Взгляд ChatGPT на ИИ в сфере финансовых услуг

ИИ неуклонно меняет сферу финансовых услуг, и члены Всемирного альянса стремятся изучить его растущее влияние. От первых шагов цифровой торговли до современной автоматизации развитие шло постепенно, и каждое достижение приносило новые возможности повышения эффективности и новые вызовы. Персонализация на основе ИИ, комплаенс, инвестиционные стратегии и этические вопросы становятся центральными для будущего отрасли. По мере развития ИИ финансовому сектору необходимо соблюдать баланс между эффективностью и человеческим контролем, добиваясь того, чтобы технологии служили его развитию, а не диктовали его.

Члены Всемирного альянса попросили уделить более глубокое и широкое внимание последствиям искусственного интеллекта для будущего функционирования и предложения финансовых услуг.1 Чтобы начать серию статей, автор спросил мнения у самого ИИ: «Каким, по мнению ChatGPT, будет влияние ИИ на сектор финансовых услуг?».

Первая половина этой статьи — личные впечатления автора по данной теме по состоянию на март 2025 года, не основанные на специальном исследовании. Вторая часть статьи, набранная курсивом, — это ответ, который дал ChatGPT.

Что думал автор

У ИИ, как и у компьютеризации или цифровизации, нет выключателя. Развитие этих технологий надвигается на нас на протяжении большей части столетия, словно прилив на пляже, где каждая волна продвигается чуть дальше на берег.

Автор, надо признать, скорее следует за другими, чем лидирует, когда речь идет о
внедрении ИИ. Первые признаки генеративного ИИ на основе языковых моделей появились как незваные гости при наборе текстов на мобильном телефоне и в документах Word или аналогичных текстах Google. Я не помню точно, когда это началось, но мой телефон стал предлагать варианты, которые могли — или не могли — завершить мою мысль, и исправлять мою грамматику. Подсказки навязчиво появлялись на экране, неприятно, и игнорировать их было невозможно. И все же в целом, при определенной практике и настойчивости, такие ИИ-помощники могут ощутимо повышать продуктивность в повседневной офисной жизни.2 Они действительно заставляют задуматься о том, правильный ли путь предлагает подсказка.

Уже многие годы звонок в финансовую компанию требует прохождения через
первичный автоматический голосовой фильтр с вариантами выбора и устными инструкциями, направляющими запрос. Это тоже может раздражать — например, когда акцент человека не распознается и обойти это препятствие невозможно. При входе в онлайн-сервис финансовой компании слишком часто искусственное лицо в виртуальном пространстве в правой части экрана предлагает пообщаться и задает всевозможные вопросы, чтобы разобраться в проблеме. Компания навязывает свой новый и «увлекательный» (читай: «дешевый») способ обработки запросов. Такая работа с запросами клиентов может не способствовать развитию коммерческих отношений. Трудно выделить последствия какого-либо одного действительно преобразующего шага в процессе перехода сначала к компьютерам, затем к онлайн-среде, а затем к онлайн-среде с функциями ИИ — эволюции, которую значительная часть мира переживает с 1970-х годов.

В сфере финансовых услуг алгоритмическое управление портфелями и торговля ценными бумагами и фьючерсами уже много лет являются частью рынков капитала и управления портфелями; первыми их внедрили крупнейшие компании, обладавшие наибольшими ресурсами, чтобы получить технологическое преимущество перед менее обеспеченными и меньшими по размеру конкурентами.3 И снова не было момента щелчка выключателем. Лимиты по управлению финансами и торговым позициям, устанавливаемые алгоритмами, изначально не являются генеративным ИИ, поскольку компьютерные алгоритмы пишет человек. Но когда алгоритм «учится» и «совершенствуется», делается еще один шаг.

Если вернуться дальше в прошлое, чтобы оценить пройденный путь,4 первая публичная регулируемая биржевая торговля на основе компьютеров появилась в ноябре 1977 года на Toronto Stock Exchange, когда для брокеров было запущено программное обеспечение CATS (Computer Assisted Trading System). Система CATS, основанная на настольных компьютерах в офисах брокеров вместо меловых досок и голосовых заявок в торговом зале, не была интеллектуальной. Она принесла прозрачность и упорядоченный способ отслеживать и соблюдать приоритет заявок по времени и цене в электронной очереди. Это были важные шаги. Трейдеры торгового зала и портфельные управляющие повсюду наблюдали за этим с повышенным интересом — и вместе с тем с большой тревогой за свои будущие рабочие места.

В последующие годы портфельные управляющие и трейдеры ценных бумаг были компьютеризированы, причем массово, и в конечном итоге стали работать с мощными настольными системами с несколькими экранами, а вне офиса — с планшетами. Как и предполагалось с момента появления CATS, происходила ротация кадров, и не все смогли адаптироваться к постоянно меняющейся ИТ-среде; но в целом в сфере финансовых услуг сейчас работает больше людей, чем до первой компьютеризации отрасли. Офис, возможно, стал неузнаваемым, но люди по-прежнему в нем, и они достигают большего в отрасли, которая стала во много раз крупнее.

