Прогнозируется, что к 2027 году финансовые организации удвоят расходы на эту новую технологию

Инструменты искусственного интеллекта (ИИ) и люди для их использования являются новым непременным атрибутом финансовых организаций и центральных банков мира.

По данным базирующегося в Лондоне стартапа Evident Insights Ltd., отслеживающего возможности в области ИИ компаний по оказанию финансовых услуг, в июне 2023 года компания JPMorgan Chase & Co. разместила 3 600 объявлений о вакансиях, связанных с ИИ.

«Идет война за кадровые ресурсы, — говорит учредитель Evident Insights Александра Мусавизаде. — Сейчас быть в авангарде — это действительно вопрос жизни и смерти».

Как и другие прорывные технологии, ИИ обладает новым потенциалом, который сопровождается новыми рисками. Отрасль финансовых услуг, возможно, больше всего выиграет от этой технологии, которая может позволить ей лучше защищать активы и прогнозировать ситуацию на рынках. Или же эта сфера может больше всего потерять, если ИИ подстегнет кражи, мошенничество, киберпреступления или даже финансовый кризис, который сегодня не могут себе вообразить инвесторы.

Приложение ChatGPT компании OpenAI, впервые появившееся в ноябре 2022 года, распространяется в финансовой и других отраслях. Число его пользователей быстро превысило 100 млн, и оно стало самым быстрорастущим приложением в истории интернета.

В сфере финансов спрос на людей, знающих, как использовать ИИ, является глобальным. По словам Мусавизаде, экономиста, математика, бывшего соруководителя по страновому риску в Morgan Stanley, три из 10 ведущих городов в индексе кадровых ресурсов Evident находятся в Индии.

Финансовая поддержка

Денежные средства, поступающие в сферу ИИ от финансовых и других предприятий, подчеркивают новые приоритеты. Согласно данным International Data Corp., продажи программного обеспечения, технических средств и услуг для систем ИИ в текущем году возрастут на 29 процентов до 166 млрд долларов и в 2027 году превысят 400 млрд долларов. В 2027 году расходы финансового сектора более чем удвоятся до 97 млрд долларов при совокупных годовых темпах роста на уровне 29 процентов — самых высоких из пяти основных отраслей, согласно данным этой компании по исследованию рынков.

Хеджевые фонды, давно являющиеся лидерами в сфере новаторских технологий, внедряют генеративный ИИ. Почти половина из них профессионально используют ChatGPT, в том числе более двух третей — для написания маркетинговых текстов и обобщения отчетов и документов, согласно данным проведенного BNP Paribas обследования фондов с активами общей стоимостью 250 млрд долларов.

Инвестиционные компании используют и изучают потенциал ИИ по различным направлениям деятельности. Крупнейшая инвестиционная компания Европы, Amundi SA, создает свою собственную инфраструктуру ИИ для исследования макроэкономической ситуации и рынков. Она также применяет эту технологию в таких сферах, как инструменты автоматизированного консультирования отдельных клиентов.

Базирующаяся в Париже Amundi, в управлении которой находится 2 трлн евро (2,1 трлн долларов), с помощью инструментов на основе ИИ адаптирует портфели некоторых из своих более чем 100 млн клиентов, интересуясь их предпочтениями в отношении риска. Ответы помогают формировать портфели и оценивать настроения в режиме реального времени.

Общая картина

«Алгоритм такого рода позволяет нам видеть поведение клиентов, — говорит Моника Дефан, эконометрик, руководитель Amundi Institute, подразделения по вопросам исследований и стратегии этой компании. — Клиент выигрывает, но вы также имеете общую картину того, как меняются настроения этой базы пользователей».

По ее словам, по другим направлениям использования, таким как принятие институциональных решений относительно инвестиций и торговли, возможности ИИ могут ограничиваться оказавшимися ненадежными данными или возникновением беспрецедентных ситуаций с высокой степенью воздействия.

