Кожен у фінансах дивиться на ШІ. Кожен банк, кожен брокер намагається з’ясувати, як ШІ може допомогти управляти багатством. Не тільки для багатих, а для всіх.
Насправді це загроза для тих, хто не встигає достатньо швидко. Управління активами вимагає не тільки переміщення грошей.
Йдеться про вибір правильного поєднання інвестицій і коригування їх відповідно до змін. Прямо зараз цим займаються люди-консультанти. Але чи можливо, що ШІ зможе зробити це краще? Спойлер: напевно ні.
Проблема з робо-консультантами
Але управління капіталом дороге, і більшість людей не можуть дозволити собі високі витрати. Це одна з областей, де ШІ може допомогти.
Системи на основі штучного інтелекту можуть пропонувати індивідуальні поради за нижчою ціною, надаючи доступ до людей, які раніше залишалися поза увагою, оскільки їхніх статків було «недостатньо», щоб виправдати ціну людських порад.
Але тут є маленька заковика. Робо-консультанти не дуже популярні. Навіть коли штучний інтелект пропонує найкраще поєднання акцій, облігацій або фондів, недостатньо просто вносити пропозиції.
чого не вистачає Комунікації, за словами Хуана Луїса Переса, колишнього глобального керівника відділу досліджень Morgan Stanley. Це справжня проблема, яку має вирішити ШІ.
ШІ може аналізувати тисячі фінансових інструментів за секунди. Він знає цифри, минулі доходи та ризики. Але розуміння людей? Це інша історія.
ШІ не може вловити особисті наративи чи зміни в очікуваннях, які визначають, ким ми є як інвестори. Тому що розумієте, інвестиції в люди (навіть інституційні) не стосуються даних.
Це про емоції, рішення заощаджувати, витрачати чи інвестувати, а також про довгострокове планування. Ці речі глибоко особисті, і навіть людям-консультантам важко їх зрозуміти (іноді).
Отже, як має працювати робо-консультант? Не дивно, що більшість клієнтів мають той самий старий портфель акцій та облігацій 60/40. Це значення за умовчанням. ШІ не потрібен, щоб це зрозуміти.
Щоб досягти реального прогресу, ШІ має бути розумнішим. Потрібно розуміти, як працюють радники, а не просто викидати загальні рекомендації. Недостатньо рекомендувати ті самі продукти знову і знову.
ШІ має вчитися на взаємодії з клієнтами. Якщо штучний інтелект не може пояснити портфоліо простими словами, ніхто ніколи не буде йому довіряти.
Децентралізація – це ключ
Менеджери активів зараз на роздоріжжі. Щоб штучний інтелект був справді корисним, він повинен давати владу як консультанту, так і клієнту.
Це означає децентралізацію процесу та надання радникам можливості використовувати інструменти ШІ для прийняття кращих рішень. Йдеться не про дотримання централізованого плану, розробленого якимось головним інвестиційним директором (CIO), який намагається проштовхнути високорентабельні продукти.
Насправді рішення щодо децентралізації можуть ускладнити процес для фірм, які намагаються продавати ці продукти. Дотримання вимог і ризик також є проблемою.
У майбутньому розмови зі штучним інтелектом можуть здатися майже людськими. Великі мовні моделі (LLM) і агенти ШІ можуть змінити гру, навчаючись на наших цифрових слідах.
Ці системи ШІ мали б достатньо контексту з нашого життя, щоб передбачити, чого ми хочемо, коли все змінюється. Теоретично це може зробити управління капіталом більш ефективним.
Але хто насправді збирається передати свою найбільш особисту інформацію машині? Необхідний рівень довіри просто величезний.
Хоча, якщо Силіконова долина продовжить просувати штучний інтелект на нові висоти, незабаром ми можемо побачити робо-агентів, які зможуть вести плавні, реальні розмови з клієнтами. І коли це станеться, це все змінить.
Зараз BlackRock, найбільший менеджер активів на планеті, вже багато років використовує ШІ. Вони використовували машинне навчання та великі мовні моделі для реалізації своїх інвестиційних стратегій.
Вони навіть використовують ШІ для оптимізації тематичного інвестування. У них є інструмент під назвою Thematic Robot, який поєднує штучний інтелект із людським досвідом для створення кошиків акцій на основі тем ринків, що розвиваються.
Повідомляється, що це прискорює процес пошуку інвестиційних можливостей у різних секторах, що означає більшу ефективність і менше витраченого часу.
Але ШІ не безпомилковий. Людський нагляд все ще важливий, тому що, знову ж таки, ці роботи не мають такого розуму чи розуміння нюансів, як досвідчений портфельний менеджер, як-от Ларрі Фінк.
Якщо штучний інтелект робить помилку, хтось повинен це зловити. Помилки в результатах ШІ трапляються, і без втручання людини вони можуть призвести до серйозних наслідків. Ідеальне налаштування? Поєднання людського досвіду та ефективності, керованої ШІ.