В современном мире искусственный интеллект занимает все более значимое место в различных сферах, и финансовые услуги не являются исключением. Компании, работающие в финансовом секторе, осознают потенциал ИИ для оптимизации процессов и принятия более точных решений. При этом финансовые организации всё чаще делают ставку на собственное обучение ИИ, создавая уникальные модели и инфраструктуру, способствующую их бизнес-целям. Это вносит новую динамику в развитие технологий и кардинально изменяет рынок финансовых услуг. Одним из ключевых факторов, который отличает финансовые учреждения от остальных отраслей, является высокая степень регулирования.
Банки, страховые компании и инвестиционные фонды обязаны строго соблюдать серьёзные нормативы и стандарты финансового рынка. Это накладывает определённые ограничения на применение новых технологий, в том числе и на внедрение решений на базе ИИ. Тем не менее, финансовые компании всегда стремились первыми использовать новейшие разработки для повышения эффективности и конкурентоспособности. Поэтому несмотря на сложности, связанные с регуляторными нормами, они активно инвестируют в собственные исследовательские проекты и внедрение ИИ. Особое внимание уделяется генеративному ИИ — технологии, способной создавать новые данные и анализировать сложные взаимосвязи.
Финансовые организации используют генеративный ИИ для улучшения качества аналитики, автоматизации отчётности и управления рисками. Например, банки применяют такие модели для автоматизированной подготовки регуляторных отчётов, что сокращает время обработки документов и снижает вероятность ошибок. Это становится настоящим прорывом, учитывая огромное количество данных и высокую сложность требований со стороны регуляторов. Кроме того, генеративный ИИ всё активнее внедряется в сферу оценки кредитоспособности и управления кредитными портфелями. Современные алгоритмы способны анализировать как внутренние данные банка, так и внешние информационные потоки, включая новости и рыночные тренды, предсказывая возможные финансовые риски и поручая своевременно принимать меры.
Такое использование ИИ позволяет повысить устойчивость финансовых систем и снизить убытки. Важным аспектом, который определяет эффективность внедрения ИИ, является инфраструктура для его обучения и использования. Многие финансовые организации предпочитают развивать собственные вычислительные мощности или использовать помещения ко-локации, что позволяет сохранить контроль над данными и повысить безопасность. Обучение ИИ требует значительных ресурсов: специальные графические процессоры, высокоскоростные сети передачи данных, системы охлаждения и мощные серверы. Стоимость аренды вычислительных мощностей в облачных сервисах остаётся высокой, а вопросы безопасности данных в публичных облаках вызывают у финансовых компаний серьёзные опасения.
Это стимулирует финансовые организации создавать собственные дата-центры или использовать гибридные модели, где критически важные задачи выполняются на собственной инфраструктуре, а менее чувствительные — в облаке. Именно поэтому развивается тренд на домашнее обучение ИИ, что даёт финансовому сектору преимущество в скорости и безопасности. Создание и поддержка собственной инфраструктуры — сложная задача. Требуются значительные инвестиции в оборудование, включая новейшие графические процессоры, способные эффективно обучать глубинные нейросети. При этом важно обеспечить высокую энергоэффективность и систему охлаждения, поскольку современные тренды в вычислительной технике показывают рост энергозатрат на ИИ-обработку.
В этой связи многие финансовые учреждения модернизируют свои дата-центры и осваивают жидкостное охлаждение, что позволяет повысить плотность оборудования и снизить затраты на электроэнергию. Помимо инфраструктуры, на успех внедрения ИИ влияет выбор форматов вычислений. Современные графические процессоры поддерживают работу с различными уровнями точности числовых данных, что позволяет значительно ускорять обучение моделей без потери качества результатов. Форматы с низкой точностью, такие как FP8 и FP4, становятся всё более востребованными, поскольку дают возможность проводить обучение в 2-4 раза быстрее по сравнению с традиционными форматами FP16 или BF16. Стоит также отметить, что финансовые организации нередко сами разрабатывают собственные модели ИИ или адаптируют открытые решения под свои нужды.
Это связано с тем, что типы задач и источники данных, с которыми они работают, имеют уникальный характер. Регуляторные требования, необходимость объяснимости алгоритмов и сохранения конфиденциальности данных делают разработку кастомных моделей наиболее предпочтительной. Кроме того, разработка собственных моделей даёт возможность максимально контролировать качество и безопасность решений. Наиболее продвинутые финансовые институты располагают кластерами из сотен или даже тысяч графических процессоров, которые используются для обучения мощных моделей на основе времени ряда и других глубоких алгоритмов. Это помогает перейти от классических статистических методов к более сложным, которые способны улавливать тонкие взаимосвязи на финансовых рынках и принимать гораздо более качественные решения.
Особенно активно такой подход используется в инвестиционных фондах и фирмах, занимающихся алгоритмической торговлей. Интересно, что природа задач в этой сфере постоянно усложняется. Высокочастотная торговля, сосредоточенная прежде всего на скорости исполнения, уступает место интеллектуальному трейдингу, основанному на более глубоком понимании рыночных процессов. Генеративный ИИ позволяет не только анализировать огромные объёмы разнообразных данных, но и предсказывать наилучшее время покупки или продажи активов. Это кардинально меняет подход к управлению капиталом.
Отдельно следует упомянуть о регулировании, которое напрямую воздействует на то, как финансовые компании могут использовать ИИ. Например, известное правило Волкера, ограничивающее использование депозитных средств коммерческих банков для собственных торговых операций, вынуждает распределять применение ИИ по типам организаций. Хедж-фонды и фирменные трейдинговые компании имеют больше свободы для рискованных стратегий и, соответственно, более активно внедряют ИИ в торговые процессы. Впрочем, вне зависимости от типа компании, автоматизация задач, связанных с регуляторными отчётами и комплаенсом, является одним из первоочередных направлений для генеративного ИИ. Финансовые учреждения нуждаются в быстрой и точной обработке огромных объёмов данных для своевременного выполнения требований регуляторов, и здесь ИИ становится незаменимым инструментом.
Помимо крупных банков и инвестиционных структур, страховые компании также переходят на ИИ-решения. Генеративный ИИ используется для ускорения обработки заявлений о возмещении ущерба, оценки рисков и управления инвестиционным портфелем. Это способствует оптимизации бизнес-процессов и повышению качества обслуживания клиентов. Среди вызовов, связанных с домашним обучением ИИ, особенно выделяются вопросы закупки оборудования и подготовки инфраструктуры в условиях ограниченного пространства и ресурсов городских дата-центров. Высокая плотность оборудования требует не только увеличения электропитания, но и эффективных систем охлаждения, которые зачастую вынуждены переходить на жидкостные технологии.
В перспективе финансовые компании планируют развивать такие передовые решения, чтобы обеспечить устойчивое и масштабируемое развертывание ИИ. В целом можно отметить, что финансовые компании находятся в авангарде внедрения и оптимизации искусственного интеллекта. Они не только первыми испытывают новые технологии, но и формируют практики и стандарты, которые впоследствии перенимают другие отрасли. Благодаря комплексному подходу, учитывающему регуляторные ограничения, безопасность и ориентацию на собственные уникальные задачи, сектор финансовых услуг становится примером успешной интеграции ИИ в бизнес. Таким образом, развитие домашних решений по обучению ИИ в финансовом секторе открывает новые горизонты для повышения эффективности, безопасности и инновационности.
Это стратегическое направление будет и дальше усиливаться, способствуя тому, что финансовая индустрия станет одной из наиболее технологичных и динамичных в мире.
