Инструменты ИИ формируют новый рывок в системе цифровизации финансового рынка. Какие функции финансового аналитика обеспечивает сегодня ИИ
Совсем недавно мы только пытались понять, что такое искусственный интеллект и как с ним работать. Пару лет назад началось массовое освоение инструментов ИИ и его активное внедрение в рабочий процесс.
Сегодня я не представляю нашу ежедневную работу без использования ИИ. При этом отмечу, что существует широкое разнообразие моделей ИИ. ИИ различается даже по уровню интеллектуальных способностей. Могу сказать, что существует ИИ для обычных задач, а есть ИИ, который справляется с более сложным или специфическим функционалом.
Хотя изучению проблем и поиску решений в области эффективного использования ИИ посвящено не мало мероприятий, обращаю ваше внимание, что данный вопрос продолжает волновать общественность и сегодня. Широкомасштабные мероприятия по внедрению ИИ в бизнес проходят повсеместно. Хочу отметить, что ключевым трендом большинства конференций становится совершенствование бизнес-процессов, где в фокусе внимания не только производство и логистика, но и технологии продаж и формирование эффективной команды. Однако главным вопросом, по моему мнению, остается управление изменениями, когда в тренде должен оставаться и сам руководитель.
По данным доклада Microsoft лидерами в использовании ИИ являются ОАЭ и Сингапур. Россия занимает лишь 119е место. В докладе также подчеркивается, что масштабы внедрения ИИ зависят не столько от качества самой модели, но и от доступности и открытости.
К активному использованию ИИ подошла и финансовая отрасль. Согласно статистике Банка России более 20% финансовых организаций активно внедряют ИИ как в рамках текущей деятельности, так и в части повышения своей эффективности в рамках управления риском. При этом порядка 30% финансовых организаций только планируют его активное внедрение в ближайшие 1-3 года. В части ключевых направлений использования наибольшим спросом пользуются маркетинг, аналитика данных и риск-менеджмент. И здесь на первый план выходят, как новые специализированные продукты, так и хорошо освоенные массовым пользователем.
Например, имеющийся на рынке арсенал продуктов ИИ позволяет сегодня совмещать выбор работы с другими нейросетями, где можно подготовить не только текст или картинку, но и составить код, видео и аналитику. Исходя из своей практики, могу сказать, что новые языковые модели уже работают с длинными инструкциями, ведут диалог, но главное выдают более точные результаты, чем их предшественники.
Хотелось бы отметить, что появление новых возможностей, которые дает ИИ требует постоянного повышения квалификации специалистов всех уровней. Если годом ранее речь шла о том, как использовать ИИ в учебном процессе в части его функционала относительно ускорения обработки данных и подготовки к занятиям, то сегодня встает вопрос владения студентом по окончание вуза необходимыми навыками для того, чтобы выполнять служебные обязанности на рабочем месте. Это касается анализа финансовой отчетности, формирования прогнозных моделей развития компании.
С целью расширения знаний о современных требованиях к будущим специалистам на встречу к студентам Финансового факультета Финуниверситета приходят ведущие руководители и сотрудники финансовых организаций. Так, на недавней встрече о современных трендах финансового рынка рассказал директор по стратегии АО «ФИНАМ» Ярослав Кабаков, упомянув о широком использовании ИИ в своей работе. Особенности функционирования самих сервисов на платформе Московской биржи представил руководитель группы Алгопак Тимур Реджепов.
Ведущие брокеры сегодня имеют широкий арсенал ИИ помощников. ИИ помогает клиенту не только сделать оптимальный выбор бумаг для торговли на финансовом рынке, но и позволяет разработать свою торговую стратегию. Однако, я считаю, что знаний инвестором фундаментального и технического анализа никто не отменял. Чтобы оценить достоверность представленных ИИ данных, необходимо уметь делать проверку полученных результатов. Ведь достаточно часто можно увидеть ошибки и неточности по итогам работы, представленной ИИ. И сегодня, на мой взгляд, квалифицированный инвестор, не говоря уже об инвестиционном консультанте должен владеть широким арсеналом компетенций, в том числе в области искусственного интеллекта, чтобы автоматизировать процесс обработки данных и сделать более детальный прогноз управления портфелем.
Сегодня на базе Московской Биржи — открытой системы знаний в области алгоритмической торговли, имеется доступ к уникальным биржевым данным, API, Python. На платформе в режиме диалога к ИИ можно обратиться с запросом сформировать, например, линейные графики цен закрытия, представить исторические данные по тем или иным инструментам или рассчитать базовые статистические показатели для данных какой-либо компании. ИИ работает с торговой статистикой на конкретную дату, стаканом котировок по инструменту, обрабатывает все сделки по инструменту.
Существует и бесплатный облачный сервис для работы с кодом на Python, который позволяет использовать для анализа и визуализации данных все возможности популярных библиотек Python. Кроме того, сегодня на базе функций модели ИИ есть возможность создавать отчеты о компаниях, извлекать структурированные данные, представленные в формате PDF и даже делать иллюстрации всего текста книги.
Однако проверять полученные результаты на адекватность приходится человеку, как и принимать окончательное обоснованное решение относительно тех или иных транзакций. Таким образом, ИИ становиться правой рукой как финансового советника, так и инвестиционного консультанта, но последнее слово остается за человеком, который по моем мнению, должен обладать широкой базой фундаментальных знаний и опыта, чтобы ответственно доверять результатам, сформированным на базе ИИ.
Выбор редакции
Публикации, которые получают больше внимания и попадают в Сюжеты РБК
Рекомендации партнеров: