AI у фінансах: двосічний меч, який переозначає фінансові послуги

Сьогодні лише ледарі не обговорюють штучний інтелект (AI) та його потенціал революціонізувати практично кожний аспект нашого життя, включаючи фінанси. Дійсно, існує приголомшливий ріст ринку AI – він перевищив $184 мільярдів у 2024 році, на $50 мільярдів більше, ніж у 2023 році. Крім того, це цвітіння очікується продовжиться, і ринок перевищить $826 мільярдів до 2030 року.

Але це лише одна сторона. З іншого боку, дослідження показують зростаючі проблеми з впровадженням AI, особливо у сфері фінансів. У 2024 році воно все частіше буде зустрічати проблеми, пов’язані з конфіденційністю та захистом персональних даних, упередженістю алгоритмів та етикою прозорості. Соціально-економічне питання потенційних втрат робочих місць також знаходиться в порядку денному.

 Чи все, що пов’язано з AI, проблематичне? Давайте розглянемо реальні виклики для всепроникного впровадження AI у фінанси та підводні камені, які нам потрібно вирішити зараз, щоб AI все ще могла досягнути мас.

Реальні виклики для масового впровадження AI

Спочатку метою було створити штучний інтелект на рівні людської свідомості – так званий сильний AI – Штучний загальний інтелект (AGI). Однак ми ще не досягли цієї мети; крім того, ми навіть не близько до її досягнення. Хоча нам здається, що ми на порозі введення реального AGI, ще понад п’ять-сім років залишилося, щоб зробити це.

Основною проблемою є те, що поточні очікування від AI сильно перебільшені. Хоча наші технології сьогодні вражаючі, вони являють собою лише вузькі, спеціалізовані системи AI, які розв’язують окремі завдання в окремих галузях. Вони не мають самоусвідомлення, не можуть думати як люди та все ще обмежені у своїх можливостях. У зв’язку з цим, масштабування AI стає викликом для поширення AI. Оскільки AI більш цінна, коли вона використовується у великих масштабах, компанії все ще повинні навчитися ефективно інтегрувати AI у всі процеси, але зберегти її можливість бути налаштованою та примосовуваною.

Крім того, проблеми навколо захисту даних не є основною проблемою AI, як багато хто може подумати. Ми живемо у світі, де дані вже давно не є конфіденційними. Якщо хтось хоче отримати інформацію про вас, це можна зробити без допомоги AI. Реальним викликом інтеграції AI є забезпечення того, щоб вона не була використана неправильно та розгорнута відповідально, без нежаданих наслідків.

Етика використання AI – це ще одне питання перед тим, як AI досягне масового поширення.

Основною проблемою існуючих систем є цензура: Де проходить лінія, коли ми забороняємо нейронним мережам поширення рецепта бомби та цензуруємо відповіді з точки зору політичної коректності тощо? Особливо якщо “погані хлопці” завжди матимуть доступ до мереж без обмежень, накладених на них. Чи стріляємо ми собі в ногу, використовуючи обмежені мережі, тоді як наші конкуренти цього не роблять?

Однак центральною етичною дилемою є питання довгострокової мети. Коли ми створюємо сильний AI, ми зустрічаємося з питанням: Чи можемо ми використовувати розумну систему для виконання рутинних завдань та перетворити її у一种 раба? Цей дискурс, часто обговорюваний у науковій фантастиці, може стати реальною проблемою в наступних десятиліттях.

Що повинні зробити компанії для безперебійного впровадження AI?

На ділі, відповідальність за вирішення проблем AI лежить не на компаніях, які інтегрують AI, а, навпаки, на компаніях, які розробляють його. Технології тихо впроваджуються, оскільки вони стають доступними. Не потрібно нічого особливого – цей процес є природним.

Штучний інтелект добре працює у вузьких нішах, де він може замінити людину у спілкуванні, наприклад, у чаті. Так, це дратує деяких, але процес стане більш доступним та приємним з часом. Одного дня AI нарешті пристосується до стилю людського спілкування та стане набагато кориснішим, а технологія стане все більш залученою до обслуговування клієнтів.

AI також ефективний у пре-аналітиці, коли потрібно обробити великі об’єми гетерогенної інформації. Це особливо актуально для фінансів, оскільки завжди існували відділи аналітиків, зайнятих невиробничою, але важливою роботою. Тепер, коли спробують впровадити AI для аналітики, ефективність зростає в цій галузі. На Волл-стріт навіть вважають, що ця професія зникне – програмне забезпечення AI може виконувати роботу аналітиків значно швидше та дешевше.

Щоб досягнути безперебійного впровадження AI, компанії повинні прийняти стратегічний підхід, що виходить за рамки впровадження технології. Вони повинні зосередитися на підготовці своєї робочої сили до змін, навчати їх на інструментах AI та розвивати культуру адаптивності. Таким чином, все, що пов’язано з зменшенням навантаження на людину у рутинних завданнях, продовжує еволюціонувати. Тільки якщо впровадження AI дає компаніям конкурентні переваги, вони будуть вводити нові технології, оскільки вони стають доступними.

Ключем є досягнення балансу між ефективністю AI та викликами, які вона може представляти.

Потенціал AI у революціонізуванні фінансів

AI у вигляді більш традиційних підходів та інших методів використовувався у фінансовому ринку вже давно, ще до останніх десятиліть. Наприклад, кілька років тому тема високочастотної торгівлі (HFT) стала особливо актуальною. Тут AI та нейронні мережі використовуються для прогнозування мікроструктури ринку, що важливо для швидких транзакцій у цій галузі. І потенціал розвитку AI в цій сфері досить великий.

Коли мова йде про управління портфелем, класична математика та статистика найчастіше використовуються, і немає великої потреби в AI. Однак його можна використовувати, наприклад, для знаходження кількісного та систематичного методу створення оптимального та персоналізованого портфеля. Таким чином, незважаючи на низьку популярність AI у управлінні портфелем, воно має можливості для розвитку там. Технологія може значно зменшити кількість людей, необхідних для роботи в центрах обслуговування клієнтів, що особливо важливо для брокерів та банків, де взаємодія з роздрібними клієнтами грає ключову роль.

Крім того, AI може виконувати завдання молодших аналітиків, особливо в компаніях, які торгують широким спектром інструментів. Наприклад, вам можуть знадобитися аналітики для роботи з різними секторами або продуктами. Однак ви можете доручити попередню збір та обробку даних AI, залишаючи лише кінцеву частину аналізу експертам. У цьому випадку мовні моделі є вигідними.

Однак багато можливостей AI на цьому ринку вже були використані, і залишилися лише невеликі поліпшення. У майбутньому, коли з’явиться штучний загальний інтелект (AGI), може відбутися глобальна трансформація всіх галузей, включаючи фінанси. Однак це може статися лише через кілька років, і його розвиток залежатиме від вирішення етичних питань та інших проблем, згаданих вище.