ИИ и трансформация сферы управления активами
Искусственный интеллект все шире применяется в сфере управления частным капиталом — от анализа портфелей и подготовки отчетности для клиентов до обеспечения нормативно-правового соответствия и поддержки консультантов. По данным Deloitte, 60% компаний, занимающихся управлением частным капиталом, уже используют ИИ для оптимизации инвестиционных процессов и улучшения результатов для клиентов. Эта технология обещает снижение затрат и предоставление более актуальных рекомендаций, но ее более значимый эффект может заключаться в том, что станет ясно, какие именно аспекты традиционного обслуживания по-прежнему оправдывают высокие комиссионные.
Управление капиталом издавна основывалось на двух составляющих: информации и доверии. Консультанты собирали данные о финансовом положении клиента, анализировали рыночную конъюнктуру и давали рекомендации по дальнейшим действиям.
Эта модель никуда не исчезла. Но экономические условия, в которых она функционирует, меняются.
Системы искусственного интеллекта способны обрабатывать рыночные данные, информацию о клиентах и аналитические материалы по инвестициям в объемах, недостижимых для отдельного консультанта. Они могут осуществлять постоянный мониторинг портфелей, готовить отчеты и выявлять изменения, требующие внимания.
Непосредственным преимуществом является повышение эффективности. Более значимым изменением является перераспределение рабочей нагрузки между технологиями и людьми.
Робо-консультанты открыли первую дверь
Первая заметная волна автоматизации пришла с появлением робо-консультантов в начале 2010-х годов.
Цифровые платформы использовали анкеты для оценки рискоустойчивости клиентов и распределения их по типовым портфелям. После этого ребалансировка и другие рутинные задачи могли выполняться в автоматическом режиме.
Благодаря этому управление инвестициями стало дешевле и доступнее. Инвесторы, не отвечавшие минимальным требованиям традиционного частного банка, могли сформировать диверсифицированный портфель с помощью цифрового сервиса.
Первые системы были относительно простыми. Они основывались на заранее установленных правилах и общих категориях клиентов, а не на глубоком понимании индивидуальных обстоятельств.
Тем не менее их значение выходило за рамки управляемых ими портфелей. Робо-консультанты продемонстрировали, что отдельные аспекты управления активами можно стандартизировать и предоставлять в широких масштабах.
Кроме того, изменились и ожидания клиентов. Они привыкли к прозрачной системе комиссий, цифровому доступу и более оперативному обслуживанию счетов.
ИИ действует в поддержку консультанта
Следующий этап менее заметный.
Вместо того чтобы заменять финансового консультанта отдельной цифровой платформой, искусственный интеллект всё чаще интегрируется в системы, которыми пользуются консультанты, портфельные менеджеры и специалисты по комплаенсу.
Он может обобщать результаты исследований, сравнивать позиции, выявлять концентрацию в портфеле и готовить материалы перед встречей с клиентом. Автоматизированные инструменты также могут отслеживать, не вышел ли портфель за пределы согласованных лимитов риска.
Это позволяет консультантам тратить меньше времени на сбор информации и больше — на её анализ.
Это различие имеет значение. Многие клиенты не хотят, чтобы все финансовые решения принимал алгоритм. Они ожидают, что их консультант будет хорошо подготовлен, будет в курсе всего портфеля и сможет оперативно реагировать на изменения ситуации.
ИИ приносит пользу тогда, когда он укрепляет отношения, а не создает еще один интерфейс между клиентом и компанией.
BlackRock демонстрирует преимущества инфраструктуры
Платформа Aladdin компании BlackRock часто приводится в качестве примера управления инвестициями с использованием искусственного интеллекта.
Aladdin объединяет в одной платформе функции анализа портфелей, мониторинга рисков, а также торговые и операционные данные. Это позволяет инвестиционным командам анализировать риски по различным классам активов и моделировать реакцию портфелей на изменения рыночной конъюнктуры.
Платформа не избавляет от необходимости в портфельных менеджерах. Ее значение заключается в том, что она дает им более целостное представление о рисках.
