Финансы

Стратегия — технологическая. Можно ли доверить управление инвестициями искусственному интеллекту?

6 минут
Стратегия — технологическая. Можно ли доверить управление инвестициями искусственному интеллекту?

Размер глобальных активов под управлением значительно вырос за последнее десятилетие: к концу прошлого года он достиг 89 трлн долларов, говорится в отчёте BCG. Но, несмотря на солидный рост год к году (+15%), ожесточенная конкуренция, закручивание регуляторных гаек и рекордно низкие процентные ставки продолжают оказывать существенное давление на отрасль.

Любой активно управляемый инвестиционный фонд (в котором управляющий или команда управляющих принимает решения о том, куда инвестировать) вынужден постоянно доказывать свою состоятельность, потому что в исторической перспективе доходность пассивно управляемых фондов (автоматически копирующих рыночный индекс без участия управляющих) выше в среднем в четырёх случаях из пяти.

Подобная диспозиция создаёт прекрасные условия для цифровой трансформации. Управляющие активами для повышения эффективности своей работы обратятся к продвинутой аналитике и смогут ускорить процессы за счёт внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ, AI). Тезис подтверждается исследованием KPMG: за последние 3 года компании, прошедшие цифровизацию, показали 25-процентный рост выручки, 31-процентный рост EBITDA и значительно более короткие сроки вывода новых продуктов на рынок в сравнении с «нецифровизированными» конкурентами.

Организация CFA Institute, занимающаяся аттестацией финансовых аналитиков и выдачей элитных сертификатов Chartered Financial Analyst (CFA), оценила, в какой степени ИИ интегрирован в рабочие процессы аналитиков, портфельных менеджеров и управляющих частным капиталом. Рандомизированный опрос проводился в марте 2019 года среди 734 обладателей вышеупомянутого сертификата.

89 трлн $

размер глобальных активов под управлением на конец 2019 года

Выяснилось, что лишь немногие профессионалы инвестиционного рынка в настоящее время применяют ИИ в своей работе. Подавляющее большинство портфельных управляющих (95%) по-прежнему полагаются на Excel, и три четверти из них пользуются встроенными инструментами для обработки данных при определении инвестиционной стратегии. Более того, количество финансовых аналитиков, предпочитающих использовать линейную регрессию в инвестиционном планировании, превосходит количество использующих AI/ML для тех же целей в соотношении пять к одному.

Распространённость методов AI/ML в торговых стратегиях также находится на низком уровне: 69% портфельных менеджеров сообщили, что они не изобретают торговые алгоритмы с применением AI/ML. Три четверти респондентов-аналитиков не используют указанные технологии для анализа отраслей и компаний, зато растёт популярность неструктурированных данных: 44% опрошенных исследуют социальные сети, читают обзоры и изучают поисковые тренды, в то время как всего 11% прогоняют спутниковые снимки через ИИ.

20%

финансовых аналитиков

участвовали в тренингах

по ИИ за последний год

Исследователи, однако, делают позитивный вывод: [пока ещё] скромные масштабы распространения ИИ в сочетании с большим количеством практикующих специалистов, проходящих подготовку в этой области, приведут к появлению прорывных решений в ближайшем будущем.

В белой книге McKinsey наглядно показано, как технологии искусственного интеллекта могут быть интегрированы в цепочку ценности (value chain) инвестиционных компаний. По расчётам специалистов в области консалтинга, положительный эффект ожидается в каждом из звеньев.

Маркетинг и продажи — рост доходов на 5—30%.

Варианты применения ИИ: поиск клиентов на основе больших данных; поведенческая сегментация клиентов; предиктивные алгоритмы для увеличения продуктивности продаж; персонализированный цифровой маркетинг.

Управление инвестициями — улучшение ключевых показателей.

Варианты применения ИИ: отсутствие субъективности при принятии инвестиционных решений; больше данных для расчёта альфа-коэффициента; проведение исследований на больших данных; усовершенствование торговых алгоритмов.

Мидл- и бэк-офис — сокращение затрат на 10—30%.

Варианты применения ИИ: автоматизация процессов; снижение затрат на управление данными; автоматизированный надзор за торговыми операциями; повышение административной эффективности.

Общий эффект — отладка бизнес-процессов на корпоративном уровне.

А Deloitte приводит несколько знаковых кейсов.

  • Компания UBS Asset Management объявила о запуске платформы UBS Partner. Инструмент позволяет инвестиционным советникам оценивать клиентские портфели исходя из их целей и склонности к риску, а также давать рекомендации по покупке/продаже активов на основе запатентованных алгоритмов.

  • Крупнейшая инвестиционная компания мира — BlackRock — с 2017 года добавляет внутренние данные о торговле в модель оценки ликвидности рынка, а также применяет методы машинного обучения для более точного расчёта сборов, взимаемых при продаже активов (redemption fee), и оценки риска ликвидности.

  • Тот же BlackRock изначально строил свою аналитическую систему Aladdin (Asset, Liability, Debt and Derivative Investment Network) для внутреннего пользования, а сейчас к ней подключены самые мощные финансовые институции мира. Программный комплекс вырос в том числе на трендах: инвестиции ушли в онлайн и стали сильно зависеть от больших данных. По мере усложнения инструментов, обрабатывающих информацию, инвесторы, управляющие фондами и страховщики обратились к крупным платформам, чтобы огромные дата-комбайны типа Aladdin заменили им несколько отдельных специализированных систем. Разумеется, все появляющиеся в мире передовые технологии искусственного интеллекта имплементируются в Aladdin в первую очередь, потому что ведущие компании, разрабатывающие эти технологии, заинтересованы в развитии системы, которую они используют.

Технологии продолжат играть неотъемлемую роль в управлении активами: так было десятилетия назад, так есть сейчас и так будет в будущем, объясняют аналитики BlackRock. По мере разработки новых инструментов вычислительные мощности дешевеют, доступ к данным упрощается и появляются новые рыночные ниши для AI и ML. Уже сейчас в отрасли используются решения, которые помогают снизить риск, уменьшить затраты, нарастить прибыль и повысить качество услуг.

Надлежащий контроль и прямой надзор со стороны профессионалов — залог успешного внедрения любых технологий. А совместная работа регулирующих органов с участниками рынка позволит обеспечить наилучшие результаты для инвесторов.

10%

мировых акций и облигаций

 — размер активов (в денежном выражении), находящихся

в управлении 80 клиентов системы Aladdin

Поделиться в соцсетях

Статья была вам полезна?

Да

Нет