Искусственный интеллект (ИИ) открывает перед банками множество перспектив, поскольку делает повседневные задачи более эффективными. Благодаря этому инструменту также проще и быстрее проводить комплексный анализ и моделирование рисков.
По данным Business Insider , искусственный интеллект уже много лет совершает революцию на Уолл-стрит, и большинство сделок теперь совершаются алгоритмами. Обрабатывая полученную информацию, анализируя ее и принимая решения о покупке или продаже, алгоритмы помогают совершать 60-75% ежедневных транзакций на Уолл-стрит, финансовом центре Нью-Йорка. Однако теперь возникает вопрос, может ли этот процент быть выше и сможет ли ИИ полностью вытеснить людей с рабочих мест в сфере получения прибыли?
Гонка за внедрение ИИ
Уолл-стрит ожидает значительного влияния ИИ на торговлю на финансовых рынках. Согласно опросу, проведенному JPMorgan, одной из старейших в мире финансовых компаний, базирующейся в Нью-Йорке, 53% трейдеров считают, что ИИ или машинное обучение станут наиболее влиятельной технологией в торговле в течение следующих трех лет (по сравнению с 25% в 2022 году).
Согласно новым данным американской консалтинговой фирмы Evident, в наиболее развитых банках примерно 40% вакансий связаны с искусственным интеллектом, например, инженеры по обработке данных и количественному анализу, администраторы и т. д.
Компания Eigen Technologies, базирующаяся в Нью-Йорке и предоставляющая услуги в области искусственного интеллекта таким банкам, как Goldman Sachs и ING, сообщила, что количество запросов на использование ИИ от банков в первом квартале 2023 года увеличилось в пять раз по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.
Александра Мусавизаде, генеральный директор и соучредитель Evident, заявила, что выпуск ChatGPT компанией Open AI (США) в ноябре 2022 года повысил осведомленность руководителей банков о том, что ИИ кардинально меняет банковский сектор благодаря своим многочисленным перспективам. Мусавизаде подчеркнула: «Стоимость специалистов по ИИ значительно возросла. Началась гонка за ИИ».
Всё больше банков на Уолл-стрит внедряют технологии искусственного интеллекта.
Ярким примером использования ИИ в финансовом и банковском секторе является разработка Deutsche Bank, крупнейшей частной банковской группы Германии, продукта, способного анализировать, находятся ли инвестиции клиентов под угрозой. Банк также использует этот инструмент для поиска фондов, акций и облигаций, соответствующих потребностям и желаниям каждого клиента.
Кирстен Энн Бремке, руководитель отдела глобальных решений в области данных в Deutsche Bank, является убежденным сторонником интеграции искусственного интеллекта и человеческого интеллекта.
Нидерланды, многонациональная банковская и финансовая группа ING, использует ИИ для проверки потенциальных неплательщиков. Тем временем, Morgan Stanley тоже участвует в гонке за внедрение ИИ, экспериментируя с новыми технологиями искусственного интеллекта, использующими большие языковые модели (LLM). В настоящее время Morgan Stanley владеет патентом на модель, которая использует ИИ и машинное обучение для определения того, указывает ли информация от Федеральной резервной системы США (ФРС) на мягкую или жесткую политику, что помогает им прогнозировать действия в области денежно-кредитной политики.
У JPMorgan также есть аналогичные планы. В заявке на патент, поданной в мае, банк заявил, что создал продукт, подобный ChatGPT, способный помочь инвесторам в выборе подходящих акций. Очевидные данные показывают, что благодаря глобальной рекламе JPMorgan нанял 3651 сотрудника на должности, связанные с ИИ, в период с февраля по апрель, что почти вдвое больше, чем у конкурентов Citigroup и Deutsche Bank.
Трейдеры на Нью-Йоркской фондовой бирже
Стивен Берроуз, директор международной юридической фирмы Fieldfisher, заявил, что банки используют ИИ для предоставления более подходящих решений по хеджированию рисков с помощью таких инструментов, как процентные свопы и производные инструменты на акции, что позволяет им предлагать клиентам более выгодные цены. Между тем Юрий Невмывака, руководитель отдела исследований машинного обучения в Morgan Stanley, сказал: «Каждый бизнес, торговый отдел и инвестиционная команда стремятся глубоко понять возможности ИИ».
