałszywych informacji, otrzymają odpowiedzi, które potwierdzą ich pomysły, nawet jeśli są one błędne. Łatwo zrozumieć, jak to mogłoby doprowadzić do katastrofy, szczególnie gdy dojdzie do ludzkich uprzedzeń lub leniwego sprawdzania faktów.

Nagroda: Zwiększona efektywność, produktywność, zarządzanie ryzykiem i zadowolenie klientów

Hedge fundy, takie jak Citadel i banki, takie jak Morgan Stanley, już teraz wykorzystują tę technologię jako zasób wiedzy, ponieważ jest ona tak zdolna do wykonywania rutynowych zadań, takich jak organizacja danych i ocena ryzyka. Kiedy zostanie zintegrowana jako narzędzie w arsenale profesjonalistów, może pomóc menedżerom finansowym w podejmowaniu lepszych decyzji w krótszym czasie, uwalniając ich od części pracy, którą najbardziej lubią.

Może również analizować dane finansowe w czasie rzeczywistym, wykrywać transakcje oszukańcze i podejmować natychmiastowe działania w celu zapobiegania stratom. Wykrywanie tych wzorców oszustw byłoby trudne lub niemożliwe do zidentyfikowania przy użyciu tradycyjnych metod. Instytucje finansowe w Stanach Zjednoczonych straciły ponad $4,5 miliarda dolarów z powodu oszustw w 2022 roku, więc jest to ogromna nagroda dla banków.

Ponadto, generatywny AI pozwala na inteligentniejsze asystenty wirtualne, które mogą świadczyć usługi klientom w sposób personalizowany i efektywny przez całą dobę. Na przykład, Tata Mutual Fund z Indii współpracował z platformą Haptik, aby stworzyć czatbota, który pomaga klientom w podstawowych sprawach i zapewnia porady finansowe, co doprowadziło do 70% spadku liczby połączeń telefonicznych i lepszego zadowolenia klientów.

Ryzyko: Niewystarczające regulacje zgodności

Trudno uwierzyć, ale niesamowita moc GPT jest jeszcze w powijakach. Przyszłość z pewnością przyniesie wersję tak zaawansowaną, że nie jesteśmy w stanie jeszcze w pełni zrozumieć jej możliwości. Z tego powodu, społeczność międzynarodowa musi ustanowić surowe, kompleksowe ramy regulacyjne, które zapewnią uczciwe i etyczne wykorzystanie tej technologii. W przeciwnym razie, możemy się spodziewać, że pojawią się praktyki dyskryminacyjne wynikające z uprzedzeń w danych, niezależnie od tego, czy są one zamierzone, czy nie.

Obecnie, brakuje spójnych kontroli, co powoduje, że firmy i kraje są zdezorientowane, próbując zdecydować, jak radzić sobie z tą technologią i jak surowe powinny być ograniczenia. Na przykład, w sektorach, które zajmują się bardzo wrażliwymi danymi, takimi jak finanse, opieka zdrowotna i rząd, wiele organizacji zakazało korzystania z ChatGPT, ponieważ nie wiedzą, jak bezpieczne będą ich dane. Amazon, Verizon, JPMorgan Chase, Accenture i Goldman Sachs to przykłady takiego zakazu.

Na szerszą skalę, kraje również znajdują się w podobnej niepewności regulacyjnej, z niektórymi, takimi jak Niemcy i Włochy, które wprowadzają tymczasowe zakazy, dopóki nie będą mogły zagwarantować, że nie spowodują one naruszeń GDPR. To jest poważna obawa dla wszystkich członków UE, zwłaszcza w świetle znanych wycieków danych, które już zostały zgłoszone przez OpenAI.

Niestety, regulatorzy są już dość daleko w tyle, jeśli chodzi o rozwijanie solidnych ram prawnych dla tej technologii. Jednak, gdy już nadrobią zaległości, możemy się spodziewać, że GPT zajmie swoje miejsce we wszystkich sektorach społeczności międzynarodowej.

Nagroda: Lepsze regulacje oznaczają szybsze wdrożenie

Brak kontroli nad technologią GPT jest główną przeszkodą w drodze do szerszego wdrożenia. Tak, jest to modna nowinka obecnie, ale nie może być traktowana jako poważna część długoterminowej strategii korporacyjnej bez kompleksowych zasad i wytycznych dotyczących jej użycia.

Gdy społeczność międzynarodowa opracuje i wdroży odpowiednie ramy, firmy będą czuły się bardziej komfortowo, inwestując w tę technologię, otwierając nową falę przypadków użycia w nawet najbardziej bezpiecznych sektorach, takich jak opieka zdrowotna i rząd.

Ryzyko: Zalanie rynków finansowych amatorami

Wcześniej wspomniałem o problemie, że generatywny AI może dostarczać tylko dane wyjściowe na podstawie danych wejściowych. Ten problem ma szersze implikacje niż po prostu pozwolenie doświadczonym profesjonalistom na lenistwo. Przynajmniej doświadczeni profesjonaliści mają tło i umiejętności niezbędne do kontekstualizacji danych, które otrzymują, co więcej, niż można powiedzieć o amatorach, którzy myślą, że mogą udawać profesjonalnych doradców, ucząc się, jak korzystać z ChatGPT.

Nie ma nic złego w tym, aby być inwestorem DIY, zwłaszcza jeśli lubisz eksperymentować z rynkami finansowymi i ryzykować na własny koszt. Problem pojawia się, gdy ci stosunkowo niewykwalifikowani ludzie z trochę pieniędzmi i dużo wolnego czasu zaczynają uważać się za bardziej kompetentnych, niż są w rzeczywistości, z powodu AI i zaczynają przedstawiać się jako profesjonaliści. Brak prawdziwego doświadczenia i formalnego szkolenia może spowodować sporo chaosu w krótkim terminie i dodatkowy stres dla prawdziwych profesjonalistów.

Nagroda: ChatGPT może dać profesjonalistom długoterminowy zastrzyk reputacji i demokratyzować porady finansowe

Dobra wiadomość jest taka, że jeśli prawdziwi weterani będą w stanie przetrwać niedogodność tymczasowo zalanych rynków, zobaczą, jak szybko ludzie się znudzą słuchaniem ogólnych porad, które mogliby przeczytać na Yahoo Finance, i zobaczą, jak amatorzy wypadną z rynku tak szybko, jak weszli, pozostawiając tylko doświadczonych doradców, aby zająć się klientami, którzy chcą zapłacić za profesjonalną pomoc od kogoś, kto może dostarczyć prawdziwe wyniki.

Z drugiej strony, ChatGPT może również odegrać rolę w zamykaniu luki wiedzy finansowej i pomóc tym, którzy nie mają dostępu do profesjonalnego doradcy, nauczyć się podstawowych strategii optymalizacji swoich pieniędzy. Jego zdolność do generowania przydatnych, podstawowych porad inwestycyjnych oznacza, że teraz jest możliwe, aby zacząć czynić edukację finansową bardziej dostępną, nawet dla tych, którzy wcześniej nie mogli sobie pozwolić na profesjonalne usługi finansowe.

Obniżanie barier dla lepszej stabilności finansowej jest niezwykle ważną korzyścią tej technologii, ponieważ obecnie tylko jeden na trzech dorosłych na świecie jest finansowo wykształcony.