«Искусственный интеллект не может заменить мозг», — говорит Дефан. По ее словам, процесс, в котором все определяет ИИ, может быть опасен. «Столь же важными являются интерпретация, понимание и проверка того, что дают алгоритмы».

JPMorgan, крупнейший кредитор в США, расходует на технологии более 15 млрд долларов в год, задействуя в этой сфере почти пятую часть своих приблизительно 300 000 сотрудников. В группе исследований в области ИИ занято 200 сотрудников, и ИИ может использоваться по сотням направлений: от поиска клиентов и маркетинга до управления риском и предотвращения мошенничества. ИИ также применяется в системах обработки платежей и движения денежных средств во всем мире.

«Это абсолютно необходимо», — сказал главный исполнительный директор Джейми Даймон в апреле акционерам.

Мир денежно-кредитного регулирования

В случае директивных органов, обеспечивающих защиту экономики, ставки намного выше. Центральные банки, по определению менее динамичные и в большей степени не склонные к риску, учатся использовать ИИ в совершенно иных условиях и взвешивают потенциальные риски.

ИИ имеет перспективы по различным направлениям его применения центральными банками, например, в области надзора. Центральный банк Бразилии создал прототип робота для загрузки жалоб потребителей на финансовые организации и классификации этих жалоб посредством машинного обучения. Резервный банк Индии в текущем году нанял консалтинговые компании McKinsey и Accenture для оказания помощи во внедрении ИИ и связанной с ним аналитики в своей надзорной деятельности.

Базельский комитет по банковскому надзору пришел к выводу, что ИИ может повысить эффективность кредитования в части принятия решений по кредитам и противодействия отмыванию денег. Этот комитет центральных банков и органов банковского надзора выступает в качестве одной из ведущих организаций, устанавливающих стандарты в целях регулирования. Он также отметил такие риски, как понимание результатов непрозрачных моделей, потенциальное возникновение смещений и повышение киберрисков.

«Надзорные процессы для определения того, что является надежным и устойчивым, и для возможности проводить различие между ответственными и безответственными инновациями, несомненно, улучшатся, — сказал в прошлом году генеральный секретарь этой группы экспертов Нил Эшо. — Пока нам еще предстоит пройти определенный путь».

Банк международных расчетов (БМР), группа центральных банков мира, в которой размещается секретариат Комитета в Базеле (Швейцария), испытывает различные потенциальные способы использования ИИ. Например, проект «Аврора» Центра инноваций БМР показал, что нейросети, один из видов машинного обучения, могут помочь обнаруживать отмывание денег путем распознавания особенностей и аномалий операций, которые невозможно выявить традиционными методами.

Сигнал в шуме

Банк Канады создал инструмент машинного обучения для обнаружения аномалий в представляемых в соответствии с нормативами документах. По словам директора по исследованию данных Марьям Хагиги, ежедневное автоматизированное применение этого инструмента позволяет уловить то, что люди не заметили бы, и при этом высвободить персонал для последующего анализа.

«Это пример того, как ИИ в центральных банках может действительно блистать, — говорит Хагиги. — Это довольно кропотливый процесс, и это процесс, который ИИ можно обучить выполнять эффективно, лучше и более оперативно, чем люди».

Европейский центральный банк (ЕЦБ) использует ИИ по таким направлениям, как автоматизация классификации данных, получаемых от 10 млн коммерческих и государственных структур, с извлечением данных с веб-сайтов для отслеживания в режиме реального времени цен на финансовые продукты. Кроме того, с помощью этой технологии ЕЦБ помогает органам банковского надзора вести поиск и разбор новостей, отчетов для целей надзора и документов, представленных корпорациями.

По словам руководителя Отдела обслуживания ЕЦБ Мириам Муфаккир, в условиях экспоненциального роста мира данных ключевым вопросом является их очистка, особенно в случае неструктурированных данных. ИИ может помочь людям проводить важные различия. ЕЦБ также изучает большие языковые модели на основе ИИ в целях содействия программированию, испытания программного обеспечения и даже оказания помощи в том, чтобы сделать информационные сообщения для  общественности более понятными людям.