Инструменты машинного обучения могут дополнить этот процесс, выявляя закономерности, аномалии или взаимосвязи, которые могут ускользнуть от внимания при традиционном анализе.
Масштабы деятельности BlackRock дают компании важное преимущество. Компания располагает обширной базой данных, штатом специалистов и капиталом, необходимым для создания и обслуживания сложной инфраструктуры.
Большинство управляющих активами не будут разрабатывать аналогичные системы собственными силами. Они будут приобретать аналитические инструменты у сторонних поставщиков или интегрировать функции искусственного интеллекта в существующие платформы.
Это снижает барьеры для внедрения, но в то же время делает компании более зависимыми от сторонних организаций, над моделями и данными которых они не всегда могут полностью контролировать.
Рынок развивается в направлении персонализации
По прогнозам, к 2026 году объем мирового рынка ИИ в сфере управления активами достигнет 1,2 трлн долларов.
Спрос частично обусловлен перспективой получения более индивидуальных рекомендаций.
В традиционных моделях управления капиталом клиентов часто делят на общие группы с учетом возраста, объема активов и готовности к риску. Искусственный интеллект потенциально способен анализировать более подробный набор факторов, включая денежные потоки, обязательства, налоговые риски и будущие финансовые обязательства.
Система может выявить, что заявленная инвестором степень рискоустойчивости противоречит его потребности в ликвидности. Она может обнаружить, что несколько инвестиционных инструментов, размещенных на разных счетах, приводят к непреднамеренной концентрации рисков.
Для состоятельных семей эта технология также может помочь в упорядочении активов, распределенных между банками, компаниями, трастами и юрисдикциями.
Проблема заключается в том, что персонализация зависит от наличия полной и точной информации. Оценка стоимости частных активов может проводиться нечасто. Предпочтения клиентов могут быть недостаточно хорошо задокументированы или меняться в стрессовых ситуациях.
Алгоритм может сформировать очень точную рекомендацию на основе неполных данных. Однако одна только точность не делает рекомендацию подходящей.
Снижение затрат меняет условия конкуренции
Ожидается, что инструменты на базе искусственного интеллекта позволят сократить операционные расходы на целых 30%.
Экономия может быть достигнута за счет автоматизации подготовки отчетов по портфелям, обработки документов, проверок на соответствие нормативным требованиям и подготовки к встречам. Компании смогут обслуживать больше клиентов, не увеличивая при этом численность персонала в той же пропорции.
Это особенно актуально для сегмента состоятельных клиентов.
У таких клиентов могут быть потребности, которые слишком сложны для простого цифрового портфеля, но при этом они не приносят достаточного дохода, чтобы оправдать традиционную модель частного банковского обслуживания. Консультации с использованием искусственного интеллекта могут сделать их более привлекательными для обслуживания.
Таким образом, эта технология может способствовать расширению рынка, а не просто снижению затрат.
Однако внедрение сопряжено с определенными затратами. Компаниям требуются качественные данные, надежные системы и сотрудники, умеющие работать с этими инструментами. Подключение устаревших платформ может оказаться затруднительным, а привлечение внешних поставщиков влечет за собой расходы на лицензии и создает зависимость от них.
ИИ позволяет сократить расходы за счет устранения дублирования. Однако если его внедрить в разрозненную организацию, это может привести лишь к появлению еще одного источника затрат.
Молодые инвесторы повышают ожидания
По имеющимся данным, около 70% представителей поколения миллениалов предпочитают инвестиционные рекомендации, сгенерированные искусственным интеллектом.
Эти данные следует интерпретировать с осторожностью. Предпочтение цифровых инструментов не обязательно означает стремление полностью отказаться от услуг консультантов-людей.
Молодые клиенты часто ожидают мгновенного доступа к информации, интуитивно понятных цифровых сервисов и прозрачной ценовой политики. Они менее склонны мириться с бумажной волокитой и задержками в ответах только потому, что это традиционно было неотъемлемой частью частного банковского обслуживания.
Им по-прежнему может потребоваться помощь специалиста при решении вопросов, связанных с наследованием, недвижимостью, семейными обязательствами или нестабильной рыночной конъюнктурой.
