Как считает Михайлов Алексей Юрьевич, доцент кафедры «Финансовые технологии» Финансового университета, рыночная экономика и вариативность способов привлечения средств для бизнеса стимулирует часть компаний быть открытыми и прозрачными для потенциальных инвесторов. Однако в современном мире жесткой рыночной конкуренции (в том числе конкуренции за инвестиции) открытость и прозрачность – необходимое, но недостаточное условие для инвестиционной привлекательности.

Следование трендам современного цифрового бизнеса позволяет компаниям не только наращивать эффективность бизнеса (экстенсивным и интенсивным путем), но и достигать той степени конкурентоспособности, которая обеспечит стабильность компании на рынке – и, как следствие, доверие инвесторов.

Стартапы в сфере финтех являются одними из наиболее быстрорастущих в настоящее время. Когда речь заходит о публичной компании в финтех-сфере, необходимо отмечать достаточную важность внедрения инноваций для обеспечения быстрых темпов ростов бизнеса.

Генеративный искусственный интеллект, как и децентрализованные финансы, являются трендами последних лет – связка между этими технологиями неочевидна, но именно она может стать рычагом, позволяющим достичь кратного роста современных финтех-стартапов и публичных компаний в сфере финтех в соответствии с трендами ускорения процессов. Например, аналитическая компания Grand View Research прогнозирует, что в период с 2022 по 2030 год рынок роботизированной автоматизации процессов будет расти на 38% в год.

Данные компании уже встроены в современную экономику, однако, многие исследования не рассматривают специфику рыночной привлекательности данных компаний. В ходе исследования теоретического материала было выявлено относительно небольшое покрытие темы определения стоимости бизнеса в сфере цифровых финансовых технологий, что создает запрос на создание данной работы. Кроме того, данная тема актуальна в связи с повсеместным масштабированием тренда на автоматизации бизнес-процессов с помощью искусственного интеллекта. В России появилась необходимость разрабатывать собственные решения в области искусственного интеллекта, не зависящие (или почти не зависящие) от тенденций в мировом финтехе. Таким образом, в борьбе за стабильность и инвестиционную привлекательность компаниям в сфере DeFi необходимо наладить бизнес-процессы в соответствии с новыми трендами.

Следует отметить, что внедрение генеративного ИИ и деятельность компании в сфере DeFi не всегда связаны на прямую – таким образом, эти технологии могут дополнять друг друга, будучи связанными косвенно.

Основное влияние данная технология оказывают на финансовую и банковские сферы, однако встречаются примеры применения в сферах образования и креативный индустрий. Данная сфера активно развивается – потенциал роста еще не исчерпан (ни в мире, ни в России), также как и не все риски окончательно нивелированы.

Генеративный искусственный интеллект помогает создавать уникальные NFT-коллекции с динамическими свойствами (например, изменяющиеся арты на основе курса криптовалют). Более того, ИИ можно использовать для создания уникального NFT-искусства. Вместо привычных инструментов, используются текстовые запросы, которые еще называют подсказками. Готовые работы можно выкладывать где угодно и даже продавать на NFT-маркетплейсах.

DeFi-компании, внедряющие ИИ-решения, способны выступать в роли трансформатора традиционных бизнес-моделей, инновационных лидеров, а также компаний с наиболее развитой системой внутреннего риск-менеджмента.

Вопрос оценки влияния внедрения технологий на стоимость акций не может быть раскрыт с максимальной точностью, поскольку на котировки акций влияют другие новости и другие тенденции отдельного конкретного бизнеса. У рассматриваемого объекта исследования есть много аспектов и противоречий, которые могут повлиять на анализ. Однако несмотря на это, анализ сможет выявить направление тренда, если оно явно задано новостью о внедрении генеративного ИИ и DeFi (или новостью о результатах этого внедрения). Тем не менее отдельно стоит отметить подходы, основанные на анализе стоимости ценных бумаг.

Факторы операционной эффективности компании влияют (достаточно быстро и заметно) на стоимость компании – это означает, что внедрение технологий генеративного ИИ в деятельность финтех-компании позволяет достичь не только демократизации бизнеса, скорости работы и клиентоцентричности, но и объективно повлиять на стоимость акций.

В Таблице 1 приведены наиболее яркие примеры компании, которые совмещают генеративный ИИ и деятельность в сфере DeFi (пусть и косвенно) – других примеров, удовлетворяющих идее исследования не найдено. Стоит отметить, что это связано с высокой долей стартапов в данной области – пока эти бизнесы еще проходят путь от начальной реализации идеи до выхода на биржу.

Инвесторы все чаще рассматривают интеграцию ИИ как ключевой драйвер роста, способный сократить издержки, ускорить процессы принятия решений и создать персонализированные финансовые продукты с минимальными ручными затратами; финтех-стартапы, внедряющие генеративный ИИ для автоматизации кредитного скоринга, обнаружения мошенничества или генерации аналитических отчетов, демонстрируют более высокую маржинальность и, как следствие, привлекают больше капитала. Рассмотрим динамику дневной доходности акций Phunware (см. Рисунок 1).

Как заметно из графика, после новостей о внедрении инновационного решения на основе генеративного ИИ наблюдался скачок дневной доходности вверх – после этого акции компании продолжили свое привычное движение, похожее на Гауссовский шум со средним значением около нуля.

Внедрение генеративного ИИ на горизонте года не привело к стабильному тренду на рост акций компаний. Это объясняется не тем, что новости о внедрении или результатах внедрении ИИ не работают, а скорее тем, что на рынке присутствуют более значимые политические и макроэкономические факторы, отражающиеся в котировках.