Более десяти лет назад появились услуги роботизированного инвестирования, обещающие использовать алгоритмы для осуществления и мониторинга инвестиций. Эти роботы-консультанты рекламировались как простая альтернатива традиционным консультантам-людям, предлагающая удобство круглосуточного обслуживания. Однако ситуация быстро меняется благодаря развитию генеративного искусственного интеллекта. Это новое поколение ИИ может участвовать в открытых разговорах, создавая у инвесторов впечатление взаимодействия со знающим субъектом, а не с жестким алгоритмом.

Прыжок ИИ в управление инвестициями

Генеративный ИИ представляет собой значительный шаг вперед в управлении инвестициями. В отличие от традиционных роботов-консультантов, которые полагаются на машинное обучение и алгоритмы, генеративный ИИ использует алгоритмы глубокого обучения. По словам Сучи Мишры, заместителя декана и профессора финансов Международного университета Флориды, переход к возможностям более глубокого обучения меняет правила игры.

Взгляд на инвестиционные услуги на основе искусственного интеллекта

Одним из многообещающих примеров использования ИИ в инвестиционных услугах является Q.ai, новое предложение от Quantalytics Holdings. Q.ai предоставляет бесплатные «инвестиционные пакеты», состоящие из четырех-двадцати ценных бумаг в определенном секторе рынка. Эти наборы курируются системой искусственного интеллекта, которая учитывает различные факторы, включая рыночные показатели, новости, тенденции поиска в Google и настроения в социальных сетях. Доходность этих наборов с начала года по настоящий момент демонстрирует широкий диапазон: от 52,36% для набора криптовалюты до -8,28% для предложения «Сопротивление рецессии» по состоянию на 7 июля.

Еще одним игроком в сфере инвестиций в искусственный интеллект является компания AIEQ ETF Managers Group, работающая на платформе IBM Watson AI. AIEQ анализирует миллионы точек данных, включая новости, социальные сети, финансовые отчеты и технические данные, среди прочего. За последние пять лет доходность фонда составила 4,9%, отставая от эталонных индексных фондов и активно управляемых фондов.

Проблемы и проблемы

Несмотря на обещания инвестирования на основе ИИ, существуют проблемы и опасения. Паван Джайн, доцент кафедры финансов Университета Западной Вирджинии, отмечает, что ИИ уже давно является частью инвестирования, включая роль высокочастотных торговых алгоритмов в колебаниях рынка. Однако реальная проблема заключается в способности генеративных систем искусственного интеллекта «галлюцинировать» или выдавать неточную информацию.

Установка ограждений для ИИ

Чтобы решить эти проблемы, инвестиционные услуги на базе искусственного интеллекта подчеркивают необходимость человеческого надзора. Например, AIEQ ETF Managers Group отслеживает результаты искусственного интеллекта на наличие признаков предвзятости и разрабатывает инструменты прозрачности для ввода данных и инвестиционных решений. Стартап Nemo из Абу-Даби также использует искусственный интеллект, но гарантирует, что он остается под наблюдением человека, чтобы предотвратить ошибки.

Стремление к ответственности

Обеспечение подотчетности систем искусственного интеллекта остается сложной задачей. Решения по реверс-инжинирингу ИИ могут быть сложными, что затрудняет выявление и исправление ошибок. Пока процесс подотчетности не станет более прозрачным, скептицизм в отношении ИИ в управлении инвестициями может сохраняться.

Человеческий подход против эффективности искусственного интеллекта

Традиционные роботы-консультанты, такие как Betterment, по-прежнему отдают приоритет человеческому надзору. Джон Майлхэм, технический директор Betterment, подчеркивает важность объяснимых и детерминированных алгоритмов. Он подчеркивает, что многие системы искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, могут не обладать этими свойствами, что затрудняет их использование для предоставления финансовых консультаций.

Потенциал ИИ в финансовом планировании

Хотя ИИ не может полностью заменить советников-людей, у него есть потенциал преуспеть в определенных аспектах финансового планирования. Он может эффективно справляться с повторяющимися задачами, такими как ответы на вопросы клиентов и предоставление персонализированных финансовых рекомендаций. ИИ также может повысить эффективность, постоянно обучаясь на основе своего взаимодействия и опыта.

Расширение доступа к финансовым рекомендациям

ИИ расширяет доступ к финансовым рекомендациям, особенно для людей с меньшим собственным капиталом и тех, у кого нет пенсионных пособий, основанных на работодателе. Финтех-фирмы, такие как Fisdom, используют автоматизированные инструменты для предоставления финансовых консультаций более широкой клиентской базе, давая возможность большему количеству людей инвестировать и откладывать деньги для своих будущих нужд.

Интеграция ИИ в управление инвестициями развивается, предлагая как возможности, так и проблемы. Хотя инвестиционные услуги, основанные на искусственном интеллекте, обещают предоставлять более детальные и персонализированные рекомендации, сохраняется обеспокоенность по поводу подотчетности и точности. Поскольку отрасль продолжает использовать ИИ, инвесторы и фирмы должны найти баланс между использованием его потенциала и сохранением человеческого контроля. В конечном итоге роль ИИ в управлении инвестициями, скорее всего, дополнит, а не заменит опыт консультантов-людей.