На рубеже тысячелетий нам говорили, что компании «дот-ком» — это смена парадигмы, что создаются предприятия, подобных которым мир еще не видел. Последовавший затем крах нанес ущерб, который на самом деле оказался слишком хорошо знакомым. Станет ли ИИ переменой, подобной которой мир еще не видел? Или же более широкое использование ИИ в нашей отрасли придет на наши рабочие места в виде более понятных инструментов, которыми смогут управлять люди, работающие эффективнее, «интеллектуальнее»?

В начале 2025 года очевидно, насколько простым стал поиск информации, получение сравнений или быстрая проверка фактов, когда что-то приходит на ум. (Результаты таких быстрых поисков определенно требуют проверки.) Откуда могут прийти следующие изменения по мере того, как генеративный ИИ на основе больших языковых моделей проникает все глубже во все сферы? Это должно облегчить сравнение предложений финансовых услуг всех видов; препятствием является то, что корпоративная информация не представлена в форме, позволяющей относительно легко сравнивать ее
напрямую. Посмотрим, как генеративный ИИ справится с проблемой низкой сопоставимости, а также будут ли компании перестраивать свое цифровое присутствие, чтобы стать более или менее заметными в поиске. Обратное будет справедливо в еще большей степени, чем мы наблюдали до сих пор: компании будут выходить на клиентов, чьи данные были проданы и которые затем становятся предварительно отфильтрованными, неточными целевыми группами новых клиентов.

Похоже, что в вопросах ИИ лучше всего пользоваться головой, а не терять ее, и помнить, что где-то во всем этом есть люди.

Что ответил Chat GPT

ИИ в сфере финансовых услуг стремительно развивается, и к концу 2025 года можно ожидать значительных изменений в нескольких ключевых областях:

1. Персонализация и клиентский опыт на основе ИИ
Банки, страховщики и управляющие активами будут совершенствовать персонализацию на основе ИИ, предлагая максимально индивидуализированные финансовые продукты и консультационные услуги на основе поведения клиентов в реальном времени и предиктивной аналитики.

2. Регуляторные технологии (RegTech) и комплаенс
ИИ будет играть еще более значимую роль в мониторинге транзакций на предмет мошенничества, автоматизации проверок соответствия требованиям и выявлении финансовых преступлений с оценкой рисков в реальном времени. Следует ожидать более тесного сотрудничества между разработчиками ИИ и регуляторами для обеспечения этичного и прозрачного использования ИИ.

3. Инвестиционные стратегии на основе ИИ
Количественная торговля и робо-эдвайзеры будут глубже интегрировать возможности ИИ, используя альтернативные источники данных (например, спутниковые снимки, сигналы ESG, настроения в социальных сетях) для совершенствования инвестиционных стратегий.

4. Генеративный ИИ в банковском деле и страховании
Генеративный ИИ будет широко применяться для автоматизации документооборота, анализа договоров, выявления мошенничества и персонализированной финансовой отчетности. Крупные институты могут внедрять собственные модели ИИ, дообученные для конкретных финансовых задач.

5. Децентрализованные финансы (DeFi) и ИИ
ИИ усилит DeFi за счет оптимизации протоколов кредитования, оценки рисков и предотвращения мошенничества в финансовых системах на основе блокчейна. Следует ожидать роста числа инструментов аудита смарт-контрактов на основе ИИ.

6. ИИ и финансирование, связанное с устойчивым развитием
С ростом внимания к вопросам ESG (экологические, социальные и управленческие факторы) ИИ поможет финансовым институтам измерять и раскрывать риски в области устойчивого развития, анализировать зеленые инвестиции и обеспечивать соблюдение углеродного регулирования.

7. Этичный ИИ и снижение предвзятости
К концу 2025 года ИИ в финансах будет подвергаться более пристальному контролю с точки зрения справедливости и снижения предвзятости. Компаниям придется демонстрировать прозрачность принятия решений ИИ, особенно в кредитном скоринге и кредитовании.

Хотите узнать подробнее о каких-либо конкретных применениях ИИ в финансах?

1 — Статьи Всемирного альянса начинаются с визуального образа темы, чтобы задать контекст. У ChatGPT на самом деле нет визуального образа самого себя — автор спросил его, как он выглядит. Ответа не последовало. Поэтому изображением для этой статьи служит простой вопросительный знак, найденный в ходе быстрого поиска в интернете.

2 — Тревожно думать, что программа пытается узнать обо мне и моих интересах, чтобы лучше меня «обслуживать».

3 — У ChatGPT нет ответа на вопрос, когда эта практика впервые появилась; автор действительно спрашивал.

4 — Сеть ARPANet, созданная Пентагоном, соединила первые компьютеры в 1970 году, но это еще не был интернет. Всемирная паутина была создана Тимом Бернерсом-Ли и запущена в ЦЕРН в Швейцарии в 1989 году.