Технологии искусственного интеллекта в инвестициях: правда ли настолько близко?

На правах спонсорства

Оставит ли искусственный интеллект финансовых аналитиков и портфельных менеджеров без работы? Уже много лет эксперты задаются этим вопросом, но роботы до сих пор не заменили людей в сфере финансов и инвестиций. Большинство финансистов все еще полагаются на программу Excel в своей ежедневной работе и лишь 10% инвестиционных компаний во всем мире внедрили и используют искусственный интеллект (ИИ). Об этом свидетельствует отчет CFA Institute, которое носит символическое название «Пионеры искусственного интеллекта».

Почему же искусственный интеллект для большинства компаний остается недостижимым? Есть ли смысл внедрять эту технологию в компании?

Чтобы ответить на эти вопросы Ассоциация инвестиционных профессионалов CFA Society Ukraine в рамках гранта, предоставленного Проектом USAID «Трансформация финансового сектора» провела открытый вебинар, где были рассмотрены реальные кейсы использования технологий ИИ и больших данных на примере таких компаний как Schroders, Goldman Sachs, Bloomberg.

Вызовы компаний на пути внедрения технологий ИИ:

• Стоимость. Организации финансовой отрасли сложно удивить огромными IT бюджетами, но запуск ИИ и технологий больших данных предполагают значительные первоначальные траты, а затем —затраты на текущее техническое обслуживание.
• Таланты. На рынке сложно найти специалистов по большим данным, разработчиков приложений ИИ и компьютерных инженеров. Значительные достижения в ИИ происходят в высокотехнологичных компаниях. Их сотрудники имеют доступ к знаниям, которым еще не учат в университетах. Они высоко мотивированы и переманить их на работу в финансовые компании значительно сложнее, чем найти деньги на внедрение технологии.
• Технология. Мы находимся в начале ИИ революции и технологии быстро эволюционируют. Для тех, кто инвестирует в ИИ решения сейчас, существует риск быть обогнанными последователями, которые воспользуются лучшей технологией. Достаточное финансирование и команда — определяющие факторы в этой конкуренции.
• Лидерство. Внедрение ИИ требует определенной смелости от руководства. Нужно понимать возможности технологии и быть готовым к тому, что результат может оказаться совершенно другим. У руководителей компаний пока нет знаний и опыта, необходимых для стратегического планирования организационных изменений для внедрения ИИ, а действовать нужно уже сегодня.
• Время. Даже на развитых рынках и в компаниях, где годами внедряются новейшие технологии, большинство проектов по использованию больших данных все еще требуют много времени и усилий на подготовку и обработку этих данных. Требуются терпение и настойчивость, но и тогда многие проекты потерпят неудачу. Время остается самым сложным вызовом для команд, внедряющих ИИ.

Дополнительным вызовом для некоторых компаний может стать безопасность их разработок. Немногие компании способны содержать инхаус команду, внедряющую ИИ. Большинство же будут вынуждены аутсорсить такую команду и в таком случае они рискуют тем, что их наработки могут быть проданы конкурентам. Этот риск серьезен тем, что получая готовую разработку, конкуренты выигрывают время в этой технологической эволюции. 

Как выиграть в гонке за ИИ?

В первую очередь нужно осознать, что компаниям нужно конкурировать не с машинами, а с командами людей, обладающими технологиями. Именно синергия «искусственный интеллект+человеческий интеллект» является самой эффективной. ИИ может успешно осуществлять рутинные операции, такие как поиск данных в текстах, изображениях, составление отчетов. В таких процессах ИИ имеет преимущество перед человеком благодаря скорости обработки информации и меньшему количеству ошибок. Люди эффективней, чем ИИ делают работу, где требуется анализ собранной информации и принятие решения.

Успеха добьются компании, которые будут стратегически планировать интеграцию технологий ИИ и больших данных в свои бизнес-процессы. При этом бенчмарком результативности использования ИИ должны выступать показатели бизнеса до внедрения ИИ. Нельзя внедрять ИИ просто потому, что другие так делают. Нужно иметь четкое видение как ИИ улучшит текущие результаты компании, повысит удовлетворенность клиентов, увеличит продуктивность команды.  

Чтобы успешно осуществить внедрение ИИ технологий, компаниям нужны «Т-образные команды». Они объединяют специалистов в сфере финансов, технологий и инноваций, причем наличие последних — критически важно. Специалисты по инновациям, могут иметь разные названия должностей (аналитики, стратеги, продуктовые менеджеры), но они являются связующим звеном между бизнесом и технологиями. 

Прочитать ключевые выводы исследования “Пионеры искусственного интеллекта в инвестиционном менеджменте” на украинском можно здесь.