Американский банк Wells Fargo использует большие языковые модели, чтобы определить, какую информацию клиенты должны сообщать регулирующим органам, а также помогает им улучшать свои бизнес-процессы. Тем временем французский банк BNP Paribas использует чат-боты для ответа на запросы клиентов и применяет ИИ для выявления и предотвращения мошенничества и отмывания денег. Аналогичным образом, Cast, инструмент мониторинга и анализа на основе ИИ от Societe Generale (Франция), использует свои вычислительные мощности для сканирования потенциальных нарушений на рынках капитала.
Правительства по всему миру соревняются в поиске способов регулирования инструментов искусственного интеллекта.
Прозрачность и эффективность
Хотя расширение применения ИИ в финансовом и банковском секторах приносит позитивные изменения, оно также создает значительные проблемы для финансового рынка: от риска потери рабочих мест до прозрачности и эффективности этой технологии.
Во-первых, значительно возрастет риск потери рабочих мест в будущем. Аналитики Goldman Sachs опасаются, что 300 миллионов рабочих мест с полной занятостью по всему миру могут быть автоматизированы с помощью ИИ. Это число может включать 35% делового и финансового сектора в США.
Миллиардер Уоррен Баффет, председатель совета директоров Berkshire Hathaway Inc., выразил обеспокоенность на ежегодном собрании акционеров компании 6 мая, заявив: «Когда что-то может выполнять самые разные задачи, я немного волнуюсь. Потому что я знаю, что мы не сможем обратить вспять эту тенденцию». Разделяя это мнение, Брайан Мойнихан, генеральный директор Bank of America, оценил, что ИИ может принести огромную пользу и сократить многие задачи, но крайне важно понимать, как работает рабочий процесс и процесс принятия решений.
Хотя применение ИИ имеет положительные последствия, оно также сопряжено с проблемами.
Во-вторых, прозрачность является особенно важным вопросом при расширении использования ИИ в банковском и финансовом секторе. Банки обязаны проводить транзакции и принимать решения по ним на основе проверенной информации. По словам эксперта Анны Бомонт, партнера юридической фирмы Friedman Kaplan Seiler Adelman & Robbins LLP (США), после широкого внедрения ИИ становится очень сложно объяснить клиентам и регулирующим органам, на какие данные банк опирался при принятии решений и было ли использование этих данных оправданным.
Кроме того, по словам профессора Алана Блэквелла, специалиста по информатике и технологиям Кембриджского университета (Великобритания), банкам необходимо использовать большие данные из различных источников для «обучения» инструментов искусственного интеллекта, и это приведет ко множеству проблем.
Во-третьих, разработка и эксплуатация инструментов искусственного интеллекта обходятся очень дорого. Льюис З. Лю, основатель и генеральный директор Eigen Technologies, заявил, что ориентировочная стоимость использования крупномасштабных языковых моделей для ответа на вопросы клиентов составляет около 14 долларов за вопрос, в то время как стоимость ответа юристам составляет всего около 6 долларов за вопрос.
Хотя роль ИИ в торговле на Уолл-стрит не нова, многие аналитики говорят о будущем, где ИИ сможет полностью заменить людей в финансовых операциях и приносить прибыль, особенно учитывая бурный рост и широкое распространение его применения. Сегодня банки активно стремятся разрабатывать и применять ИИ для повышения эффективности бизнеса, что в ближайшем будущем приведет к быстрым изменениям в банковской и финансовой отрасли. Однако консалтинговые фирмы сходятся во мнении, что банкам необходимо четко определить, в каких областях ИИ создаст наибольшую ценность, чтобы разработать четкую стратегию его применения. Кроме того, им необходимо сосредоточиться на обучении сотрудников, привлечении большего числа экспертов и создании новой системы управления рисками для решения проблем, связанных с ИИ, неясной политической обстановкой в отношении его применения и проблемами, связанными с точностью данных.
Ссылка на источник
Комментарий (0)