Финансовая стабильность

Исследователь Лондонской школы экономики Йон Даниэльссон, исследующий то, как ИИ влияет на финансовую систему, сказал, что видит возможности этой технологии во всем диапазоне от базовых до передовых. Что касается базовых возможностей, есть пример шахмат с фигурами на доске и известными всем правилами. Там ИИ легко одерживает верх над человеком, но преимущества ИИ уменьшаются с повышением сложности. Люди в неожиданных ситуациях для принятия более обоснованных решений могут использовать различные знания в областях от экономики и истории до этики и философии. И здесь, по его словам, человек — пока еще — одерживает верх над ИИ.

ИИ уже принимает важные финансовые решения, например, в процессе работы с заявлениями о выдаче кредитных карт, и быстро завоевывает государственный и частный секторы. По словам Даниэльссона, эта технология может помочь обеспечить, чтобы банки не нарушали нормы поведения, например, посредством использования неосведомленности клиентов или допущения мошенничества или отмывания денег. В то же время, говорит он, такое расширенное использование ИИ может представлять опасность.

«Технологии могут преподносить нам сюрпризы, когда мы начинаем им доверять,  используя их все больше и больше», — говорит Даниэльссон.   

ИИ может вызвать финансовый кризис, по словам председателя Комиссии по ценным бумагам и биржам США Гэри Генслера. Он отвечает за защиту фондового рынка объемом 46 трлн долларов, составляющего две пятых общемирового объема. Риски для финансовой стабильности, связанные с ИИ, требуют «нового подхода к общесистемным и макропруденциальным мерам политики, — сообщил Генслер в июле журналистам. — ИИ может усилить финансовую уязвимость, поскольку может способствовать стадному поведению, при котором отдельные субъекты принимают схожие решения вследствие получения одинакового сигнала из базисной модели или агрегатора данных».

Это предупреждение отражает работу Генслера в качестве профессора мировой экономики и менеджмента Массачусетского технологического института, где в 2020 году он совместно с Лили Бейли опубликовал работу по глубокому обучению. Эта разновидность ИИ обладает «невиданными ранее прогнозирующими способностями, открывающими значительные возможности для эффективности, расширения доступа к финансовым услугам и снижения риска», — пишут они. Но предостерегают, что финансовое регулирование, исходящее из опыта более ранних времен, «вероятно, будет неадекватным в части устранения системных рисков, создаваемых широким внедрением глубокого обучения в сфере финансов».

Фактор «поликризиса»

По словам Ансельма Кюстерса, главы департамента цифровизации и новых технологий Центра европейской политики в Берлине, еще одна опасность кроется в том, что инструменты ИИ могут усугубить кризис, какой бы ни была его причина, поскольку они обучаются на прошлых данных, которые в беспрецедентной ситуации могут не отражать фактического положения дел. Кюстерс приводит термин «поликризис», который популяризировал его коллега экономист-историк Адам Туз, по отношению к взаимодействию разных шоков, в совокупности оказывающихся сильнее суммы их составляющих.

Расширение непрозрачных способов применения ИИ «создает новые системные риски», поскольку они могут быстро усилить циклы негативной обратной связи, пишет Кюрстерс, призывая Европейский парламент «сосредоточить внимание на дополнительных рисках алгоритмического прогнозирования, возникающих в условиях кризисов».

С такими вопросами, возникающими в связи с этой быстро развивающейся технологией, будут сталкиваться в ближайшие годы центральные банки и другие директивные органы, по мере того как выгоды и угрозы будут становиться более очевидными.

«Пока мы еще не сформировали четкое представление о том, что является целесообразным для центральных банков, — сказала Муфаккир из ЕЦБ. — Мы находимся в начале пути».

ДЖЕФФ КЕРНС — штатный сотрудник журнала «Финансы и развитие».

Мнения, выраженные в статьях и других материалах, принадлежат авторам и необязательно отражают политику МВФ.