The post has been translated automatically. Original language: Russian
How is generative AI already changing the world of investment?
Generative AI is not just an algorithm that looks for patterns in numbers. It is a system capable of understanding, summarizing and creating new content based on a huge amount of data.
This opens up fantastic investment opportunities.:
Super analyst 24/7. AI can analyze unstructured data in real time — news, company reports, social media posts, speeches by Central Bank heads. He is able to highlight the essence, determine the key and find connections that a person might miss.
Personal financial "concierge". Instead of standard questionnaires, AI can conduct a dialogue with you, explain complex concepts, such as what a bond duration or a call option is, in simple language, and generate a personalized investment plan based on your answers and goals .
A generator of hypotheses and scenarios. You can "ask" the AI model: "Generate an investment portfolio for a scenario in which US inflation remains high for another year and oil prices fall." AI will analyze historical data and suggest hypothetical asset options.
An assistant for professionals
For investment banks and funds, AI is already automating the writing of analytical reports, a sammari (short summary) based on the results of company conference calls, and the initial screening of stocks according to specified parameters.
Real-world usage examples
There are already such examples, and they are very revealing. These are mostly tools for professionals, not for the mass user, but the trend is obvious.
Morgan Stanley and OpenAL are the most high-profile cases. One of the largest investment banks in the world has implemented a GPT-4-based system for its 16,00 financial advisors. She doesn't give direct "buy/sell" advice. She works as a super-assistant, helping the adviser instantly find any information in the bank's huge internal knowledge base, analyze the client's portfolio and prepare personalized materials for him. That is, AI enhances a person, not replaces him.
BloombergGPT. Bloomberg News Agency, the main provider of data for financial markets, has created its own language model trained on fifty years of financial data. It is used to analyze news, classify information, assess market sentiment, and respond to customer inquiries in the famous Bloomberg terminal.
Bridgewater Associates.
The world's largest hedge fund, led by Ray Dalio, has been using algorithmic systems for a long time. Now they are actively integrating generative AI to model economic scenarios and improve their predictive models.
Fintech startups. There are more and more startups that are trying to create a "ChatGPT for investment" for retail investors. They offer chatbots that help analyze stocks and build a portfolio.
How much can we trust the conclusions of AI?
This is the most important and difficult question. The answer to it is "trust, but verify with triple force."
The arguments FOR
Speed and volume. AI can analyze such a volume of information that it would take a team of analysts weeks or months.
Lack of emotions. AI is not susceptible to panic or greed (FOMO
- the "lost profit syndrome" that often ruins human investors. His decisions are based on data, not fear.
Identification of hidden patterns. AI can find non-obvious correlations between seemingly unrelated events and assets.
The arguments are "AGAINST", and so far they outweigh!
Hallucinations.
This is the main problem of generative AI. The model can confidently give you a non-existent fact, a fictitious financial indicator, or a link to a non-existent report. In the world of finance, where every number is important, this is critically dangerous.
The black box problem:
It is often impossible to understand why the AI came to this or that conclusion. This is a huge problem for regulators and the investor himself. If you lose money, you must understand the logic of the decision.
Systematic errors and biases in the data. AI learns from historical data. If a certain type of company has always grown in the past, AI will be inclined to recommend it, even if the fundamental conditions have changed. He is not coping well with the "black swans" - unprecedented events.
Lack of responsibility.
If the AI gave you bad advice and you lost money, who 's to blame?
The model developer? The company that provided the service? Are you yourself?
The legal framework is currently only being created and structured.
The verdict
Today, generative AI cannot be fully trusted as an autonomous investment advisor. Using it as a sole advisor is a direct path to potential losses.
However, it can and should be used as an incredibly powerful tool for analysis and a second pilot for decision-making.
yes. Ask the AI to make a sammari of the latest company report.
no . It 's blindly buying stocks that AI has called "promising."
yes. Use it to better understand how a particular financial instrument works.
no . Fully build a portfolio based on his recommendations without expert review.
In the next 2-3 years, we will see the flourishing of the "human" model. + AI", as in Morgan Stanley. AI will do all the rough work on data collection and analysis, and the final decision, taking into account the unique context of the client, his goals and tolerance for risk, will be made by a human expert.
Как генеративный ИИ уже меняет мир инвестиций?
Генеративный ИИ — это не просто алгоритм, который ищет паттерны в цифрах. Это система, способная понимать, обобщать и создавать новый контент на основе огромного массива данных.
В инвестициях это открывает фантастические возможности:
Супер-аналитик 24/7. ИИ может в реальном времени анализировать неструктурированные данные — новости, отчеты компаний, посты в социальных сетях, выступления глав ЦБ. Он способен выделить суть, определить тональность и найти связи, которые человек мог бы упустить.
