Представьте себе обычный рабочий день успешного финансиста начала XXI века. Утром он проверяет финансовые отчеты, сделанные вручную, консультируется с коллегами, изучает свежие публикации в профессиональных изданиях и лично общается с клиентами, стараясь определить возможные направления инвестиций и минимизацию рисков. Через десять – пятнадцать лет этот же финансовый специалист просыпается и первым делом запускает специальное приложение на своем смартфоне, автоматически генерирующее детальный отчет о текущих рыночных условиях, предложениях инвестиционных портфелей и возможных рисках. Затем он обращается к специализированной платформе, обрабатывающей огромные объемы данных о клиентских предпочтениях и поведении инвесторов, позволяя мгновенно выбрать оптимальное инвестиционное решение. Именно такую революционную перемену переживает мировая финансовая сфера прямо сейчас. Она получила название цифровая экономика.
О том, что ее движущей силой являются самые точные науки – математика и статистика нам расскажет к.т.н., доцент кафедры математики и анализа данных Финансового университета при Правительстве РФ (г. Москва) Эльвира Рамазанова.
Э.Н. Рамазанова: - Еще недавно термин «экономист – математик» звучал скорее загадочно, чем привычно. Ведь кого могли представлять себе большинство людей, услышав такое сочетание? Скорее всего ученого, пишущего уравнение мелом на огромной черной доске. Однако в реальности современный экономист – математик выглядит совершенно иначе. Это молодой человек или девушка с ноутбуком, открытым приложением Excel или Python, уверенно оперирующий понятиями регрессия, корреляция и дисперсия. Почему произошла такая смена образа? Дело в том, что сегодня практически каждая крупная компания имеет дело с огромными объёмами данных, собранных о клиентах, поставщиках, партнерах и конкурентах. Представьте себе банку данных, содержащую миллиарды записей о покупках, сделанных клиентами онлайн-магазина, или детализированные финансовые отчеты тысяч компаний – участников фондового рынка.
Самостоятельно обработать и осмыслить всю информацию человеку было бы невозможно физически. Но с появлением мощных компьютеров и специально разработанного программного обеспечения стало возможным выделить закономерности, увидеть зависимости и предсказать будущее.
Один яркий пример иллюстрирует силу экономического анализа с применением математики особенно ярко. Когда компания «Сбербанк» внедряла новую систему скоринга кредитных заявок, оказалось, что традиционные способы оценки платежеспособности потенциальных заемщиков перестали справляться с возросшим потоком запросов. Тогда были привлечены эксперты – экономисты, вооруженные методами кластеризации и логистической регрессии. Благодаря этим инструментам удалось значительно повысить точность принятия решений по кредитам, снизить уровень невозвратных долгов и увеличить доходы банка.
Но экономика – наука далеко не единственная, способствующая успеху цифрового бизнеса. Наряду с экономистами огромную роль играют специалисты другого профиля – аналитики риска.
Возьмите ситуацию на бирже ценных бумаг. Многие слышали выражение «рискованный актив», но мало кто задумывается, откуда берется понятие риска и каким образом оно измеряется. А вот профессиональные аналитики знают ответ на этот вопрос отлично. Их главная задача – оценить степень неопределенности, сопровождающую любое финансовое вложение, будь то покупка акций крупной корпорации или вклад в малый бизнес соседа.
Здесь опять-таки решающее слово принадлежит математике. Чтобы вычислить коэффициент риска какого-либо инвестиционного инструмента, необходимо учесть массу факторов: волатильность цены акции, историю выплат дивидендов, соотношение долговых обязательств и собственных средств компании – эмитента, макроэкономические показатели региона и многое другое. Специалисты умеют строить модели, позволяющие количественно выразить величину потенциального убытка в определенных ситуациях. Такие модели включают известные формулы, такие как формула Блэка-Шоулза для оценки стоимости опционов, либо специальные алгоритмы Монте-Карло, используемые для симуляции множества возможных исходов сценария.
Одним из ярких примеров успешного применения аналитики риска стала деятельность фирмы «BlackRock», управляющей триллионами долларов пенсионных накоплений и инвестиционных фондов. Используя мощные компьютерные программы, сотрудники компании проводят ежедневный мониторинг десятков тысяч позиций, рассчитывая индивидуальный показатель риска каждого отдельного актива и формируя сбалансированные портфели, защищающие капитал от неблагоприятных колебаний рынка.
Однако роль экономистов и аналитиков рисков в современном цифровом бизнесе не ограничивается исключительно оценкой текущего состояния дел. Настоящая революция начитается тогда, когда появляются профессионалы следующего уровня – разработчики финансовых платформ.
Сегодня финансовый рынок буквально взрывается новыми инструментами и услугами, доступными клиентам банков и брокеров. Онлайн – сервисы автоматического формирования инвестиционных портфелей, роботы – трейдеры, автоматическое управление сбережениями и страхование с индивидуальным тарифом – все это плоды совместной работы разработчиков финансовых платформ и ученых – математиков.
