Какую долю инвестиционного портфеля доверить ИИ?

ИИ: хайп или будущее?

Борис Агатов, независимый эксперт по инновациям в ритейле, автор telegram-канала «Агатов Борис Tech – Магазин 4.0», уверен, что в нашей повседневной жизни общедоступный ИИ становится незаменимым помощником практически во всех сферах жизни. Например,...

1. Вы можете написать какие у вас есть дома продукты и ИИ составит для вас рецепты.

2. Вы изучаете язык, он станет для вас репетитором, который составит индивидуальный план занятий для вас, проверит домашнее задание и объяснит в чём вы ошиблись.

3. Поможет разобраться в сложной психологической ситуации заменяя собой психолога.

4. Поможет составить письма работодателю и резюме для скорейшего поиска работы.

5. Может проанализировать ваши медицинские анализы и составить вопросы врачу, что у него спросить о вашем здоровье на основании этой информации.

6. Составить маршрут путешествия задав ему только начальную и конечную точку, а он уже составит тайминг, бюджет и расскажет, что и когда лучше посетить.

7. Поможет вашему ребёнку объяснить, как выполнить домашнее задание.

8. И ещё много чего

Проблема в том, что многие воспринимают ИИ как автора текстов и картинок, а не для аналитики.

– Между тем, ИИ помогает серьёзно повысить производительность – производительность вырастает в разы (!) и это важная история для поднятия уровня ВВП, – подчёркивает эксперт.

«Человечество подсчитывает эффект от технологии, которая стала общедоступной всего 6 месяцев назад. Это всё равно, как подсчитать эффект для экономики от развития интернета в 90-х», – Борис Агатов.

В то же время, человечество пытается сейчас подсчитать эффект от технологии, которая стала общедоступной всего 6 месяцев назад. Это всё равно, как подсчитать эффект для экономики от развития интернета в 90-х.

Борис Агатов считает, что развитие смежных отраслей – это сейчас основной потенциал развития ИИ.

Борис Агатов считает качественно новым то, что ИИ стал общедоступен – как когда-то интернет, мобильная связь и т.п. И мир изменился:

– Большие языковые модели, в том числе ChatGPT, уже давно известны, по меркам нынешнего стремительного века, – 6 лет назад, а искусственным интеллектом учёные занимаются на разном технологическом уровне уже более 100 лет, в бизнесе ИИ (машинное обучение, машинное зрение и прочее) используется уже не один десяток лет и только в конце прошлого года ИИ стал общедоступен.

Инвестиции в ИИ. Когда ждать дивидендов?

Сергей Суверов, инвестиционный стратег компании «Арикапитал», считает, что инвестиции в ИИ могут принести кратный рост стоимости активов, но действительно монетизация ИИ может затянуться, поэтому расчёт пока не на дивиденды, а на рост. Такие инвестиции нужны для диверсификации портфеля, вы можете параллельно вкладываться в нефтегаз и металлургию.

Леонид Делицын, аналитик «Финама», согласен с коллегой в том, что в ближайшее время ждать инвестиций не стоит:

– Для новых американских компаний, специализирующихся на ИИ, нет смысла в том, чтобы платить дивиденды. Главное показать – что они вообще могут уцелеть на этом рынке, что их оттуда не выкинут Microsoft и Google. Инвестор там вполне привычен к отсутствию дивидендов от таких компаний. Он надеется, что они дорастут до такого уровня, когда кто-нибудь из бигтеха, к примеру, Google или Microsoft, купит их с высокой премией к рынку. Как, например, Salesforce купила мессенджер Slack. Инвесторы Salesforce ругались, но стратегия инвесторов Slack оправдалась. Компромиссное решение – крупные корпорации, например, бигтехи, или, скажем, Сбер.

Microsoft, Baidu, Яндекс и Сбер – акции-лидеры ИИ

Аналитики «Арикапитала» советуют инвестировать в ИИ через покупку американских технологических компаний, прежде всего – Microsoft.

Борис Агатов выделяет две российские компании, которые пытаются повторить успех моделей общедоступного ИИ, в частности, ChatGPT, Midjourney и Stable diffusion – все эти нейронные сети относятся к большому классу генеративных нейронных сетей, т.е. они могут генерировать что-то на выходе – текст, изображение, музыку, видео:

– Из самых важных игроков стоит отметить Сбер, который запустил уже довольно давно Kandinsky 2.0 – генератор изображений из текста и совсем недавно запустил версию мультимодального (мультимодальный бот – это бот, который умеет работать, как с текстом, так и с изображением и ещё много с чем) GigaChat. Пока он по всем характеристикам уступает лидерам, но прогресс там очень стремительный.

Yandex запустил ИИ генератор изображений Шедеврум. Агатов надеется, что Шедеврум через некоторое время будет одним из лучших в мире и в конце года ожидает запуск конкурента ChatGPT. Ещё стоит упомянуть что главный поисковик Китая Baidu тоже запустил аналога ChatGPT, добавляет эксперт.

Надвигающаяся рецессия и инвестиции в НИОКР

Инвесторы опасаются, что нарастающая волна банкротств банков в США уже ударила по реализации ряда проектов в НИОКР. И дальше – больше.

Владимир Рожанковский, управляющий директор Trade123, согласен с тем, что в эпицентре банковского кризиса находится венчурная индустрия – то есть, именно то, что до недавнего времени активно финансировало проекты, подобные ChatGPT:

– Что текущий, 2023, что последующие годы сформируют, на самом деле, провал в финансировании соответствующих разработок. Это, разумеется, повлияет и на темпы развития индустрии в целом. Это же, на мой взгляд, также является основной причиной не сильно спешить с портфельными инвестициями в соответствующие бумаги. Время пока есть в избытке.

 «2023 и последующие годы сформируют провал в финансировании НИОКР. Так что спешить с портфельными инвестициями не стоит. Время пока есть в избытке», – Владимир Рожанковский.

А вот Леонид Делицын из «Финама» с коллегой не согласился:

– Вложиться в стартапы Кремниевой Долины хотят инвесторы всего мира, в том числе и те, которые держат деньги совсем в других банках. Российские венчурные инвесторы рассказывали, что едва ли не десятилетие стояли в очереди, чтобы их деньги начали принимать в венчурные пулы. Инфраструктура от семьи-друзей-дурачков до IPO там отстроена: венчурные инвесторы умеют выбрать одного, вложить в него достаточно, чтобы выкинуть с рынка остальных, и довести этого единорога до размещения на бирже. Для тех, кого приняли в это сообщество, риски не так высоки, как для одиночных инвесторов. Если посмотреть на историю, то первый интернет-пузырь схлопнулся в 2000 году, Google провёл IPO в 2004 году, а большинство единорогов, которые размещались в 2021-22 годах были зарегистрированы под нынешним брендом приблизительно в 2012 году, но зачастую основаны на 2-4 года раньше. Сейчас, конечно, тоже будет какой-то перерыв, но, вероятно, короче, чем в прошлый раз.

Торговые роботы vs живой трейдер

Владимир Рожанковский напоминает, что тема алгоритмического трейдинга появилась не сегодня – ему уже лет 15:

– Торговые алгоритмы быстро устаревают, так как рынок – более сложная субстанция, нежели что-то, что теоретически может описывать его математическую модель и на основании её принимать торговые решения. Если бы всё было так просто, то к сегодняшнему дню просто не осталось бы физических управляющих портфелями и активами. Дело в том, что лишь за счет высокочастотной торговли роботы показывают небольшую прибыль. Если бы мне сотни и тысячи сделок в день, то большинство из них уступило бы по эффективности реальным квалифицированным живым управляющим. Одна из причин – роботы не умеют хорошо понимать и извлекать практическую пользу из выходящих новостей.

Леонид Делицын также напоминает, что скоринг заёмщиков вошёл в практику в ходе второй мировой войны, когда риск-менеджеры ушли на фронт, и надо было заменить их менее квалифицированными сотрудниками. Тогда и начали стандартизировать анкеты, баллы, весовые коэффициенты. Где раньше работал опыт специалиста, начал работать алгоритм. Потом была эра, от которой осталось много мифов и легенд, как известные математики стали ещё и миллиардерами. В общем-то, то, что они использовали – это ведь тоже ИИ. Просто сейчас генеративные нейросети раскручивают как синоним ИИ. А это не так. Даже синонимом машинного обучения они не являются, они просто сегодня быстро развиваются, потому что для этого сложились оптимальные условия:

– Но видов ИИ и машинного обучения намного больше. Например, коллеги, разработавшие AI-скринер, выбрали в качестве основного подхода градиентный бустинг деревьев решений. В центре обсуждения сейчас – объяснимый ИИ (когда можно понять, почему ИИ делает то, что он делает), ответственный ИИ (который не использует наши данные нам во вред).

 «Скоринг заёмщиков вошёл в практику в ходе второй мировой, когда риск-менеджеры ушли на фронт, и надо было заменить их менее квалифицированными сотрудниками. Тогда и начали стандартизировать анкеты, баллы, весовые коэффициенты», – Леонид Делицын, «Финам»

Главное преимущество машинного обучения, по словам эксперта, это возможность корректно учесть очень много факторов, которые человек, аналитик или инвестор учесть не может. Для этого ИИ «учится», то есть подбирает веса факторов, многократно экспериментируя, пока не получит нужный результат на обучающем множестве.

– Человек тут бессилен. Сила человека – в обобщении, в способности открыть законы, сформулировать и доказать общие теоремы, которые помогут принимать решения на основе небольшого числа правил, вроде законов тяготения. Но пока такие законы не открыты, угнаться за ИИ, например, в отслеживании новостей, реплик в блогах, колебаний цен, человек не может. Поэтому сила ИИ – в возможности обеспечить такую «поддержку принятия решений», то есть описание и оценку возможных вариантов, с оперативностью и качеством, лучше, чем у человека. А дальше уже инвестор принимает решения, подключая свою собственную интуицию, с учётом своих планов, своей склонности к рискам.

Доля инвестиций в ИИ в портфеле

– Пока я ограничился бы 10 – 15% от объёма средств под управлением. Но это лишь моё субъективное восприятие, – говорит Владимир Рожанковский.

Леонид Делицын предлагает действовать по алгоритму «обучения с подкреплением»:

– Начал небольшими, но всё же ненулевыми шагами (5%), получал бы поощрения (выигрыши) и штрафы по мере движения, и смотрел бы – продвигаюсь ли к главной цели.

«Финам» уже запускает для инвесторов свой проект «AI-screener».

– Планов у нас весьма много, хочется охватить все возможности. Да, он будет помогать собирать портфель. Как раз сейчас мы тестируем пока один портфель, который собран на базе ИИ. По его словам, чтобы качественно подобрать портфель понадобятся некоторые вводные от инвестора: что он ожидает, насколько готов рисковать, какие отрасли для него близки и т.п. Конкретно про планы самого скринера, в ближайшее время будет значительно ускорена главная страница, выборки и сортировки будут без перезагрузки. Также мы начали делать «скринер для конструкторов», где любой желающий сможет создать свою модель ИИ на основе данных, которые он считает влияют на цену бумаги в будущем и получить свой уникальный скринер с результатами тестирования, – рассказал во время вебинара Дмитрий Трость, продакт-оунер проекта «Финам AI-cкринер».

Москва.