Таким образом, вероятно, спрос будет не на полностью автоматизированные консультации, а на услугу, при которой технологии берут на себя рутинный анализ, а люди остаются доступными для принятия важных решений.
Компании, которые продолжают использовать преимущественно ручную модель работы, могут казаться неэффективными и дорогостоящими. Те же, кто автоматизирует каждое взаимодействие, рискуют превратить бизнес, основанный на личных отношениях, в бизнес, ориентированный на массового потребителя.
Большая вычислительная мощность не гарантирует способности предвидеть будущее
ИИ способен обрабатывать значительно больше данных, чем человек. Утверждения о том, что он может анализировать в 50 раз больше информации, наглядно демонстрируют разницу в масштабах.
Это сравнение не так значимо, как может показаться на первый взгляд.
Рынки генерируют больше информации, чем любой инвестор способен эффективно использовать. Задача состоит не только в том, чтобы обрабатывать данные, но и в том, чтобы отличить устойчивый сигнал от временного шума.
Модель способна за считанные секунды проанализировать динамику цен, отчеты о прибылях, экономические данные и настроения в новостях. При этом она все же может неверно истолковать какое-либо событие или придать чрезмерное значение статистической закономерности, которая вскоре исчезнет.
Поведение рынка также меняется. Стратегии, разработанные на основе данных за периоды низкой инфляции или высокой ликвидности, могут оказаться менее надежными в иных условиях.
ИИ может расширить сферу анализа. Однако он не может гарантировать, что была выявлена самая важная переменная.
Консультант или управляющий портфелем по-прежнему несет ответственность за принятие решения о том, каким результатам следует уделить внимание.
Удовлетворенность клиентов зависит от актуальности
Финансовые учреждения, использующие искусственный интеллект, отмечают повышение уровня удовлетворенности клиентов примерно на 30%.
Частично это можно объяснить более удачным выбором времени и большей актуальностью.
Клиенты ценят отчеты, в которых отражены их реальные вложения, а не общие комментарии о рынке. Они высоко оценивают консультанта, который способен проанализировать весь портфель и выявить проблемы ещё до следующей запланированной встречи.
ИИ также может позволить компаниям вести более целенаправленную коммуникацию. Клиенту не нужны все новости рынка. Ему нужна информация, которая влияет на его цели или уровень риска.
Неудачно реализованная персонализация может привести к обратному результату. Автоматические сообщения могут восприниматься как назойливые или однообразные. Рекомендации, основанные на неполных данных, могут подорвать доверие.
Качество обслуживания клиентов повышается, когда технологии устраняют препятствия и способствуют более осмысленному общению. Оно ухудшается, когда автоматизация заменяет личное внимание.
К консультантам предъявляются более высокие требования
Маловероятно, что искусственный интеллект сделает ненужными услуги финансовых консультантов. Однако он снизит значимость некоторых из их традиционных задач.
Подготовка сводных отчетов по портфелю, расчет показателей эффективности или сбор рыночной информации все чаще могут быть автоматизированы. У клиентов будет все меньше причин платить высокие комиссионные за работу, которую программное обеспечение может выполнить в кратчайшие сроки.
Роль консультанта должна все больше смещаться в сторону интерпретации, анализа и координации.
Семье, продающей бизнес, может потребоваться помощь в поиске баланса между ликвидностью, налоговыми вопросами, вопросами наследования и личными приоритетами. Клиенту, приближающемуся к пенсионному возрасту, может потребоваться определить, какой уровень риска для него по-прежнему приемлем. В период падения рынка инвесторам может понадобиться консультация, в которой внимание уделяется не только доходности, но и поведению инвесторов.
Эти вопросы невозможно решить, опираясь исключительно на данные.
ИИ может представить возможные варианты. Консультант должен помочь клиенту сделать выбор между ними.
Это может пойти на пользу опытным специалистам. Тем же, чья работа в основном заключается в подборе товаров и составлении периодических отчетов, это доставит определенные неудобства.
Данные становятся настоящим стратегическим активом
Полезность систем искусственного интеллекта зависит от качества доступной им информации.