Рассмотрим подробно одну популярную услугу – автоматизированное формирование инвестиционного портфеля. Клиент вводит минимальные необходимые данные о своей готовности рисковать, ожидаемой доходности и предпочитаемых типах активов. Специальная программа моментально просчитывает тысячи комбинаций акций, облигаций и прочих активов, выбирая самую подходящую конфигурацию, исходя из заданных критериев. Все это возможно благодаря мощнейшим расчетам, выполняющимся буквально за секунды на серверных фермах, разбросанных по всему миру.
Разработчики финансовых платформ создают продукты, которые позволяют пользователям получать персонализированный сервис высокого качества по доступной цене. Конечно, разработка таких сервисов невозможна без участия высококвалифицированных математиков, умеющих грамотно применять статистику, теорию вероятностей и численные методы.
Ярким примером удачной разработки стала платформа Robinhood, позволившая миллионам начинающих инвесторов начать торговлю акциями, обходя высокие комиссии традиционных брокеров. Разработанная специалистами команды технология обеспечила быстрый рост популярности сервиса и сделала доступным процесс инвестирования широкому кругу лиц, ранее считавшихся слишком малыми игроками для серьезного внимания крупных игроков рынка.
Тем не менее ни одна новая профессия не возникает сама по себе. Ее появлению способствуют объективные потребности рынка и особенности технологического прогресса. Рассмотрим подробнее, почему сегодняшнее общество нуждается именно в таких профессионалах.
Три основных фактора обусловили бурное развитие цифровых экономик и спроса на специалистов в области математики и аналитики данных.
1. Глобализация. Современные рынки давно преодолели границы отдельных государств. Покупатель из Японии может приобрести товар, произведенный в Китае, используя валюту Бразилии и пользуясь сервисом доставки из Великобритании. Управление такими глобальными цепочками поставок требует высочайшей точности в обработке данных и мгновенного реагирования на малейшие колебания курсов валют и сырьевых ресурсов.
2. Автоматизация процессов. Раньше банки проводили сотни сделок в сутки, теперь счет идет на миллионы операций ежесекундно. Человек просто не способен успеть отреагировать на каждую заявку, проверить каждое условие договора или проконтролировать каждый платеж. Автоматизация и внедрение компьютерных алгоритмов позволяют резко сократить издержки и ускорить процессы обслуживания клиентов.
3. Рост доступности информации. Интернет предоставил каждому желающему неограниченный доступ к финансовым показателям компаний, экономическим индикаторам стран и прочим важным источникам данных. Задача специалистов – уметь правильно интерпретировать поступающую информацию и формировать стратегию действий, выгодную клиенту и бизнесу одновременно. Все это создает благоприятные условия для роста числа вакансий и повышения заработной платы специалистов, владеющих математическими методами анализа и моделирования. Поэтому неудивительно, что ежегодно университеты выпускают десятки тысяч выпускников, ориентирующихся на работу в финансах и экономике. В частности, Финансовый университет при Правительстве РФ, являясь одним из ведущих экономических вузов страны, вносит значительный вклад в подготовку высококвалифицированных специалистов для финансового сектора, государственной службы и бизнеса.
Практически каждый успешный специалист в области финансов начинал свое путешествие в мир экономики и математики с университетской скамьи. Высшая школа дает студентам базовые знания по таким дисциплинам, как микро- и макроэкономика, бухгалтерский учет, корпоративные финансы, теория вероятностей и математическая статистика. Без этих основе невозможно построить устойчивую карьеру в финансовой индустрии. Кроме того, особую важность приобретает дополнительное профессиональное образование. Студенты приобретают опыт самостоятельной разработки моделей, тестов гипотез и написания отчетов по результатам исследований. Помимо теоретических знаний, будущие лидеры цифровых финансов должны научиться эффективно общаться с заказчиками, поставщиками и командой коллег. Способность ясно выражать мысли и аргументированно отстаивать свою позицию станет дополнительным преимуществом любого кандидата на вакансию аналитика или консультанта. Однако одного образования недостаточно. Для успеха важно постоянно совершенствоваться, следить за последними исследованиями и внедрять лучшие практики. Современный профессионал обязан владеть английским языком свободно, поскольку значительная доля научной литературы публикуется именно на нем.
Таким образом, мы видим, что современная цифровая экономика ставит перед выпускниками вузов непростую задачу овладения сразу несколькими науками и профессиональными областями.
Подведем итог всему вышесказанному. Мы выяснили, что цифровая экономика открывает беспрецедентные возможности для специалистов, использующих математику и аналитику данных. Экономика меняется под влиянием трех главных факторов: глобализации, автоматизации и информационной прозрачности. Появляются новые профессии, требующие глубоких знаний в области математического моделирования и компьютерной грамотности. Те, кто готовы изучать математику, осваивать языки программирования и повышать квалификацию, получат шанс реализовать себя в одной из самых перспективных отраслей ближайшего времени.