Системи штучного інтелекту як сучасний драйвер розвитку фінансового ринку

Abstract

Недавно, експерти Всесвітнього економічного форуму спільно з консалтинговою компанією Deloitte представили доповідь про можливий вплив штучного інтелекту (ШІ) і машинного навчання (МН) на світ фінансів [1]. Автори вивчили різні сценарії того, як ШІ і машинне навчання можуть бути застосовані на практиці в майбутньому і до яких наслідків це може призвести. Відзначається, що ШІ змінить набір характеристик, якими повинен буде володіти успішний бізнес в сфері фінансів. Якщо раніше успішність багато в чому залежала від обсягу портфеля активів, то в майбутньому у виграші будуть залишатися, перш за все, компанії з найбільшою базою даних. ШІ необхідно якомога більше знань для підвищення ефективності. На місце «масового виробництва», тобто вироблення стандартних пакетів послуг і їх поширення серед клієнтів, прийде більш персоналізований підхід. Він стане можливий, знову ж таки, завдяки ШІ. Можуть зникнути банківські рахунки в традиційному вигляді. На зміну рішенням людини про те, як витрачати свої заощадження, може прийти алгоритм, який буде автоматично розподіляти кошти клієнта. Все це буде засновано на автоматичному аналізі великого обсягу даних про всі фінансові можливості і обов'язки клієнта.Очевидно, що спектр професій схильний до змін під впливом часу і моди. Це в повній мірі стосується і фінансової сфери. У 2001 році всі були захоплені вивченням ринку акцій інтернет-компаній. У 2006 році на гребені хвилі були фахівці з аналізу забезпечених боргових зобов'язань. До 2010 року стали затребувані кредитні трейдери. У 2014 році з'явилися комплаенс-фахівці. І ось, до 2017 року незамінними стали експерти в сфері машинного навчання і великих даних. Аналітики оанку J.P. Morgan під керівництвом Марко Колановіча і Раджеша Крішнамачарі випустилиоб'ємну доповідь про використання Big Data і машинного навчання у фінансовій галузі [2]. Його автори стверджують, що технологи машинного навчання будуТь відігравати ключову роль у розвитку фінансових ринків. Біржові аналітики, портфельні керуючі, трейдери і директори з інвестицій - всі повинні освоїти науку великих даних. Інакше вони залишаться без роботи, кажуть автори дослідження. Традиційні джерела інформації - щоквартальні звіти і рівень ВВП - більше не актуальні. Ті, хто володіють інструментами Big Data скоро будуть здатні передбачати всі ці показники ще до виходу звітів. Приклади використання машинного навчання (МН) в банківській галузі ясно вказують на те, що провідні банки США сприймають ШІ і МН дуже серйозно. Постійно зростаючі доходи гігантів на кшталт JPMorgan Chase, Wells Fargo, Bank of America, Citibank та ін. показують, що це правильний напрямок і впровадження банківських послуг за допомогою рішень МН - це те, як індустрія повинна розвиватися в майбутньому [3]. Відзначимо нарешті ще одну знакову подію, яку очікує фінансовий світ. Найближчим часом буде укладена найбільша в історії угода, пов'язана з штучним інтелектом. Агентство S&P купує компанію Kensho за $550 млн. Цей стартап придумав Google для здійснення вдалих капіталовкладень.