То, что искусственный интеллект стал мегатрендом, уже давно не новость. По результатам прошедшего квартала, чистая прибыль компании NVIDIA, которая производит чипы для работы ИИ, выросла на рекордные 422% год к году. Неудивительно, что крупные банки, брокеры и инвестиционные компании тоже подхватили тренд. Вот какие возможности открыл ИИ для таких игроков и их клиентов.
Появился доступ к персонализированной информации, основанной на анализе огромных массивов данных
Технологии ИИ помогают состоятельным инвесторам получить персонализированные рекомендации по оптимизации портфеля, управлению рисками, налоговым и юридическим вопросам. С одной стороны, непредсказуемость механизмов работы ИИ не позволяет полностью исключить вероятность погрешностей и ошибок. С другой же стороны, такие технологии помогают персональным банкирам и консультантам обработывать огромные массивы данных.
Пример — сервис Finprophet, который умеет анализировать и прогнозировать изменения в акциях, курсах валют и индексах инвестиционных фондов.
Инвестиционные советники стали лучше понимать цели и интересы клиентов
На основе данных о действиях клиентов, анализируемых искусственным интеллектом, можно создать индивидуальные финансовые или инвестиционные планы, которые помогут клиентам достичь краткосрочных и долгосрочных финансовых целей. Иногда такой подход к управлению может быть гораздо более эффективным и привести к лучшим результатам, поскольку базируется на объективных расчетах.
Пример — стартап на базе искусственного интеллекта TIFIN.AI. Он умеет анализировать клиентские портфели для финансовых консультантов, собирать данные об инвестиционном спросе на различные продукты и по итогу предлагать персонализированные рекомендации с учетом целей и предпочтений инвестора. В стартап активно вкладывается банк J.P. Morgan, которому в 2022 году направление ИИ принесло 220 миллионов долларов выручки.
Мониторинг финансовых рынков перешел на другой уровень эффективности
Вычислительные мощности и алгоритмы искусственного интеллекта могут осуществлять наиболее всеобъемлющий анализ рыночной информации и обрабатывать данные для профессиональных управляющих. Таким образом, инвестиционные решения принимаются на основе полной информированности, а также минимизируется вероятность «человеческого фактора», из-за которого управляющий может упустить важную новость, касающуюся какого-либо актива в портфеле.
Пример подобной нейросети — модель BloombergGPT, которая обрабатывает новости, пресс-релизы, отчеты компаний и проводит финансовую аналитику на основе этих данных.
Что еще важно знать
Использование алгоритмов ИИ в инвестировании сопряжено с рядом рисков: не всегда понятно, как именно работает технология, есть вероятность ошибки. Поэтому интеграция искусственного интеллекта в процесс инвестирования пока что более эффективна под руководством грамотного инвестсоветника, опыт которого поможет в принятии решений.