ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ИНВЕСТИЦИОННОМ БАНКИНГЕ ЗА РУБЕЖОМ

USE OF AI IN INVESTMENT BANKING ABROAD

Grigorii Riadchenko

Graduate student, Department of World Economy and International Economic Relations, Don State Technical University,

Russia, Rostov-on-Don

АННОТАЦИЯ

В последнее десятилетие технологическое развитие человечества, направленное на цифровизацию большинства сфер жизни общества, происходит стремительными темпами. Крупнейшие корпорации мира внедряют технологические решения, такие как нейронные сети и искусственный интеллект (ИИ) в свои бизнес-процессы с целью повысить эффективность, снизить риски, связанные с человеческим фактором, и обеспечить безопасность сотрудников. В рамках данной статьи рассмотрено влияние новейших цифровых технологий на финансовый сектор в целом, и на банковский в частности.

ABSTRACT

In the last decade, technological development aimed at digitalizing the entire sphere of social life has been occurring at a rapid pace. The world's largest corporations are integrating technology solutions such as neural networks and artificial intelligence (AI) into their business processes to improve efficiency, reduce security risks and keep employees safe. This article examines the impact of the latest digital technologies on the financial sector in general and on the banking sector in particular.

Ключевые слова: искусственный интеллект, инвестиционный банкинг, цифровизация, генеративный ИИ, нейронные сети.

Keywords: artificial intelligence, investment banking, digitalization, generative AI, neural networks.

Технологии меняли анатомию труда на протяжении десятилетий. На протяжении многих лет машины наделяли рабочих-людей различными «сверхспособностями»; например, машины индустриального века позволили работникам выполнять физические задачи, выходящие за рамки возможностей их собственного тела. Совсем недавно компьютеры позволили работникам умственного труда выполнять расчеты, на выполнение которых вручную ушли бы годы.

Эти примеры иллюстрируют, как технологии могут улучшить работу за счет автоматизации отдельных действий, которые в противном случае работникам пришлось бы выполнять самостоятельно. На концептуальном уровне применение генеративного ИИ может следовать той же схеме на современном рабочем месте.

Однако, в авангарде интеграции ИИ в бизнес-процессы находится финансовый сектор, инвестировавший в 2023 году 35 млрд долл. США в его развитие (рис.1).

Рисунок 1. Расходы финансового сектора на ИИ в мире за 2023 г. и прогноз на период 2024-2027 гг.

В 2023 году среди финансовых учреждений по всему миру, использовавших ИИ, более двух третей использовали ИИ для анализа данных.

Процессы становятся все более автоматизированными: от фронт-офиса до бэк-офиса. Новый тип ордеров Nasdaq, основанный на искусственном интеллекте, позволил повысить скорость выполнения на 20,3% и снизить расходы на 11,4%. ИИ также может помочь минимизировать потери, связанные с операционными рисками, такими как человеческие ошибки и мошенничество. Инвестиционные банки повышают эффективность работы комплаенс-отделов, используя искусственный интеллект для сортировки отчетов регулирующих органов, их обработки и формирования отчетов для ответственных сотрудников отдела комплаенс, тем самым автоматизируя монотонный ручной труд и исключая ошибки.

Blackrock превратила свою функцию управления рисками, которая по умолчанию является центром затрат, в поток доходов, запустив Aladdin (Asset, Liability, Debt and Derivative Investment Network). Платформа сочетает в себе сложную аналитику рисков с комплексными инструментами управления портфелем, торговли, операций, комплаенс, поддерживаемыми расширенной аналитикой и общим языком данных (рис. 2)[2]. Aladdin помогает клиентам, предоставляя стабильную и безопасную основу, на которой они могут открыто внедрять инновации, созданную с учетом непрерывного темпа изменений.

Рисунок 2. Структура платформы Aladdin [2]

Aladdin контролирует активы на сумму более 20 триллионов долларов для более чем 200 клиентов, внося около 1,5 миллиарда долларов дохода от других фирм по управлению капиталом в общий бизнес BlackRock.

Так, один из крупнейших банков в мире, Morgan Stanley использует разработку Blackrock в качестве основы для собственной платформы Оценки портфельных рисков (The portfolio risk platform)[6]. Данная платформа обеспечивает клиентов Morgan Stanley аналитикой, позволяющей в режиме реального времени определить текущий уровень риска, влияние предполагаемых изменений в активах на доходность и риск, зависимость удерживаемых активов от колебаний рынка и чувствительность инвестиций к «стрессовым» экономических событиям, основываясь на ретроспективных данных (рис.3).

