Инвестор ищет интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) перестает быть просто инструментом для анализа – он учится управлять капиталом. Однако передача денег в управление алгоритму требует гарантий. Именно поэтому индустрия вступает в новую фазу, где разумное регулирование становится важным условием развития. Уже есть немало ИИ-инструментов, генерирующих «рыночные сигналы», но зачастую непонятно, кто и как именно отвечает за качество их работы. Постепенно на смену им придут аккредитованные ИИ-решения, прошедшие проверку госрегулятора. Как меняется технологический и регуляторный ландшафт в инвестициях, разбирались «Ведомости&».

Интеллект получил доверие

Проникновение ИИ-технологий в инвестиционную активность розничных инвесторов с каждым годом ощущается все больше. Согласно опросу финансового портала Investing.com, проведенному весной этого года, почти две трети (62,5%) респондентов так или иначе использовали ИИ в своей инвестиционной деятельности.

В России ситуация схожа с мировой. Согласно опросу ПАО «Московская биржа», 62% отечественных розничных инвесторов доверяют ИИ в инвестиционных вопросах. По проведенному консалтинговой компанией Frank RG в конце 2025 г. исследованию частных инвесторов 78% респондентов готовы к использованию тех или иных ИИ-решений в инвестиционном процессе.

Прежде всего розничные участники торгов готовы отдать на откуп ИИ вспомогательные задачи: выбор подходящих финансовых инструментов, мониторинг сигналов для торговли активами, агрегацию новостей и аналитики и т. п. 26% частных инвесторов согласны дать ИИ возможность формировать их портфели, и 15% участников опроса готовы разрешить активно управлять их инвестиционным капиталом.

По прогнозу Банка ВТБ (ПАО), в ближайшие 2–3 года уже 45–55% розничных клиентов будут хотя бы эпизодически опираться на ИИ-подсказки, а для 20–30% это станет регулярным взаимодействием, рассказывает управляющий директор департамента брокерского обслуживания банка Александр Казаков.

Второй мозг для рынка

Применение ИИ в инвестициях становится все более массовым из-за взрывного роста количества данных, а также благодаря тому, что технологии становятся доступнее, говорит старший директор рейтингов финансовых институтов Национального рейтингового агентства Павел Жолобов.

«Современный рынок – это гигантский информационный поток: отчетности, макроэкономика, новостной фон, геополитика, графики. Человеческий мозг уже не способен переработать этот массив без потери качества», – соглашается Казаков. И в данном случае, отмечает эксперт, ИИ может выступать как «усилитель интеллекта», фильтруя внешний шум.

Кроме того, по словам доцента кафедры «Финансовые технологии» финансового факультета Финансового университета при правительстве РФ Ольги Долгановой, ИИ-инструменты помогают инвесторам гораздо быстрее обрабатывать оперативные новости, финансовые отчеты, графические данные и макроэкономические показатели, чем при использовании традиционных прикладных решений. Скорость и объем обрабатываемой информации увеличиваются в несколько десятков раз.

«Также некоторые ИИ-сервисы умеют выявлять нетривиальные тенденции и корреляции, которые часто упускают из виду аналитики. Эмоции, характерные для человека, часто приводят к ошибочным решениям и действиям, а ИИ работает без панических или реваншистских настроений, беспристрастно, опираясь на факты», – перечисляет она.

По словам Казакова из ВТБ, инвесторы начинают обращать внимание на результаты портфелей с элементами машинного обучения: «Они показывают лучшую риск-доходность в периоды волатильности. Люди видят результат и перестают бояться технологии».

Использование ИИ в инвестициях – «это прежде всего снижение издержек за счет автоматизации процессов отбора, скоринга и расчетов», обобщает заместитель заведующего базовой кафедры инфраструктуры финансовых рынков факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Столяров. «В перспективе ИИ может стать посредником для формирования класса «разумного инвестора» и помочь преодолеть барьер, связанный с недостаточной финансовой грамотностью», – приводятся в сообщении Московской биржи слова ее председателя правления Виктора Жидкова.

ИИ сел за руль

Набор ИИ-инструментов, которые могут использовать инвесторы, достаточно широк: это, например, сканеры тональности, способные определять эмоциональную окраску текстов, что может быть полезно при анализе новостного фона, отзывов и потребительских настроений, говорит Жолобов. Кроме того, инвесторы могут использовать предиктивные модели на основе альтернативных данных – алгоритмы, которые помогают прогнозировать будущие события, включая изменения спроса, поведение участников рынка и потенциальные риски. Еще один класс решений – ИИ-ассистенты, способные выявлять паттерны, скрытые тренды, аномалии и повторяющиеся сценарии в больших массивах данных.

«Также спросом пользуются прикладные аналитические инструменты на базе технологий ИИ, которые позволяют выявлять закономерности в исторических данных, прогнозировать будущее поведение финансовых рынков, распознавать нетипичные инвестиционные возможности, предвидеть колебания, а также предлагать методы реагирования на различные рыночные движения», – говорит Долганова.

