5 причин, почему ИИ-консультанты не помогут вам в торговле

Лиза Чайкина

9 июля 2024 г., 14:00 GMT+3
| 4 min read

Финансовый сектор в последнее время занялся активным внедрением технологии искусственного интеллекта (ИИ) в свои внутренние процессы. В частности, популярностью стали пользоваться генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM), применяемые для улучшения и упрощения операций и взаимодействия с клиентами.

Банки используют искусственный интеллект, как правило, для автоматизации ручных процессов, улучшения анализа данных и персонализации взаимодействия с клиентами, повышая тем самым операционную эффективность и качество обслуживания. Помимо этого, ИИ все чаще используется для анализа огромных объемов данных с целью выявления подозрительных действий и мошеннических транзакций.

Для упрощения работы с клиентами при помощи того же ИИ были разработаны специальные чат-боты, виртуальные помощники и подборки рекомендаций.

Примеры использования ИИ в сфере финансов

Согласно четвертому ежегодному отчету NVIDIA о положении ИИ в финансовой сфере, подавляющее большинство (91%) компаний финансового сектора либо положительно оценивают ИИ, либо уже используют его в производстве.

Отчет показал, что 37% респондентов используют ИИ для генерации отчетов, синтеза и инвестиционных исследований, чтобы облегчить себе рутинную ручную работу. Еще одним востребованным направлением использования было повышение качества обслуживания и вовлеченности клиентов, которое отметило 34% пользователей.

Наиболее популярными сферами применения ИИ стали операции, управление рисками и соблюдение нормативных требований, а также маркетинг. Кроме того, финансовые учреждения используют искусственный интеллект для повышения операционной эффективности. ИИ помогает при улучшении анализа данных и принятии обоснованных инвестиционных решений.

В целом, опрос показал, что 97% компаний планируют увеличить инвестиции в технологии искусственного интеллекта в ближайшем будущем.

Вам будет также интересно почитать
Самая Выгодная Криптовалюта: ТОП-10 по Версии Аналитиков

Что ограничивает использование ИИ-технологий в трейдинге

Часть трейдеров уже обратились к ИИ для анализа цен и прогнозирования. Финансовая информационно-аналитическая платформа Finbold активно использует ИИ для прогнозирования цен на различные активы, включая криптовалюты.

СМИ ежедневно и еженедельно предоставляют отчеты по анализу цен на топовые криптовалюты с использованием популярных моделей искусственного интеллекта, таких как ChatGPT.

Хотя инструменты ИИ значительно упрощают жизнь трейдерам и аналитикам, не следует забывать и об ограничениях их использования. Потенциальные проблемы, связанные с несовершенством технологии, включают в себя переоснащение, недостаточную адаптивность к новым рыночным условиям и присущую финансовым рынкам непредсказуемость.

Все эти инструменты стоит рассматривать только как дополнение к пользовательскому персональному процессу принятия решений, а не как его замену. Вот пять причин, согласно которым не стоит полностью полагаться на искусственный интеллект в торговле.

1. Отсутствие у ИИ эмоционального интеллекта

ИИ преуспевает в обработке огромных объемов данных и совершении сделок большого объема. Однако ему не хватает эмоционального интеллекта, который трейдеры так или иначе привносят на рынок. Под этим подразумевается понимание настроений рынка и некоторых этических норм, которые машины не могут воспроизвести.

Недавние исследования показали, что ИИ часто испытывает трудности с пониманием контекста и тонкостей выражения эмоций. По этой причине в таких областях, как терапия или здравоохранение, где распознавание эмоций имеет решающее значение, такие ограничения в работе ИИ могут быть очень ощутимыми проблемами.

В то время как искусственный интеллект выходит вперед по скорости обработки больших массивов данных, отсутствие у него эмоционального интеллекта создает серьезные трудности, особенно в тех областях, где необходимо межличностное эмоциональное взаимодействие.

2. Чрезмерная зависимость от исторических данных

ИИ-системы опираются на исторические данные для принятия прогнозов и решений. И такая зависимость может стать проблемой при возникновении беспрецедентных рыночных событий, например тех, что были вызваны отсутствием регулирования, как в случаях с FTX или Binance​​.

Кроме того, исторические данные не всегда могут быть репрезентативными для текущих или будущих условий. Изменения в тенденциях, поведении потребителей, динамике рынка или нормативно-правовой среде могут остаться незафиксированными, и если данные устарели, система ИИ будет делать прогнозы на основе несуществующих сценариев.

3. Ограниченная гибкость и адаптивность

В отличие от людей, алгоритмы искусственного интеллекта не могут быстро адаптироваться к внезапным изменениям рынка, так как работают в рамках своих предопределенных алгоритмов и параметров.

ИИ преуспевают в тех средах, которые напоминают их места обучения, но испытывают трудности, когда условия неожиданно меняются. Темпы технологических и экономических изменений часто опережают адаптивность систем искусственного интеллекта, подчеркивая важнейшую область, в которой человеческий контроль остается в прерогативе.

4. Этические проблемы и предвзятость

ИИ-системы также могут проявлять предвзятость на основе тех данных, на которых они обучаются. Иногда это приводит к этическим проблемам в процессах принятия решений.

Например, если данные, на которых они обучаются, содержат искажения, выходные данные искусственного интеллекта, скорее всего, будут отражать эти искажения, что может привести к несправедливым или предвзятым решениям.

Такие неверные установки и предубеждения могут оказывать влияние на все процессы, от торговых стратегий до взаимодействия с клиентами. Потребуется дополнительный человеческий контроль управления искусственным интеллектом.

5. Зависимость от технологии

Сильная зависимость от технологий искусственного интеллекта повлечет за собой определенные риски, такие как системные сбои или кибератаки. Они, непременно, приведут к нарушениям торговой деятельности. Есть несколько примеров, наглядно иллюстрирующих, как технологические сбои существенно повлияли на торговлю.

В 2012 году программный сбой из-за неправильного развертывания торговых алгоритмов привел к убыткам Knight Capital в размере 440 миллионов долларов. Вследствие этого огромное количество непреднамеренных ордеров было отправлено на рынок в течение нескольких минут. Аналогичным образом, в 2013 году NASDAQ столкнулся со значительными сбоями из-за сбоя программного обеспечения, который заморозил торговлю на три часа.

Эти инциденты демонстрируют критическую важность выбора надежных технологий для торговой среды, а также подсвечивают риски чрезмерной зависимости от технологий.

Заключение

Технологии искусственного интеллекта, в частности генеративный искусственный интеллект и LLM, широко используются в финансовом секторе для автоматизации ручных процессов, улучшения анализа данных и персонализации взаимодействия с клиентами.

Совсем недавно трейдеры стали обращаться к ИИ для быстрого анализа цен и прогнозирования. Хотя искусственный интеллект обладает рядом преимуществ в трейдинге, например, расширенными возможностями обработки данных и возможностью совершать сделки с большим объемом, он также связан с определенными рисками, такими как чрезмерная зависимость от исторических данных, отсутствие эмоционального интеллекта и потенциальные этические проблемы.

Зависимость финансового сектора от технологий также связана с рисками системных сбоев и кибератак, которые могут оказать серьезное воздействие на торговлю и стабильность рынка.

Источник