Т9 на стероидах: способен ли искусственный интеллект заменить финансовых аналитиков
Нейросеть ChatGPT стала настоящим феноменом — за недолгое время своего существования она написала ряд книг, которые уже доступны на Amazon, и статей, сдала экзамены и дипломные проекты, была уличена в подтасовке научных фактов и обновилась до четвертой версии, которая использует знания, полученные из 100 трлн параметров. Тем не менее, пока самые свежие данные, которые использует нейросеть, датируются сентябрем 2021 года, о чем она честно предупреждает пользователей.
В начале апреля агентство Bloomberg сообщило о разработке собственной нейросети — BloombergGPT. Эта модель использует массив данных, собранных Bloomberg за несколько десятилетий, в том числе финансовые новости, пресс-релизы, отчеты компаний, а также массивы данных The Pile, The Colossal Clean Crawled Corpus, C4 и Википедии. В частности, модель сможет создавать в автоматическом режиме аналитические отчеты и сводки для клиентов. В публичном доступе BloombergGPT пока нет, и пока сложно оценить, как именно она будет работать и на что будет способна.
Тем не менее, аналитики и экономисты уже сейчас пытаются ответить на вопрос, сможет ли искусственный интеллект вытеснить их профессии со временем?
Проблемы с предсказаниями
«На данный момент мировые и российские биржи уже испытали значительное падение, вызванное мировым экономическим спадом, вызванным, в свою очередь, пандемией Covid-19. II квартал мог бы стать временем восстановления, если бы уже сейчас можно было достоверно говорить об устранении проблемы», — пишет чат-бот по взаимодействию с ChatGPT в ответ на вопрос о движениях индекса Мосбиржи во II квартале. Языковая модель обучалась на данных, самые свежие из которых датируются сентябрем 2021 года, поэтому в ее реальности нет ни «спецоперации»* на Украине, ни изоляции российской финансовой системы от мировой, ни опасений глобального банковского кризиса и рецессии. Кроме того, практически на любой запрос об инвестиционной консультации ChatCPT сейчас советует обратиться к профессионалу финансового рынка.
На нынешнем этапе развития помощь искусственного интеллекта в финансовой аналитике может быть очень ограниченной, считает генеральный директор ООО «Цифровые платежи» Андрей Михайлишин. Он указывает, что нейросеть может помочь в поиске и систематизации накопленных данных, научных и исторических фактов, в написании аналитических материалов и обработке первичных данных. «С человека искусственный интеллект может снять только рутинные операции», — говорит он.
«Отчасти можно научить моделировать реакцию рынка на те или иные фундаментальные данные, исходя из того, как они обычно влияли на цены активов и смену трендов. Также ИИ может проводить технический анализ рынка и с определенной вероятностью давать прогноз движения цены», — говорит Михайлишин. Однако дополнительные сложности создает беспрецедентность происходящих в мире и на рынке процессов — просто не существует обучающих моделей, на основе которых ИИ мог бы делать прогнозы, добавляет он.
Искусственный интеллект может заменить аналитика только в вопросах, которые требуют простейших механических навыков, считает сооснователь профессиональной соцсети EMCR и председатель Ассоциации финансовых аналитиков (АФА) Павел Пикулев. Например, когда нужно составить сводку происходящего на рынке или провести первичный анализ финансовой отчетности компании. Но генерировать торговые идеи и искать новые смыслы в происходящем ИИ пока не под силу.
По словам Пикулева, существующие языковые модели, в частности, СhatGPT, если упрощать, представляют собой что-то вроде «Т9 на стероидах». При неких заданных вводных ИИ генерирует наиболее вероятный ответ из возможных, опираясь, например, на тексты, изученные в ходе обучения модели, и на запрос пользователя. «Проблема в том, что этот наиболее вероятный ответ хорош только если искусственный интеллект обучили на большом количестве текстов, где есть развернутое обсуждение заданной темы, и если в этой совокупности текстов есть четкий консенсус насчет того, что правильно, а что нет», — объясняет Пикулев.
В случае с финансовыми рынками консенсус постоянно меняется и обновляется. Кроме того, обычно есть доминирующий взгляд на ситуацию и альтернативный. Это и есть работа опытных аналитиков, которые оценивают обстановку, формируют новые смыслы и генерируют идеи, продолжает Пикулев. «Рыночные консенсусы быстро устаревают, задача аналитика — не воспроизвести старый консенсус, а подтвердить его актуальность или опровергнуть. Нынешние модели на это не способны», — подчеркивает он.
Если на рынке нет консенсуса или есть несколько главных мнений, то искусственный интеллект либо выберет случайным образом одно из них, либо сгенерирует одну точку зрения из нескольких, при этом она будет очень обтекаемой и «ни о чем». Иногда такой подход может даже приносить некую финансовую выгоду, но считать это осмысленной работой с информацией на рынке нельзя, говорит Пикулев.
Кроме того, есть тонкая грань между финансовой аналитикой и инвестиционным консультированием. Возникает вопрос, как ее не переступить и кто будет нести ответственность за результат такой консультации, указывает эксперт. «Ни один разработчик не возьмет на себя юридические риски неверного предсказания динамики рынка — его засудят и обанкротят в случае ошибочного прогноза», — констатирует Михайлишин.
Удар по «лирикам»
Пессимисты полагают, что развитие искусственного интеллекта со временем приведет к тому, что работа финансовых аналитиков станет скорее дополнением к обработке данных, которые выдают нейросети. Задача аналитиков — в том числе поддержание связи с клиентами, обеспечение их аналитическим продуктом на регулярной основе, отмечает экономист Bloomberg Economics Александр Исаков. Эту задачу игроки на рынке инвестиционного консультирования могут начать решать в том числе с помощью ИИ. «Через четыре-пять лет аналитики станут корректорами к тому, что выдает ChatGPT. Это уже происходит в некоторых отраслях: если посмотреть, как используются такие модели за рубежом, например, на рынке недвижимости, то для моделей создают personality, и клиент уверен, что общается с живым человеком, а в бэк-офисе работает несколько сотен сотрудников, которые корректируют разговоры, если они идут не туда. Думаю, по этому же пути пойдет и финансовый сектор», — говорит Исаков.
Причем если разделить аналитиков на «физиков», сухо оперирующих цифрами и фактами, и «лириков», предпочитающих исторические аналогии и общие знания, то искусственный интеллект ударит по последним, поскольку конкурировать с машиной им будет сложно. «Шанс для аналитиков — в своих организациях запустить и возглавить такие проекты — замены аналитикам», — считает Исаков.
Эффективный ассистент
СhatGPT — это не предсказательная модель и прогнозировать цену акций — за пределами его возможностей, указывают ученые из Сеульского национального университета в недавно опубликованном исследовании. В то же время они пришли к выводу, что ChatGPT может стать помощником управляющих активами, «вторым пилотом» при составлении диверсифицированных портфелей.
Авторы исследования выбрали 20 крупных компаний из разных секторов, торгующихся на биржах США, а также по пять активов из криптовалют, сырьевых товаров, фиатных валют и облигаций. Они попросили ChatGPT выбрать определенное число активов, а затем сравнили его результат с портфелем, собранным в случайном порядке. Для того, чтобы сделать вывод, такая процедура была проделана 10 000 раз. В итоге портфели, составленные ChatGPT, оказались значительно более качественными с точки зрения диверсификации, чем те, что составлялись случайным выбором. «ChatGPT демонстрирует, что его процесс выбора активов основан на философии их распределения с упором на диверсификацию», — говорится в исследовании. Более того, портфели, собранные ChatGPT, оказались значительно более эффективными и с точки зрения результатов инвестиций по сравнению со случайно выбранными активами. В то же время авторы подчеркивают, что роль людей-экспертов в управлении портфелем остается решающей.
На нынешнем этапе развития искусственный интеллект может быть ассистентом финансового аналитика, но не его заменой, считает директор по развитию прикладных проектов Института искусственного интеллекта AIRI Манвел Аветисян. «То есть технологии ИИ позволяют улучшить качество прогнозов и подкрепить выводы с помощью статистических данных, но не обладают способностью предвидеть будущее», — говорит он. Рыночные прогнозы строятся с учетом большого числа факторов неопределенности, поскольку на курсы могут влиять новости, геополитика, субъективные ожидания. «До построения модели, которая будет одновременно учитывать все необходимые факторы и не будет ошибаться, может пройти не один год», — говорит Аветисян. Более вероятно, что модели найдут свое применение в анализе текстовых документов — новостей или котировок — и войдут в обиход профессионалов наравне с привычными цифровыми инструментами наподобие Excel, заключает он.
Говорить с инвестором на понятном языке
Несмотря на то, что есть проблемы с поиском новых идей и правовым статусом инвестиционных консультаций от искусственного интеллекта, языковые модели могут стать хорошим ассистентом финансового аналитика, говорит Павел Пикулев. Сейчас на рынке доминируют частные инвесторы (по данным Мосбиржи, в объеме торгов акциями их доля около 80%), при этом финансовая аналитика «заточена» на разговор с профессиональными инвесторами и управляющими. Языковые модели могут переводить актуальный взгляд на экономику с «птичьего» языка на понятный миллионам частных инвесторов, считает Пикулев. «Допустим, аналитическая команда генерирует какой-то взгляд на экономику, на рынки, на финансовые инструменты. Эти взгляды передаются в качестве вводных для языковых моделей, а языковая модель в виде человекоподобного интерфейса а-ля GPT общается с розничным инвестором и транслирует ему точки зрения аналитиков в понятной форме», — рассуждает он.
Искусственный интеллект может анализировать отчетности компаний, сравнивать динамику показателей, делать работу, которая связана с анализом прошлого опыта, говорит Андрей Михайлишин. Он допускает, что со временем для розничных инвесторов могут появиться модели, которые создадут на основе прошлых данных шорт-листы интересных компаний для инвестиций. «Это самое лучшее, что можно выжать для розничного инвестора из искусственного интеллекта», — резюмирует он.
* Согласно требованию Роскомнадзора, при подготовке материалов о специальной операции на востоке Украины все российские СМИ обязаны пользоваться информацией только из официальных источников РФ. Мы не можем публиковать материалы, в которых проводимая операция называется «нападением», «вторжением» либо «объявлением войны», если это не прямая цитата (статья 57 ФЗ о СМИ). В случае нарушения требования со СМИ может быть взыскан штраф в размере 5 млн рублей, также может последовать блокировка издания.