В последние годы генеративный искусственный интеллект (ИИ) стал настоящей сенсацией в мире технологий, вызывая бурные обсуждения о своих возможностях и применении в различных отраслях. Однако, несмотря на всеобщее восхищение, существуют серьезные ограничения, мешающие его полному применению в финансовом секторе. Эти ограничения были подчеркнуты Уэйном Барлоу, глобальным руководителем Core Product в Bloomberg, в интервью журналу Exame. По словам Барлоу, даже несмотря на энтузиазм, который поддерживают другие технологические компании, генеративный ИИ сталкивается с множеством проблем в финансовой сфере. "Генеративные модели могут выдавать недостоверные результаты, быстро устаревают и не способны к логическому рассуждению или выполнению элементарных вычислений.
Эти недостатки особенно критичны в финансовом секторе, где на карту ставятся большие суммы", - говорит он. Одним из главных аспектов использования ИИ в финансах является работа с данными. Финансовые аналитики и специалисты по инвестициям зачастую сталкиваются с избытком информации. Генеративный ИИ может помочь в оптимизации процесса обработки новостей и представления данных. недавние инициативы Bloomberg, такие как AI-генерируемые сводки новостей для инвесторов, прекрасно демонстрируют эту возможность: технологии помогают сократить время на анализ данных, автоматизируя рутинные задачи.
Барлоу отмечает, что продукция, основанная на ИИ, должна быть практичной и предназначенной именно для профессионалов, работающих в финансах. Рәсәйщая генерация контента, согласно прогнозам, окажет положительное влияние на исследовательские группы, занимающиеся акциями и кредитами, а также на портфельных менеджеров. Генеративный ИИ не нов для финансового сектора. На протяжении более 15 лет Bloomberg использует ИИ в своих продуктах. Тем не менее, появление таких систем, как ChatGPT, позволило не только глубже взаимодействовать с данными, но и предложило новые способы поиска информации.
ИИ может обеспечить быстрое и интуитивное взаимодействие с данными, но только в том случае, если он будет практически применим для пользователей. Барлоу признает, что полная автоматизация процессов в настоящее время невозможна. "Некоторые задачи всегда будут требовать человеческого вмешательства, особенно когда речь идет о критически важных инвестиционных решениях. Это было доказано во время последней волны электронной торговли за последние 20 лет", - подчеркивает он. Тем не менее, генеративный ИИ может играть ключевую роль в автоматизации анализа данных, сбора информации и формирования резюме, управления коммуникациями и их анализа.
Важно, чтобы технологий уделялось больше внимания, поскольку они становятся все более актуальными в контексте усложняющихся финансовых экосистем и потребностей бизнеса. Среди будущих трендов, которые будут активно развиваться в 2025 году, можно ожидать появления ИИ-агентов. Эти агенты могут выполнять самые различные функции без человеческого надзора или взаимодействия. "Это будет действительно интересно - увидеть, как тысячи агентов будут взаимодействовать друг с другом и решать сложные задачи, несмотря на неопределенности, которые еще сохраняются в этой области", - делится он. Не все ИИ-агенты, которую будут использованы в финансовом секторе, основаны исключительно на генеративном ИИ.
Поэтому важно помнить, что для эффективного решения задач в секторе необходимо будет учитывать специфику каждой задачи и профессиональных требований. Основные преграды, с которыми сталкиваются такие системы, заключаются в недостаточности данных и различиях в восприятии результатов. Таким образом, несмотря на значительный прогресс генеративного ИИ в различных секторов, финансовый сектор по-прежнему сталкивается с реальными ограничениями, которые необходимо учитывать. Безусловно, в будущем мы можем ожидать улучшения технологий и их применение в более разных функциональных областях, но до того момента важно сохранять критический подход к применению новых решений. Финансовые компании, такие как Bloomberg, продолжают постоянно изучать возможности интеграции ИИ в свои процессы.
Работая над улучшениями и решениями, они обязаны внимания на эти важные аспекты и, в первую очередь, безопасности данных и финэффективности. Задача инвестиционных профессионалов состоит в том, чтобы сделать вложения более разумными и безопасными, за счет суждения о данных, которые генерирует ИИ. На заключение хочу сказать, что генеративный ИИ имеет все шансы изменить лицо финансового сектора, если компании начнут активно искать способы внедрения технологии в свою работы, учитывая все ее ограничения и потенциальные риски. Важно активно поддерживать диалог между инвесторами, специалистами и разработчиками, чтобы добиться оптимального результата и повысить эффективность работы финансовых услуг.
