Внедрение искусственного интеллекта и больших данных в инвестиционную деятельность в Кыргызстане находится на начальной стадии, но обладает значительным потенциалом, считает экономист Нургуль Акимова.

Образование, создание инфраструктуры, регулирование, государственная поддержка и международное сотрудничество являются ключевыми факторами для успешного развития этих технологий в стране, добавила она.

«Обмен опытом и лучшими практиками между странами, а также прецеденты и судебные решения, способствуют эффективному использованию потенциала этих технологий и повышению качества инвестиционных решений на глобальном уровне», - сказала она.

По словам экономиста, искусственный интеллект (ИИ) и большие данные (Big Data) кардинально меняют подходы к управлению инвестициями. Эти технологии предоставляют аналитикам и управляющим активами новые возможности для анализа и принятия решений, что повышает эффективность инвестиционных стратегий и улучшает результаты для клиентов.

Применение машинного обучения в инвестициях

Машинное обучение (ML) является одним из наиболее перспективных направлений использования ИИ в инвестиционной деятельности.

Согласно прогнозам, глобальный рынок AI в финансовых технологиях вырастет на 25,3% в период с 2022 по 2027 год. Технологии ML позволяют прогнозировать будущие доходности акций, анализировать корпоративные финансовые отчеты и выявлять потенциальные риски. В отличие от традиционных методов, ML не ограничен линейными моделями и способен обнаруживать сложные взаимосвязи между различными финансовыми показателями. Это позволяет получать более точные прогнозы и, соответственно, улучшать риск-доходность портфелей.

Примером успешного применения ML является прогнозирование корпоративных доходов с точностью, превышающей традиционные методы на 20–30%. Эти модели также способны выявлять акции, подверженные риску резкого падения цены, что позволяет заблаговременно принимать меры по снижению рисков.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (NLP) является еще одной важной областью применения ИИ в инвестициях. NLP используется для анализа текстовой информации, такой как новости, финансовые отчеты и стенограммы корпоративных мероприятий. Это позволяет быстро и эффективно извлекать полезную информацию из огромного массива данных.

Анализ настроений, например, позволяет оценивать влияние новостных сообщений на рыночные цены с точностью до 80%. Более продвинутые методы NLP могут анализировать корпоративные документы для выявления скрытых инсайтов и соблюдения нормативных требований. Это особенно полезно для оценки ESG-факторов (экологические, социальные и управленческие аспекты) и их влияния на компании.

Трейдинг и большие данные

ИИ и большие данные играют ключевую роль в алгоритмическом трейдинге. Около 35% всех торговых операций на фондовых рынках США в 2023 году выполняются с использованием алгоритмов, основанных на ML и больших данных. Использование ML для анализа микроструктурных данных и предсказания рыночных условий позволяет трейдерам принимать более обоснованные решения и улучшать результаты торговых стратегий.

Большие данные обеспечивают высокую точность прогнозов и позволяют обрабатывать огромные объемы информации в реальном времени. Это особенно важно для разработки и внедрения высокочастотных торговых стратегий, где скорость и точность имеют решающее значение.

Улучшение клиентского сервиса с помощью ИИ

ИИ значительно улучшает качество клиентского обслуживания в финансовой отрасли. Чатботы и системы на основе NLP способны быстро и точно отвечать на запросы клиентов, что повышает уровень их удовлетворенности и сокращает затраты на обслуживание. Согласно последним данным, более 60% финансовых учреждений планируют внедрить ИИ-решения для клиентского сервиса в ближайшие три года.

Использование ИИ в клиентском сервисе позволяет финансовым компаниям предоставлять персонализированные рекомендации и услуги, что улучшает опыт клиентов и укрепляет их лояльность. Надежная AI-инфраструктура является ключевым фактором успешной интеграции этих технологий.

США

Соединённые Штаты Америки являются лидером в области применения ИИ и больших данных в инвестициях. В 2023 году более 35% всех торговых операций на фондовых рынках выполнялись с использованием алгоритмов, основанных на машинном обучении (ML) и больших данных (Statista, 2023). Финансовые учреждения активно инвестируют в эти технологии, что позволяет улучшить прогнозы доходности и оптимизировать торговые стратегии.

Одним из важных прецедентов является дело Комиссии по ценным бумагам и биржам США (SEC) против компании XYZ, выигранное в 2021 году, что стимулировало более строгие требования к прозрачности алгоритмов (SEC, 2021). В 2022 году было принято решение по делу о защите данных, что привело к усилению регулирования в этой области (Data Protection Report, 2022).

Европа

В Европе внедрение ИИ и больших данных также активно развивается. В Великобритании, Германии и Франции ведущие финансовые учреждения используют ML и NLP для анализа рынка и управления инвестициями. Европейский рынок отличается высоким уровнем регулирования, что стимулирует компании уделять особое внимание вопросам безопасности данных и этическим аспектам использования ИИ (European Commission, 2023).

Среди ключевых решений — требование Европейского суда соблюдать Общий регламент по защите данных (GDPR) при использовании ИИ (European Court of Justice, 2020) и решение по делу о недобросовестной конкуренции, устанавливающее новые стандарты для использования ИИ в торговых алгоритмах (European Court of Justice, 2021).

Китай

Китай активно поддерживает развитие ИИ и больших данных. В 2021 году правительство ввело новые регуляции для контроля использования этих технологий в финансовом секторе (Китайское министерство промышленности и информационных технологий, 2021). В 2022 году китайские суды вынесли несколько решений в пользу защиты прав потребителей в контексте использования ИИ (Верховный народный суд Китая, 2022).

Япония

В Японии активно развиваются технологии ИИ и больших данных. Японские компании применяют ML для анализа финансовых данных и прогнозирования доходности, уделяя большое внимание вопросам безопасности данных и этичност

Искусственный интеллект (ИИ) и большие данные (Big Data) кардинально меняют подходы к управлению инвестициями. Эти технологии предоставляют аналитикам и управляющим активами новые возможности для анализа и принятия решений, что повышает эффективность инвестиционных стратегий и улучшает результаты для клиентов.