Наконец, уже сейчас ряд крупных банков интегрировали ИИ-решения в массовые продукты: они на основе ответов человека определяют его аппетит к риску и предлагают оптимальный портфель и стратегию управления им, рассказывает Жолобов. В частности, «ВТБ мои инвестиции» внедрили сервис «Интеллект» – ИИ-автоследование, т. е. автоматическое формирование и управление портфелем, приводит пример Казаков.

По его словам, сервис на основе оценки риск-профиля клиента формирует инвестиционный портфель и далее самостоятельно сопровождает его: отслеживает рынок, проводит ребалансировку и совершает сделки, объясняя каждое изменение состава активов. Сервис работает в рамках договора инвестиционного консультирования: рекомендации оформляются как индивидуальные инвестиционные рекомендации (ИИР) и фиксируются в реестре. «Алгоритмы, включая ИИ-модель, прошли аккредитацию Банка России и НАУФОР. Модель ИИ обучалась на длинном ряде рыночных данных, включая кризисные периоды разной природы. Весь ряд мы разделили на девять перекрывающихся двухлетних отрезков и посмотрели, как стратегия вела себя на каждом из них относительно бенчмарка. В семи интервалах модель обогнала рынок, в двух – уступила. Мы показываем обе стороны, не пытаемся выпрямить кривую: важно видеть, как стратегия переживает разные состояния рынка, а не только лучшие годы», – объясняет Казаков.

Алгоритм в рамках

Но применение ИИ-инструментов в инвестиционном процессе, как, впрочем, и любой новой технологии, также несет и риски, указывают эксперты. Основной из этих рисков – технический, говорит Долганова: «В данную категорию входят галлюцинации ИИ-моделей (искажение финансовых данных, додумывание, нахождение ложных закономерностей и формулирование ошибочных утверждений), а также риск технического сбоя».

По ее словам, существуют и риски, связанные непосредственно со спецификой финансовых рынков. ИИ-модели обучаются на исторических данных, объем которых для ряда инвестиционных сценариев остается ограниченным. Еще одну группу составляют регуляторные и юридические риски. Здесь одной из ключевых проблем остается непрозрачность работы многих ИИ-алгоритмов, указывает она.

Также существует, например, риск утечки данных, добавляет Казаков. Впрочем, по его словам, с любыми рисками можно работать. Например, в сервисе «Интеллект» используются механизмы очистки входящих данных от аномалий и выбросов. Кроме того, осуществляется мониторинг отклонения модели: если точность прогнозов опускается ниже установленного порогового значения, модель автоматически отправляется на рекалибровку и переобучение.

Еще одним инструментом снижения рисков является повышение прозрачности работы алгоритмов. Как отмечает Казаков, в интерфейсе инструмента ВТБ раскрываются ключевые факторы, повлиявшие на тот или иной сигнал. В частности, система может указать, что позитивный взгляд на акцию сформирован, например, на основе пересмотра прогнозов по запасам сырья и снижения волатильности.

Свойственный любому инвестиционному продукту рыночный риск хеджируется благодаря системе риск-менеджмента, «являющейся неотъемлемой частью любой профессиональной стратегии», указывает Казаков: «Установлены жесткие лимиты как стандарт качества: ни одна бумага не может занимать больше 15% портфеля, сектор – не больше 35%, потолок высокорисковых активов на весь портфель – не более 20%».

Ответственность по алгоритму

Одними из главных принципов функционирования ИИ в финансовой сфере должны стать «принцип ответственного управления рисками» и «принцип безопасности, надежности и эффективности», указывал Банк России в опубликованном в прошлом году «Кодексе этики в сфере разработки и применения искусственного интеллекта на финансовом рынке».

И здесь большая роль у самого ЦБ, отмечают эксперты. «Особенно в части защиты прав инвесторов, контроля системных рисков рынка и определения зон ответственности разработчиков, пользователей и иных заинтересованных сторон», – говорит Долганова. Особенно это критично сейчас, когда рынок проходит серую зону. «Есть масса чат-ботов и нелицензированных указателей рыночных сигналов, где инвестор никак не защищен», – отмечает Казаков.

По его мнению, в этом смысле заслуживает отдельного внимания вопрос ответственности за работу алгоритмов. «Позиция ВТБ по этому вопросу четкая: ответственность за работу алгоритма несет профучастник. Если мы даем рекомендацию, мы проверяем ее качество», – говорит он, приводя в пример сервис «Интеллект», где рекомендация фиксируются в ИИР в соответствии с требованиями регулятора.

Необходим, как полагает топ-менеджер, риск-ориентированный подход: «Если ИИ дает персональную инвестиционную рекомендацию, он должен регулироваться как ИИР-советник со всей строгостью». Также нужны требования к объяснимости модели (XAI) и обязательное тестирование на исторических кризисах перед допуском к реальным клиентам, указывает он. А вот «математику» регулировать не надо. «Нельзя требовать открыть исходный код – это убивает инновации. Проверять нужно именно бизнес-логику и устойчивость модели к шокам», – резюмирует Казаков. &