Як інвестори використовують штучний інтелект і машинне навчання для досягнення конкурентної переваги

Автор: Метт Іген, CNN Business

Штучний інтелект і машинне навчання можуть асоціюватися у нас із вигадками з науково-художніх фільмів. Але хедж-фонди, найбільші банки і приватні інвестиційні компанії вже впроваджують технології нового покоління для отримання конкурентної переваги.

Citigroup використовує машинне навчання у підготовці рекомендацій для клієнтів з приводу їх портфоліо. Компанії, які займаються високочастотним трейдингом, покладаються на інструменти машинного навчання для швидкого аналізу поведінки і реакцій фінансових ринків. Компанії з управління коштами, що використовують кількісний аналіз, такі як PanAgora Asset Management, розробили складні алгоритми для перевірки комплексних інвестиційних ідей.

“Ми прибираємо з процесу емоції. Все відбувається раціонально”, – Майк Чен, Менеджер портфельних активів бостонської компанії PanAgora розповів CNN Business під час інвестиційного саміту Cayman Alternative на о.Великий Кайман.

“Ми не якісь божевільні вчені зі скуйовдженою шевелюрою”, – говорить Чен, інвестиційна компанія якого управляє активами приблизно в $ 43 мільярди.

Більшість технологій, які використовують елітні інвестори, на справді, не нові. Просто фінансові фірми з великим успіхом користуються можливостями ШІ і машинного навчання, адже сучасні комп’ютери можуть обробляти інформацію набагато швидше. А ще зараз в наявності набагато більше даних, ніж було кілька років тому.

Підвищення ролі машинного навчання

Все ж технології з великою швидкістю змінюють фінансовий сектор – і продовжать змінювати в майбутньому.

“Підвищення ролі машинного навчання насправді змінить нашу сферу до невпізнання”, – говорить Ентоні Коуелл, керівник управління активами KPMG на Кайманових островах. Серед його клієнтів найбільші світові розпорядники активами, хедж-фонди і приватні інвестиційні фірми.

Наприклад, Citi Private Bank впровадив машинне навчання, щоб допомогти фінансовим консультантам відповідати на питання, яке їм часто задають: Що зі своїми грошима роблять інші інвестори? Використовуючи свою технологію, банк може анонімно показувати дії з портфелями, які роблять клієнти в усьому світі.

“Традиційно така інформація передається через знайомих. Ви проводите кілька зустрічей за кавою або можете щось дізнатися, попиваючи коктейль”, – говорить Філіп Уотсон, голова лабораторії глобальних інвестицій в Citi і директор з інновацій Citi Private Bank. “Тепер ми можемо ділитися дуже цінними рішеннями”.

Citi також створила систему рекомендацій, яка використовує функції машинного навчання для надання порад клієнтам. Платформа рекомендує індивідуалізовані звіти про дослідження, рішення і навіть сповіщає клієнтів про важливі події, такі як закінчення строку обігу цінних паперів у їхньому портфелі.

Машини в допомогу швидкісному трейдингу

Domeyard, хедж-фонд із Бостона, який займається в основному високочастотним трейдингом, залежить від машинного навчання, яке проводить розшифрування 300 мільйонів точок даних тільки в першу годину роботи Нью-Йоркської фондової біржі.

“Ми покладаємося на допомогу машин для спрощення і прискорення прогнозування того, що може трапитися у наступні секунди або хвилини”, – говорить Крістін Кі, співзасновник і партнер Domeyard.

Але Кі попереджає, що машини “розумні лише настільки, наскільки якісні дані, які їм згодовують”.

Раніше у цьому році PanAgora, бостонська компанія з управління активами, що використовує кількісний аналіз, оптимізувала роботу з Китаєм, запустивши “самонавчальний” алгоритм, який розшифровує китайський “кібер-сленг”, який використовується інвесторами в соціальних мережах для обходу урядової цензури, говорить Чен. Результати дають менеджерам портфелів PanAgora цінну інформацію про настрої роздрібних інвесторів, які домінують на Китайському ринку.

Людина проти машини?

Керівники технологічних компаній радять не вірити усьому галасу навколо штучного інтелекту і машинного навчання – особливо про захоплення роботами робочих місць.

“Деякі наслідки можуть бути сильно перебільшені”, – говорить пан Уотсон із Citi. “Це світ людей і машин. У цій моделі присутні не лише машини. І я думаю, що ще дуже довгий час в цій моделі будуть присутні не тільки машини”.

Пан Чен з PanAgora з ним згоден: “Не людина проти машини. А людина разом із машиною”.

У PanAgora саме люди приймають остаточні рішення про інвестиції, і іноді вони не збігаються з тим, що їм радить комп’ютерна модель.

“У машин немає свідомості. У наступні років 10 навряд чи повстануть термінатори і почнуть нас убивати”, – говорить Чен. “Принаймні, я на це сподіваюся”.

Це вплине на більшість робочих місць

Але це не означає, що в житті людей нічого не зміниться.

“Ми дійсно вважаємо, що це може вплинути на 100% всіх посад і робочих місць”, – заявив Марк Фостер, старший Віце-президент IBM Global Business Services.

За словами Фостера, найсприятливіший результат буде в тому випадку, якщо комерційний сектор, уряду і системи освіти зможуть йти на крок вперед подібних змін, проводячи перекваліфікацію співробітників.

“Очевидно, що світ рухається набагато повільніше. Існує ризик того, що люди залишаться позаду”, – говорить Фостер. “І ми, як представники бізнесу, повинні допомагати нашому персоналу випередити подібний зсув”.

Пан Уотсон із Citi вважає, що замість звільнення багато співробітників, які виконують рутинну роботу в бек-офісах, можуть бути переведені на більш високооплачувані позиції.

Що далі?

У майбутньому фінансовий сектор зазнає на собі ще більше змін і проривів завдяки зростанню нових технологій, таких як квантові обчислення.

“З їхньою допомогою можна буде вирішувати проблеми, до яких ми раніше і підійти не могли”, – говорить Марк Джексон, керівник наукового напрямку британської компанії Cambridge Quantum Computing.

IBM, Google, Intel та інші гіганти вкладають величезні кошти в розвиток квантових технологій, але експерти поки не впевнені, для чого саме будуть використовуватися ці суперкомп’ютери.

“Насправді ми поки не знаємо”, – відповів Джексон на питання про конкретні приклади застосування. “Ми тільки починаємо усвідомлювати силу цієї технології”.

За його словами, зараз вже зрозуміло, що квантові комп’ютери стоять на голову вище в декількох сферах: шифрування, безпека, хімія і машинне навчання.

“Вони покажуть, що галас піднявся не дарма”, – заявив Джексон.

У фінансовому світі є ще багато завдань, які комп’ютери виконати не спроможні.

Наприклад, досвідчені інвестори часто використовують теорію ігор, щоб прорахувати, як інші гравці будуть реагувати на ті чи інші ситуації. Теорія ігор дозволяє компаніям заробляти, займаючи певні позиції до того, як відбуваються різкі коливання ринку.

Пан Чен з PanAgora каже, що машини цього робити ще не навчилися.

“Я сподіваюся, що побачу це в наступні 5-15 років”, – говорить він.

Джерело: посилання

Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *