Искусственный интеллект на страже ваших инвестиций

В мире финансов и инвестиций существуют имена, которые вызывают восхищение своим профессионализмом и инновационным подходом. Одним из таких экспертов является Денис Дедков – независимый финансовый консультант, частный инвестор и пионер применения искусственного интеллекта (ИИ) в индустрии финансового планирования для решения сложных финансовых задач как в личных финансах, так и финансов компании.

Как независимый финансовый советник, он консультирует крупные компании в России и за рубежом, разрабатывая нестандартные финансовые решения и помогая им справиться с критическими финансовыми ситуациями.

Денис Дедков является двукратным победителем конкурса «Лучший частный инвестор» и известен своим значительным вкладом в индустрию цифровых финансовых активов. Он оказывал консультационные услуги и активно участвовал в первых финансовых сделках с цифровыми активами на территории России. Благодаря своим успехам в области инвестиций, был награжден престижной наградой на Московской бирже, а также стал победителем в номинации «Top performer Citi IPB» от Citibank.

Денис Дедков также является соавтором популярной книги «Азбука личных финансов», которая стала настольной книгой для многих читателей, желающих научиться грамотно управлять своими личными финансами. Это полезное руководство для тех, кто хочет разобраться в сложных аспектах личных финансов и принимать обоснованные решения.

В настоящий момент Денис активно внедряет алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) в финансовую отрасль, интегрируя его в свою профессиональную деятельность. Такой подход позволяет Денису Дедкову обеспечивать высококачественную и своевременную поддержку своим клиентам, повышая точность прогнозов и ускоряя процесс принятия решений. В результате он способен разрабатывать инновационные решения для актуальных бизнес-проблем и повышать эффективность компаний.

В силу своей глубокой экспертизы, успешного опыта на рынке и стремления к инновациям, Денис Дедков заслуженно признан одним из авторитетных экспертов в сфере финансов и инвестиций. Он активно участвует в профессиональных конференциях, выступает в качестве члена жюри профильных конкурсов, проводит вебинары и мастер-классы, с радостью делится своим опытом и знаниями с коллегами из сферы финансов. Одной из главных целей Дениса является внести свой вклад в финансовую индустрию путем внедрения новых технологий. Его приоритетная задача – развивать свою экспертизу и оказывать влияние на развитие финансового сектора, показывая примеры успешного использования передовых технологий для решения сложных проблем и улучшения эффективности работы компаний.

– О ИИ много говорят и пишут, но сегодня уже не так просто разобраться, где ИИ уже де-факто применяется. Можете ли вы назвать основные примеры применения ИИ на практике?

– Давайте для начала расскажем, что такое Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) – это раздел информатики, который изучает создание алгоритмов, программ и систем, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Такие задачи включают обучение, принятие решений, распознавание образов, понимание естественного языка, распознавание речи и другие когнитивные функции.

В искусственном интеллекте существует несколько основных подходов, таких как экспертные системы, машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети. Экспертные системы основаны на знаниях экспертов, закодированных в форме правил и эвристик, в то время как машинное обучение и глубокое обучение используют алгоритмы и математические модели для анализа больших объемов данных и «обучения» на основе примеров и опыта.

Нейронные сети – это один из наиболее популярных подходов к ИИ, моделирующий принципы работы человеческого мозга. Нейронные сети состоят из слоев связанных искусственных нейронов, обрабатывающих информацию и адаптирующихся с течением времени.

Искусственный интеллект (ИИ) продолжает быстро развиваться и находить применение в различных отраслях. Вот несколько ключевых примеров его применения на практике:

Здравоохранение: ИИ активно используется для анализа медицинских изображений, предсказания заболеваний и помощи в разработке новых лекарств. Например, компания DeepMind (приобретенная Google) разработала алгоритм AlphaFold, который предсказывает структуру белков с высокой точностью.

Финансы: ИИ используется для обнаружения мошенничества, управления рисками и автоматизации торговли. В 2020 году JPMorgan Chase & Co. внедрила систему COIN (Contract Intelligence), основанную на ИИ, для анализа юридических документов, что позволило сократить время работы сотрудников на 360 000 часов в год.

Транспорт: ИИ применяется в беспилотных автомобилях, которые используют алгоритмы машинного обучения для анализа данных с датчиков и принятия решений о маршруте и безопасности. Компания Tesla является одним из лидеров в этой области.

Розничная торговля: ИИ помогает определить предпочтения клиентов, предсказывать спрос и оптимизировать управление запасами. Крупнейший онлайн-ритейлер Amazon использует ИИ для анализа поведения покупателей и предложения персонализированных рекомендаций.

Образование: ИИ используется для разработки адаптивных обучающих систем, которые анализируют стиль обучения студентов и предоставляют индивидуальные материалы и задачи. Примером такой системы является Knewton, платформа адаптивного обучения, основанная на ИИ.

Производство: ИИ помогает оптимизировать процессы производства, контролировать качество продукции и предотвращать аварии на производственных линиях. Siemens использует ИИ для предсказания и предотвращения отказа оборудования в реальном времени.

– Нет ли рисков, что ИИ превратится всего лишь в «умные автоответчики» типа «Алисы» или «Siri»? Или же ИИ все же сможет принимать какие-то решения? Если да, то какие?

– Действительно, некоторые считают, что ИИ ассоциируется исключительно с «умными автоответчиками» вроде Алисы, Siri или Google Assistant. Однако, это лишь одно из возможных применений искусственного интеллекта. Я полагаю, что ИИ обладает потенциалом ключевой роли в решении множества сложных задач и улучшении нашей жизни в большинстве сфер.

Уже сейчас искусственный интеллект демонстрирует свою способность к принятию решений в таких областях, как медицина, финансы, производство и транспорт. Важно понимать, что решения, принятые ИИ, часто служат в качестве инструмента поддержки людей, а не их замены. Большинство систем ИИ предоставляют рекомендации и прогнозы на основе анализа данных, которые помогают специалистам принимать более обоснованные решения. Однако в будущем это может измениться, и ИИ будет принимать самостоятельные решения после разработки соответствующих этических аспектов, регулирования и контроля использования ИИ. Которыми сейчас озаботились ключевые игроки этой индустрии, такие как Илон Маск (основатель и CEO компаний Tesla и SpaceX); Демис Хассабис (основатель и CEO компании DeepMind); Стюарт Рассел (профессор компьютерных наук в Университете Калифорнии, Беркли, автор книги «Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control»); Кейт Крофорд (исследовательница в области ИИ).

Когда-то Стивен Хокинг (покойный теоретический физик и космолог) обращал внимание на возможные риски, связанные с развитием искусственного интеллекта, и предполагал, что неограниченное развитие ИИ может привести к непредсказуемым последствиям.

Поэтому эти аспекты являются крайне важными и включают в себя проблемы прозрачности, справедливости, конфиденциальности и безопасности. Принимая во внимание эти аспекты и создавая регулятивные рамки, мы можем обеспечить положительное и безопасное влияние искусственного интеллекта на общество и предотвратить его негативные последствия.

Отвечая на вопрос о том, какие решения сегодня могут принимать алгоритмы искусственного интеллекта, давайте рассмотрим пример моего бизнеса в сфере личных финансов. ИИ способен обрабатывать огромные объемы данных для выявления трендов и прогнозирования результатов, что позволяет мне принимать более обоснованные решения в разных направлениях:

Прогнозирование финансовой перспективы: Используя большие данные и машинное обучение, ИИ может предсказать финансовое будущее человека, анализируя текущие расходы, доходы, инвестиции и другие факторы, которые могут повлиять на его финансовое положение в будущем, отмечая слабые места.

Мониторинг счетов и оценка рисков: Отслеживание банковских счетов и операций, оценка рисков, связанных с инвестициями и другими финансовыми продуктами. Сигнализация о более выгодных инвестиционных возможностях или, наоборот, указание на неправильное распределение финансовых ресурсов.

Оптимизация портфеля: Используется для определения оптимального сочетания активов в портфеле инвестиций с учетом риска и доходности.

Визуализация финансового будущего: Предоставление клиентам визуализации их финансового будущего на основе текущих данных и прогнозов. Таким образом, каждый может видеть возможные сценарии и принимать обоснованные решения для корректировки своего финансового положения в реальном времени.

Автоматизированное управление финансами: Алгоритмы искусственного интеллекта автоматически управляют инвестициями, перераспределяют активы и осуществляют финансовые операции, оптимизируя их в соответствии с текущими условиями в реальном времени.

Поддержка в достижении финансовых целей: Искусственный интеллект помогает разработать стратегии для достижения финансовых целей, предлагая рекомендации и советы в реальном времени, основанные на анализе текущей ситуации и будущих прогнозов, учитывая историю прошлых кризисов. Он обучает свои алгоритмы и на основе этого может включать их в будущие прогнозы.

Обнаружение финансовых аномалий: Искусственный интеллект способен выявлять аномалии и неэффективности финансовых инструментов, предотвращая и определяя потенциальные риски. Это позволяет оперативно реагировать на возникающие проблемы и сокращать возможные потери. Да и еще зарабатывая на этом.

Оптимизация налогового учета: Искусственный интеллект помогает оптимизировать налоговое планирование, анализируя существующие данные и предлагая рекомендации по уменьшению налоговой нагрузки и максимизации долгосрочных налоговых преимуществ.

Кредитная неэффективность: Оценка потенциала кредитных инструментов, применение машинного обучение для анализа кредитной эффективности, финансовых данных и других факторов, которые способствуют выявлению разницы и получению прибыли на основе этой разницы. Ведь кредит не только предоставляет деньги в долг, но и является инструментом, который можно использовать эффективно для генерации дохода.

Это лишь примеры того, как искусственный интеллект применяется в области личных финансов. В моей работе с организациями использование ИИ применяется в гораздо более широких ситуациях и масштабах, так как там принимаются стратегические решения для оптимизации бизнес-процессов, управления рисками и прочих аспектов управления финансами.

– Работы по развитию и внедрению ИИ сегодня во всем мире ведутся по многим направлениям. В финансовой индустрии какие процессы могут стать область применения ИИ?

– В финансовой отрасли искусственный интеллект уже давно находит свое применение, поскольку финансисты и инвесторы стремятся использовать все возможности новых технологий и инноваций для получения конкурентного преимущества в заработке денег и увеличения доходов. В связи с этим, область применения ИИ в финансах постоянно расширяется и будет продолжать набирать обороты. Важно отметить, что использование алгоритмов искусственного интеллекта может привести к сокращению численности сотрудников, ранее выполнявших определенные функции. Рассмотрим, где искусственный интеллект будет применяться в наибольшей степени в финансовой индустрии:

Кредитный скоринг: ИИ может анализировать большие объемы данных и принимать решения о кредитоспособности клиентов, предсказывая вероятность дефолта и рекомендуя соответствующие кредитные продукты.

Высокочастотная торговля и Алгоритмическая торговля: Использование ИИ в алгоритмической торговле позволяет быстро анализировать данные с рынка, реагировать на изменения в рыночных условиях, анализируя тренды, а также использовать арбитражные возможности для получения прибыли. Автоматически принимать решения о покупке или продаже активов.

Управление рисками: ИИ может помочь финансовым организациям оценивать риски, связанные с инвестициями, кредитами и другими финансовыми продуктами, предсказывая возможные потери и определяя стратегии снижения рисков.

Финансовое планирование и аналитика: ИИ может использоваться для анализа финансовых данных, прогнозирования будущих результатов и создания оптимальных планов управления средствами и достижения поставленных целей.

Робо-консультанты: ИИ может быть использован в роли робо-консультантов, предоставляя персонализированные рекомендации по инвестициям и управлению средствами на основе анализа финансовых данных и предпочтений клиентов. Например, компании Betterment и Wealthfront, которые предоставляют автоматизированные рекомендации по инвестициям на основе анализа финансового положения клиентов и их предпочтений.

Управление портфелем: ИИ может оптимизировать управление инвестиционным портфелем, перераспределяя активы с учетом текущих рыночных условий и прогнозов будущего развития. Для примера, такие системы как Nutmeg и Quantfolio используют алгоритмы машинного обучения для анализа рыночных данных и определения оптимальной структуры портфеля для достижения инвестиционных целей клиентов.

Прогнозирование экономических индикаторов: Искусственный интеллект может анализировать макроэкономические данные для прогнозирования ключевых экономических индикаторов, таких как инфляция, безработица, ВВП и прочее, что позволяет принимать более обоснованные инвестиционные решения.

Блокчейн и криптовалюты: ИИ может применяться в области блокчейн-технологий и криптовалют для автоматического управления цифровыми активами, анализа транзакций, выявления мошенничества и улучшения безопасности.

Все эти примеры показывают широкий спектр возможностей применения искусственного интеллекта в финансовой индустрии.

– В банковской сфере что, кроме скоринга (кредитного и клиентского) может стать сферой применения ИИ?

– Финансовая и банковская сфера пересекается по использованию искусственного интеллекта. Давайте рассмотрим, как применяются алгоритмы в современном банковском секторе. И да, применение ИИ в этом секторе далеко выходит за рамки только кредитного и клиентского скоринга. Рассмотрим основные направления, где это применяется больше всего:

1. Комплаенс: Использование ИИ в области соблюдения законодательных требований и регуляторных норм помогает автоматизировать процессы проверки и мониторинга, упрощая банковскую деятельность и улучшая защиту клиентов. Примером такой компании является Suade Labs, которая предоставляет платформу на основе ИИ для автоматизации процессов регуляторной отчетности.
2. Обработка естественного языка (NLP): ИИ анализирует текстовые данные, обрабатывает запросы клиентов и анализирует новости, социальные сети, выявляя сигналы, которые могут повлиять на финансовые рынки и инвестиционные решения. Компании, такие как AlphaSense и Kensho, разрабатывают системы на основе ИИ для анализа текстовых данных и выявления инсайдерской информации, которая может быть использована для принятия инвестиционных решений.
3. Чат-боты и виртуальные ассистенты: Банки активно используют ИИ для создания чат-ботов и виртуальных ассистентов, которые помогают клиентам решать различные финансовые вопросы, предоставлять информацию о продуктах и услугах, а также упрощать процесс открытия счетов и проведения транзакций.
4. Кибербезопасность: Искусственный интеллект играет важную роль в улучшении кибербезопасности финансовых организаций, обнаруживая атаки и угрозы в реальном времени, а также предпринимая меры для их предотвращения и устранения.
5. Антифродовые системы: ИИ способен анализировать транзакции и выявлять подозрительную активность, что помогает предотвратить мошенничество и снизить потери. Например, такие системы Featurespace и Feedzai, анализируют транзакции и поведение пользователей, выявляя аномалии, которые могут указывать на попытки мошенничества.
6. Персонализация услуг: Банки используют ИИ для анализа данных о клиентах, что позволяет предоставлять персонализированные финансовые продукты и услуги, отвечающие их потребностям и предпочтениям. Примерами таких систем являются Amelia от IPsoft и Eno от Capital One, которые используют ИИ для обработки запросов клиентов и предоставления быстрых и точных ответов.
7. Оптимизация процессов: Использование ИИ для автоматизации рутинных задач и процессов, таких как обработка документов, снижает издержки, улучшает эффективность и позволяет банкам сосредоточиться на предоставлении качественных услуг для клиентов.
8. Кредитный риск и управление портфелем: ИИ может анализировать исторические данные, текущие показатели и прогнозы, чтобы оценить кредитный риск клиентов и предприятий, а также оптимизировать портфели займов и инвестиций. Системы на основе ИИ, такие как ZestFinance и Upstart, помогают банкам и другим кредитным организациям улучшить процесс принятия решений и снизить риски невозврата кредитов.
9. Ценообразование и определение ставок: Искусственный интеллект может использоваться для анализа финансовых показателей, рыночных данных и клиентских характеристик, чтобы определить оптимальные цены и ставки для различных финансовых продуктов и услуг.

Итак, искусственный интеллект уже играет значительную роль в банковской сфере и обещает еще больше изменений в будущем. Банки и финансовые организации продолжают исследовать и разрабатывать новые способы применения ИИ для оптимизации своих операций, снижения рисков и улучшения качества услуг для клиентов.

– На ваш взгляд, есть ли место ИИ в биржевой торговле? В свое время было увлечение алгоритмической торговлей, но оно несколько успокоилось… И аналогичный вопрос по биржевой аналитике…

– Это самая интересная и вкусная тема в торговле на фондовом рынке. Про это может рассказать каждый трейдер. Так как многие мечтают о такой системе, которая бы зарабатывала деньги сама, только подключи ее к финансовым рынкам. Большинство участников фондового рынка, как обычные частные инвесторы, так и инвестиционные дома, искали и продолжают искать такие системы алгоритмической торговли или торговые роботы. Но алгоритмами торгуют люди, которые имеют большой опыт в инвестициях, навыки программирования и углубленные знания математики. Потому что любую торговую систему нужно постоянно дорабатывать и адаптировать под реалии фондовых рынков, так как финансовые рынки неоднородны, изменчивы и хаотичны.

Алгоритмическая торговля, как правило, основана на автоматическом исполнении сделок в соответствии с заранее определенными правилами и условиями, разработанными трейдерами. Эти правила могут включать технические индикаторы, объем торгов, временные рамки и другие критерии. Алгоритмы могут быть простыми или сложными, но в основном они следуют фиксированным правилам и не способны самостоятельно адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям.

Искусственный интеллект в биржевой торговле предполагает использование машинного обучения и анализа больших объемов данных для создания более гибких и адаптивных торговых стратегий. ИИ может обучаться на основе исторических данных, выявлять новые закономерности и тенденции, а также адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям. В результате ИИ-основанные системы могут предлагать более точные прогнозы и определение оптимальных моментов для совершения сделок. Кроме того, ИИ способен автоматически управлять рисками, анализируя различные факторы и адаптируя торговые стратегии для минимизации потенциальных убытков. Это позволяет трейдерам и инвесторам сосредоточиться на определении перспективных инвестиций, полагаясь на ИИ для эффективного управления рисками и мониторинга торговых позиций. Например, такие системы, как Sentient Investment Management и Two Sigma, используют машинное обучение для анализа рыночных данных и выявления скрытых закономерностей, которые могут привести к более точным прогнозам и высоким доходам.

– Насколько, на ваш взгляд, реально применение ИИ в аналитике, в том числе – финансовой, экономической?

– Искусственный интеллект уже активно применяется в финансовой аналитике. Это область развиваться фантастически быстро, вот примеры какие задачи решает ИИ уже сейчас:

Анализ рыночных данных; Технический и Фундаментальный анализ; Сентимент-анализ; Выявление арбитражных возможностей; Кредитный анализ; Анализ финансовых отчетов; Определение инсайдерской торговли и так далее.

Но тут надо раскрыть и тему недостатков, которые еще не решены при использовании ИИ, давайте рассмотрим основные:

• ИИ может сделать некорректные предположения из-за ограниченных данных или смещений в данных, что приводит к неправильным выводам и ошибкам.
• Сложно понять, как ИИ пришел к определенному выводу, особенно в сложных моделях. Это приводит к проблеме с прозрачностью и интерпретируемостью.
• ИИ требует больших объемов данных, что может вызвать проблемы с защитой персональной информации и это сказывается на проблемы с конфиденциальностью данных.
• Этические вопросы: использование ИИ может столкнуться с этическими проблемами, такими как дискриминация или несправедливость.
• Определение ответственности за ошибки ИИ и создание правильного регулирования являются тоже сложными вопросами.

– Ваша личная работа в сфере ИИ в чем сегодня заключается?

– Я уже использую его в своем бизнесе, о чем говорил выше. На протяжении достаточно большого периода времени, так как понимаю необходимость быстрого принятия финансовых решений, анализе большого количества данных и просчете финансовых рисков при консультировании компаний, проведении финансового андеррайтинга и чтобы иметь конкурентное преимущество в индустрии.

Также я применяю ИИ в наших программных разработках для финансового планирования, что является нашим ноу-хау. В отличие от обычных финансовых советников, которые рекомендуют действия на основе шаблонов, я использую ИИ для представления реальной картины, прогнозируемой на основе данных о будущем, как будто клиент уже там. Это включает точные цифры, разложенный финансовый портфель в соответствии с уровнем риска клиента и даже функцию учета возможного кризиса на основе данных всех прошлых кризисов. Мы проводим полный 360-градусный анализ клиента, учитывая все аспекты его финансовой ситуации, предпочтений и аппетита к риску. Это позволяет создать более точный и персонализированный финансовый план, который будет адекватно отражать потребности и цели каждого конкретного клиента.

– Какие проблемы сейчас наиболее актуальны в связи с развитием ИИ?

– Несмотря на множество преимуществ, существует ряд недостатков и вызовов, которые стоят перед нами для развития и применения искусственного интеллекта:

Прозрачность и интерпретируемость: Модели ИИ, особенно глубокие нейронные сети, могут быть сложными и трудными для понимания. Это создает проблемы с прозрачностью и объяснением решений, принятых алгоритмами. Решение этой проблемы может потребовать разработки новых методов, которые сделают алгоритмы более понятными и контролируемыми.

Проблемы с данными: ИИ требует больших объемов качественных данных для обучения и работы. Однако данные могут быть несбалансированными, неполными или искаженными, что может привести к ошибкам и предвзятости в решениях ИИ.

Ответственность и регулирование: Вопросы ответственности за действия и решения, принятые алгоритмами ИИ, являются одной из ключевых проблем. Необходимо разработать нормативные и законодательные рамки, которые определят, кто и в какой степени несет ответственность за ошибки и последствия применения ИИ.

Этические проблемы и смещение данных: ИИ обучается на основе данных, которые могут содержать неосознанные предубеждения и стереотипы. Это может привести к дискриминации и неравенству. Чтобы преодолеть этот вызов, необходимо тщательно анализировать используемые данные и разрабатывать алгоритмы, которые учитывают этические принципы.

Риск замены рабочих мест: ИИ может автоматизировать множество задач, что приводит к опасениям о потере рабочих мест и социальной дестабилизации.

Безопасность и защита от злоупотреблений: Технологии ИИ могут быть использованы для злоумышленных целей, таких как кибератаки или создание глубоких подделок (deepfake). Чтобы предотвратить злоупотребления и обеспечить безопасность, необходимо укрепить кибербезопасность, разрабатывать методы обнаружения и предотвращения мошенничества, а также внедрять правила регулирования для контроля над использованием ИИ в определенных ситуациях.

Сотрудничество между странами и организациями: Разработка и применение ИИ может стать источником глобальной конкуренции и напряжений между странами. Чтобы минимизировать эти риски, важно сотрудничать на международном уровне и разрабатывать соглашения и правила, направленные на сотрудничество и разделение знаний.

Устойчивость к изменениям и непредсказуемости: ИИ, основанный на машинном обучении, может страдать от непредсказуемости и изменений в условиях или данных. Необходимо разрабатывать методы и подходы, которые обеспечат устойчивость и адаптивность моделей ИИ в различных ситуациях.

Экологический фактор: Тренировка сложных моделей ИИ требует больших вычислительных ресурсов, что может негативно сказаться на окружающей среде из-за потребления энергии и выбросов парниковых газов. Необходимо работать над созданием энергоэффективных алгоритмов и использовать зеленые источники энергии для поддержки инфраструктуры ИИ.

Преодоление этих вызовов и проблем потребует совместных усилий ученых, разработчиков, правительств, корпораций и общества в целом. Только так можно гарантировать, что развитие ИИ будет устойчивым, этичным и служить благу человечества.