ИИ в брокерской компании: честный разбор

Внедрение ИИ в компании начали около года назад, и сразу приняли решение, что это будет комплексная история. ИИ-агенты и ИИ-ассистенты используются для автоматического выполнения рутинных задач (подготовки аналитики, операций бэк-офиса, подготовки отчетности для регулятора и т.д.) и сразу становятся частью так называемого воркфлоу, структурированного рабочего процесса. «Фактически мы получили цифровую модель компании и более глубокое понимание операционных процессах», — рассказывает о первых итогах внедрения ИИ генеральный директор «АВИ Кэпитал» Алексей Горшков. 

Руководитель отдела ИИ-автоматизации «АВИ Кэпитал» Анастасия Найшева перечисляет основные принципы, на которых строилось внедрение. Во-первых, локальное развертывание: хранение персональных данных и вообще работа с чувствительной информацией требуют особых условий. Поэтому в компании сразу решили, что «железо» должно быть только свое, сторонние сервисы не рассматривались. На внутренний хардсофт скачивается ИИ-модель, после чего доступ к ней «извне», из-за периметра компании уже невозможен. Более того, ИИ-агенты настроены таким образом, чтобы сохранить все ограничения доступа к чувствительным данным.  

Во-вторых, конечные инвестиционные решения принимает только человек —– исключить его нельзя. Это требование не только Банка России, но и здравого смысла: лишь опытный сотрудник может определить, насколько релевантен результат исследования, которое провел ИИ-агент, объясняет Анастасия Найшева, ведь «галлюцинации» модели случаются. Такой подход обеспечивает максимальную безопасность данных и точность аналитики для B2B-сегмента.

В компании не раскрывают размер инвестиций во внедрение ИИ, но для понимания приводят стоимость видеокарт: год назад одна видеокарта необходимой мощности стоила около двух миллионов рублей, сейчас ее цена составляет 2,7 миллиона. Плюс сервер, плюс услуги вендора. «Умножьте смету на 3 и добавьте 4 месяца», — советует Анастасия Найшева тем, кто тоже задумывается о внедрении ИИ. По опыту «АВИ Кэпитал», мало кто может заранее верно оценить объем работы по очистке данных для модели, а также тот факт, что обучение сотрудников и выстраивание процессов, необходимое для отдачи этого процесса на откуп агенту — самая сложная часть работы.

Сейчас ИИ-агенты используются в «АВИ Кэпитал» для выявления ошибок и их систематизации в отчетах для регулятора; для сверки операций, которые ежедневно проводит бэк-офис — ИИ-агент сам сверяет документы и указывает на расхождение, если оно есть; для подготовки черновиков аналитических отчетов. Все это серьезно экономит время сотрудников. Сейчас тестируется платформа, которая позволит полностью заменить функционал терминала Bloomberg — построение спредов и кривых доходностей облигаций, анализ новостей. Все это позволит еще сильнее сократить процесс принятия инвестиционных решений.

Плюс в компании уже видят и другие возможности ИИ: в частности, многие доработки системы электронного документооборота, которые раньше мог сделать только сторонний вендор (ИТ-компания), теперь можно организовать своими силами с помощью ИИ. При этом внедрение искусственного интеллекта — не конечная история, а процесс: модели устаревают, данные деградируют, регуляторика меняется. Все это требует постоянной донастройки ИИ-агентов. 

Как поменяется работа инвестиционных компаний и весь финансовый рынок после повсеместного внедрения ИИ — пока мы можем лишь догадываться. По словам руководителя управления аналитических исследований «АВИ Кэпитал» Дмитрия Александрова, наибольший потенциал может крыться выявлении скрытых корреляция в макроэкономике, в мгновенном учете меняющихся макроэкономических параметров (потребление, ставки и т.д.) в моделях и в совершенно новом управлении экономикой на основе ИИ со стороны государства и регуляторов. Что же касается фондового рынка, сейчас широко обсуждается, станет ли он совершенно эффективным после внедрения всеми игроками ИИ. Напомним, совершенная эффективность означает, что в ценах активов учтено абсолютно все — а значит, возможностей для заработка нет, так как заработать можно только на ликвидации рыночной неэффективности. Дмитрий Александров уверен: этого не будет — точно так же как не сделал рынки сверхэффективными алгоритмический трейдинг. Во-первых, у всех игроков свои горизонты и свои стратегии, во-вторых, в ИИ-моделях есть такая вещь, как «проблема одобрений» — ее подстраивание под пользователя и под желаемый им результат. Как противодействовать этому, каждый игрок будет решать сам, так что на практике мы получим битву сильно персонифицированных ИИ-моделей.