Инвестиции с искусственным интеллектом: как ИИ и машинное обучение улучшит инвестиционную отрасль

Так что же сдерживает применение ИИ в финансовой отрасли, особенно в управлении финансами и инвестициями? Изучение отрасли управления активами даст нам ответы на часть вопросов.

Машинное обучение позволяет нам создать шаблон с любых неструктурированных данных. А шаблоны в свою очередь будут использоваться для более глубокого анализа и формирования выводов в той или иной ситуации. В финансовой отрасли это используется для прогнозирования предстоящих событий, что позволяет прийти к тем выводам и придумать те идеи, которые были бы невозможными с использованием традиционных методов. Именно поэтому многие компании постепенно переходят на искусственный интеллект. Большинство менеджеров из топ-10 ежегодного списка управляющих хедж-фондов Institutional Investor Alpha уже работают или планируют работать с ИИ и машинным обучением.

Инвесторы приняли все к сведению и начали вкладываться в количественные или систематические хедж-фонды. По данным Financial Times, количественные хедж-фонды привлекают инвесторов уже не первый год. С 2009 года они смогли удвоить свои общие активы до $918 млрд, что составляет примерно 30% всех активов хедж-фондов.

Недавнее исследование Barclays показало, что 62% системных менеджеров используют машинное обучение в инвестиционном процессе. Но в то же время, как показало исследование HFR, хедж-фонды сейчас управляют только $3 трлн, что является ничтожно малым по сравнению с $167 и $69 трлн, которые имеют при себе компании по управлению частным капитала и управлению имуществом.

Что же останавливает экспансию искусственного интеллекта?

Что ограничивает принятие ИИ в традиционном банкинге после его успеха в хедж-фондах? Самые заметные проблемы сводятся к финансовым и человеческим капиталовложениям. Наиболее распространенное препятствие — отсутствие достаточного пула талантов, так как из-за юного возраста отрасли их просто не хватает. Да, мы уже говорили, что искусственному интеллекту более 50 лет, но популярным он стал только несколько лет назад. Paysa сообщает, что на данный момент в США насчитывается более 10 000 открытых вакансий в сфере ИИ, а IBM прогнозирует увеличение связанных с ИИ вакансий от текущих 364 000 до 2,7 млн. Кроме недостатка талантливых сотрудников, инвестиционные фирмы должны приспосабливаться к ожиданиям и предпочтениям пула «талантливых соискателей», куда входят люди из научных кругов, исследователи и аспиранты.

Многие из этих людей не преследуют традиционные карьерные цели, и их можно заинтересовать только действительно крутым проектом. Поэтому инвестиционным компаниям нужно создать комфортную среду, которая позволит сотрудникам полностью реализовать себя. Также нужно вводить поддержку ИИ на исполнительном уровне. Многие управленческие команды рассматривают искусственный интеллект как шанс уменьшить затраты денег и трудовых ресурсов. Но почему-то многие забывают о том, что эта технология помогает фирмам расти. Нужно понимать, что довольно сложно изменить мышление, вывести ИИ на новые территории и заставить специалистов верить в эту технологию. В конце концов, ИИ использует чрезвычайно сложные наборы данных и довольно непрозрачные процессы для получения результатов, что может затруднить рационализацию прогнозов и инвестиционных решений для обычного человека.

Создание комфорта для владельцев активов и их менеджеров должность стать частью инвестиционного процесса. Мы должны понимать, что нам нужно будет этому учиться, так как людям нужно брать откуда-то примеры. Потребуется время, чтобы построить доверие и устранить страх перед неизвестным.

Fintech News