Рисунок 3. Пример анализа чувствительности портфеля при реализации «стрессовых» экономических сценариев платформой Morgan Stanley [6]

В отделе торговли акциями США Goldman Sachs в Нью-Йорке за последние два десятилетия наблюдалось значительное сокращение числа работающих трейдеров. В 2000 году в отделе работало 600 трейдеров, но к 2017 году это число сократилось до двух. Это сокращение связано с растущим внедрением автоматических торговых программ. Goldman Sachs активизирует использование программ, основанных на искусственном интеллекте, расширяя сферу деятельности от акций до рынков форекс и, в последнее время, рынков деривативов. Инвестиционный банк использует нейронные сети — метод искусственного интеллекта, имитирующий человеческий мозг, для разработки своего программного обеспечения.

Обработка естественного языка также была одним из наиболее часто используемых функционалов ИИ. Более 40 процентов финансовых учреждений использовали генеративный искусственный интеллект, и лидеры отрасли продолжают проводить исследования. Прогнозируется, что глобальный рынок генеративного искусственного интеллекта в финансах в период с 2023 по 2032 год будет увеличиваться в среднем на 28,1% в год или с 1,09 млрд долл. США в 2023 году до 9,48 млрд долл. США в 2032 году. При успешном внедрении генеративный искусственный интеллект может существенно повлиять на банковский сектор: общая потенциальная добавленная стоимость составит от 200 до 340 миллиардов долларов США, что эквивалентно трем-пяти процентам общего дохода отрасли[1].

Также используются такие инструменты, как BondGPT от Broadridge Financial Solutions. BondGPT предлагает функцию чата с большой языковой моделью (LLM), которая позволяет пользователям задавать вопросы и идентифицировать корпоративные облигации на торговой платформе LTX на основе пользовательских критериев (рис. 4)[5].

Рисунок 4. Интерфейс и примерные запросы к BondGPT [5]

Новый диалоговый интерфейс использует облачные сервисы LTX и запатентованную технологию сходства облигаций (bond similarity technology), которая на основе обширного набора настраиваемых пользователем параметров помогает идентифицировать облигации со схожими характеристиками для удовлетворения потребностей трейдеров в ликвидности в режиме реального времени. BondGPT сочетает в себе мощь GPT-4 с запатентованной аналитикой LTX и комплексным базовым набором данных, обеспечивая своевременность, точность и соответствие данных в строго регулируемом секторе финансовых услуг.

По результатам исследования, проведенного консалтинговым агентством McKinsey в 2023 году [7], генеративный искусственный интеллект может оказать существенное влияние на банковскую отрасль, увеличивая выручку за счет повышения производительности на 2,8–4,7% или на 200–340 млрд долл. США в год. По оценкам McKinsey Global Institute в 2017, сотрудники финансовых организации тратили половину своего времени на деятельность, которую можно было автоматизировать путем адаптации существовавших в то время технологий или того, что мы называем потенциалом технической автоматизации. По обновленным данным, полученным исследователями MGI, среднее понимание естественного языка искусственным интеллектом были достигнуты в 2023 году, опередив предыдущий прогноз на 4 года. В связи с этим эксперты обновили данные о доле потенциально возможной автоматизации ручного труда с 50% до 60-70%.

Список литературы:

1. AI’S REVERBERATIONS ACROSS FINANCE. International Monetary Fund. 2023. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.imf.org/en/Publications/fandd/issues/2023/12/AI-reverberations-across-finance-Kearns (Дата обращения: 26.05.2024)
2. Aladdin and the Genius that Is Larry Fink. Cognitive Finance. 2020. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.cognitivefinance.ai/single-post/aladdin-and-the-genius-that-is-larry-fink (Дата обращения: 24.05.2024)
3. Artificial Intelligence in Banking: A Comprehensive Outlook for 2024. Latinia Interactive Business. 2024. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://latinia.com/en/resources/artificial-intelligence-banking-comprehensive-outlook-2024 (Дата обращения: 25.05.2024)
4. Is generative AI a game changer? J.P.Morgan. 14.02.2024. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.jpmorgan.com/insights/global-research/artificial-intelligence/generative-ai (Дата обращения: 24.05.2024)
5. LTX by Broadridge Launches BondGPTSM Powered by OpenAI GPT-4. Broadridge. 2023. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.broadridge.com/press-release/2023/ltx-by-broadridge-launches-bondgpt (Дата обращения: 26.05.2024)
6. Portfolio Risk Platform. Morgan Stanley. 2024. [Электронный ресурс]. -  Режим доступа: https://advisor.morganstanley.com/the-santa-monica-pier-group/documents/field/s/sa/santa-monica-pier-group/MSWM_Slides_20190404_175434_958_Gabriel.Torres.pdf (Дата обращения: 25.05.2024)
7. The economic potential of generative AI: the next productivity frontier. McKinsey Digital. 14.06.2023. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-AI-the-next-productivity-frontier#introduction (Дата обращения: 25.05.2024)
8. The Evident AI Index Key Findings report. Evident Insights Ltd. 2023. [ Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://evidentinsights.com/reports/key-findings-report?id=78e5350013 (Дата обращения: 26.05.2024)