Персональный финансовый "консьерж". Вместо стандартных анкет, ИИ может вести с вами диалог, объяснять сложные концепции, например что такое дюрация облигаций или опцион "колл", простым языком и на основе ваших ответов и целей генерировать персонализированный инвестиционный план.
Генератор гипотез и сценариев. Можно "спросить" у ИИ модели:"Сгенерируй инвестиционный портфель для сценария, в котором инфляция в США останется высокой еще год, а цены на нефть упадут". ИИ проанализирует исторические данные и предложит гипотетические варианты активов.
Помощник для профессионалов
Для инвестбанков и фондов ИИ уже сейчас автоматизирует написание аналитических отчетов, саммари (краткий пересказ) по итогам конференц-звонков компаний и первичный скрининг акций по заданным параметрам.
Реальные примеры использования
Такие примеры уже есть, и они очень показательны. В основном это пока инструменты для профессионалов, а не для массового пользователя, но тренд очевиден.
Morgan Stanley и OpenAl - это самый громкий кейс. Один из крупнейших инвестбанков мира внедрил для своих 16 0000 финансовых советников систему на базе GPT-4. Она не дает прямых советов "покупай/продавай". Она работает как супер-помощник, помогает советнику мгновенно найти любую информацию в огромной внутренней базе знаний банка, анализировать портфель клиента и готовить для него персонализированные материалы. То есть ИИ усиливает человека, а не заменяет его.
BloombergGPT. Информационное агентство Bloomberg, главный поставщик данных для финансовых рынков, создало свою собственную языковую модель, обученную на пятидесятилетних финансовых данных. Она используется для анализа новостей, классификации информации, оценки настроений на рынке и ответов на запросы клиентов в знаменитом терминале Bloomberg.
Bridgewater Associates.
Крупнейший в мире хедж-фонд под руководством Рэя Далио давно использует алгоритмические системы Сейчас они активно интегрируют генеративный ИИ для моделирования экономических сценариев и улучшения своих предиктивных моделей.
Финтех-стартапы. Появляется все больше стартапов, которые пытаются создать "ChatGPT для инвестиций" для розничных инвесторов. Они предлагают чат-ботов, которые помогают анализировать акции и формировать портфель.
Насколько можно доверять выводам ИИ?
Это самый главный и сложный вопрос. Ответ на него - "доверяй, но проверяй с тройной силой".
Аргументы "ЗА"
Скорость и объем. ИИ может аналитик такой объем информации, на который у команды аналитиков ушли бы недели или месяцы.
Отсутствие эмоций. ИИ не подвержен панике или жадности (FOMO
- «синдром упущенной выгоды» который часто губят инвесторов-людей. Его решения основаны на данных, а не на страхе.
Выявление скрытых закономерностей. ИИ может найти неочевидные корреляции между, казалось бы, не связанными событиями и активами.
Аргументы «ПРОТИВ», и они пока перевешивают!
Галлюцинации.
Это главная проблема генеративного ИИ. Модель может уверенно выдать вам несуществующий факт, выдуманный финансовый показатель или ссылку на несуществующий отчет. В мире финансов, где каждая цифра важна, это критически опасно.
Проблема "черного ящика":
Часто невозможно понять, почему именно ИИ пришел к тому или иному выводу. Для регуляторов и самого инвестора это огромная проблема. Если вы теряете деньги, вы должны понимать логику решения.
Систематические ошибки и предубеждения в данных. ИИ учится на исторических данных. Если в прошлом какой-то тип компаний всегда рос, ИИ будет склонен его рекомендовать, даже если фундаментальные условия изменились. Он плохо справляется с "черными лебедями" - беспрецедентными событиями.
Отсутствие ответственности.
Если ИИ дал вам плохой совет и вы потеряли деньги, кто виноват?
Разработчик модели? Компания, предоставившая сервис? Вы сами?
Юридическая база в настоящее время только создается и структирируется.
Вердикт
На сегодняшний день полностью доверять генеративному ИИ как автономному инвестиционному советнику НЕЛЬЗЯ. Использовать его как единственного советчика — это прямой путь к потенциальным убыткам.
Однако, его можно и нужно использовать как невероятно мощный инструмент для анализа и второй пилот для принятия решений.
ДА. Попросить ИИ сделать саммари последнего отчета компании.
НЕТ. Это слепо покупать акции, которые ИИ назвал "перспективными".
ДА. Использовать его, чтобы лучше понять, как работает тот или иной финансовый инструмент.
НЕТ. Полностью формировать портфель на основе его рекомендаций без проверки эксперта.
В ближайшие 2-3 года мы увидим расцвет модели "человек + ИИ", как в Morgan Stanley. ИИ будет делать всю черновую работу по сбору и анализу данных, а окончательное решение, учитывающее уникальный контекст клиента, его цели и терпимость к риску, будет принимать человек-эксперт.
Share
