Искусственный интеллект и машинное обучение могут звучать как научно-фантастические фильмы. Но хедж-фонды, крупные банки и частные инвестиционные компании уже внедряют технологии нового поколения, чтобы получить преимущество.

Citigroup (C) использует машинное обучение для составления портфельных рекомендаций для клиентов. Высокочастотные торговые фирмы используют инструменты машинного обучения для быстрого чтения и реагирования на финансовые рынки. А количественные магазины, такие как PanAgora Asset Management, разработали сложные алгоритмы для проверки сложных инвестиционных идей.

«Мы не сумасшедшие ученые с острыми волосами», — сказал Чен, чья количественная инвестиционная компания управляет активами в размере около 43 миллиардов долларов.

Большая часть технологий, которые используют элитные инвесторы, на самом деле не нова. Финансовые фирмы просто лучше могут использовать возможности искусственного интеллекта и машинного обучения, потому что современные компьютеры могут обрабатывать информацию намного быстрее. И сейчас существует намного больше данных, чем было много лет назад.

Подъем машинного обучения

Тем не менее, технологии быстро разрушают финансовую индустрию — и будут продолжать это делать.
«Рост машинного обучения действительно сделает нашу индустрию неузнаваемой в будущем», — сказал Энтони Коуэлл, глава управления активами KPMG на Каймановых островах. Его клиентами являются некоторые из крупнейших в мире управляющих активами, хедж-фонды и частные акционерные компании.

Например, Citi Private Bank внедрил машинное обучение, чтобы помочь финансовым консультантам ответить на часто задаваемый вопрос: что другие инвесторы делают со своими деньгами? Используя технологии, банк может анонимно делиться изменениями портфеля, сделанными клиентами по всей планете.

Citi также разработала механизм рекомендаций, который использует инструменты машинного обучения для консультирования клиентов. Платформа рекомендует специализированные исследовательские отчеты, решения и даже предупреждает клиентов об основных событиях, таких как срок погашения облигации в их портфеле.

Машины помогают скоростным трейдерам

Domeyard, бостонский хедж-фонд, специализирующийся на высокочастотной торговле, зависит от машинного обучения, позволяющего расшифровать 300 миллионов точек данных в один только час открытия Нью-Йоркской фондовой биржи.
«Мы полагаемся на помощь машин, чтобы делать более простые и быстрые прогнозы того, что произойдет в следующую секунду или минуту», — сказала Кристина Ци, соучредитель и партнер Domeyard.

Но Ци предупредил, что машины «настолько же умны, как и те данные, которые вы им предоставляете».
Ранее в этом году PanAgora, бостонский квантовый магазин, расширил свое присутствие в Китае, запустив «самообучающийся» алгоритм, который расшифровывает китайский «кибер сленг», используемый инвесторами в социальных сетях для обхода цензуры правительства, сказал Чен. Полученные данные дают портфельным менеджерам в PanAgora ценное окно в настроения среди розничных инвесторов, которые доминируют на рынке в Китае.

Человек против машины?

Руководители технологий предупреждают, что не следует верить в  ажиотаж, связанный с искусственным интеллектом и машинным обучением, особенно с захватом роботов.
«Некоторые эффекты могут быть сильно преувеличены», — сказал Уотсон из Citi. «Это мир человека плюс машина. Это не модель, предназначенная только для машин. И я не вижу, чтобы она стала моделью только для машин на долгое время».
Чен ПанАгоры согласился. «Это не человек против машины. Это человек плюс машина».

В PanAgora люди имеют решающее значение при принятии инвестиционных решений и время от времени игнорируют то, что им говорят компьютерные модели.
«Машины не чувствительны. Терминаторы не собираются подниматься и убивать нас всех в ближайшие 10 лет», — сказал Чэнь. «Я надеюсь.»

Большинство рабочих мест будут затронуты

«Мы верим, что это может повлиять на 100% всех ролей и заданий», — сказал Марк Фостер, старший вице-президент IBM (IBM) Global Business Services.
Фостер сказал, что наиболее оптимистичным результатом является то, что предприятия, правительства и системы образования опережают это разрушение путем переквалификации работников.
«Возможно, мир движется медленнее, чем это. Существует риск того, что люди останутся позади», — сказал Фостер. «В бизнесе нам необходимо, чтобы мы помогали нашей рабочей силе идти вперед».
Вместо того, чтобы быть полностью смещенным, Уотсон из Citi считает, что многие работники, выполняющие черную работу в бэк-офисе, могут быть переведены на более полезные должности.

Что дальше?

В будущем финансовая индустрия будет еще более разрушена ростом новых технологий, таких как квантовые вычисления.
«Он сможет решить проблемы, с которыми мы никогда не сталкивались», — сказал Марк Джек.

Евгений Сытников

Евгений Сытников

Специалист по новостям мировых рынков и в частности рынка форекс. Всегда находит самую актуальную информацию и делится ею с Вами.

11 комментариев

Оставить комментарий