Многие управляющие активами по-прежнему хранят данные о клиентах в разных системах. Данные о портфелях могут храниться в одном месте, документация по вопросам соблюдения нормативных требований — в другом, а информация о частных активах — в электронных таблицах.
Такая фрагментарность снижает качество анализа.
Прежде чем компании смогут предлагать по-настоящему персонализированные рекомендации, им необходимо получить целостное представление о состоянии клиента. Данные должны быть актуальными, систематически классифицированными и доступными в соответствии с четкими правилами управления.
Эта работа сложнее, чем запуск ИИ-помощника. Но она и ценнее.
По мере того как аналогичные аналитические инструменты становятся доступными на рынке, запатентованные технологии могут обеспечить лишь временное преимущество. Компании, располагающие более качественными данными, смогут более эффективно использовать те же модели.
Таким образом, конкурентное преимущество заключается не в ИИ как таковом, а в сочетании технологий и достоверной информации.
Доверие устанавливает предел
Данные по управлению активами носят крайне конфиденциальный характер. Они могут раскрыть информацию об активах клиента, структуре его семьи, налоговом положении и будущих сделках.
ИИ нуждается в доступе к этой информации для проведения персонализированного анализа. Это повышает значимость кибербезопасности, прав доступа и суверенитета данных.
Компании должны знать, где хранится информация, кто имеет к ней доступ и используют ли внешние поставщики данные клиентов для обучения других систем.
Кроме того, им необходимо четко понимать, в каких случаях клиент имеет дело с автоматизированной системой, а в каких — с реальным консультантом.
Система может сформировать рекомендацию, однако ответственность за ее целесообразность лежит на учреждении. Нормативные и фидуциарные обязанности не переходят к алгоритму.
Клиенты могут с большей готовностью принять широкое использование технологий, если их преимущества очевидны. Однако они не примут неопределенности в отношении того, кто контролирует их данные или принимает решения, касающиеся их денег.
Прогноз PwC выходит за рамки финансовой сферы
По оценкам PwC, к 2030 году искусственный интеллект может увеличить объем мирового ВВП на 1,57 трлн долларов.
Этот показатель отражает ситуацию в экономике в целом, а не только в сфере управления активами. Тем не менее он наглядно демонстрирует масштаб ожиданий в отношении инвестиций и производительности, связанных с данной технологией.
Финансовый сектор имеет все шансы извлечь из этого выгоду, поскольку значительная часть его деятельности связана с обработкой, классификацией и прогнозированием данных.
Не все инвестиции в ИИ принесут пользу. Некоторые компании приобретут системы, которые сотрудники не будут использовать или которые невозможно интегрировать с существующими платформами. Другие могут автоматизировать процессы, которые сначала следовало бы перепроектировать.
Наиболее убедительные проекты начинаются с четко сформулированной задачи. Сокращение времени, необходимого для консолидации портфеля, можно измерить. Повышение точности проверки на соответствие нормативным требованиям можно проверить на практике. А вот общую цель “трансформировать сферу управления активами” оценить гораздо сложнее.
К искусственному интеллекту следует относиться как к инвестиции, сопряженной с ожидаемой доходностью, затратами и рисками, а не как к признаку современности.
Преобразования будут проходить неравномерно
В ближайшие три–пять лет прогнозная аналитика и автоматизированная поддержка клиентов, скорее всего, станут стандартными функциями платформ по управлению активами.
Разница между компаниями будет зависеть не только от того, кто первым внедрит ИИ.
Некоторые организации будут использовать его для повышения качества консультаций, улучшения качества данных и оптимизации рабочих процессов. Другие же просто добавят новые инструменты к старым процессам и назовут полученный результат «трансформацией».
Наиболее эффективная модель будет сочетать в себе автоматизацию и взвешенное человеческое суждение. Технологии будут выполнять рутинные аналитические задачи, отслеживать портфели и систематизировать информацию. Консультанты будут интерпретировать полученные результаты и помогать клиентам принимать решения, связанные с неопределенностью, эмоциями и противоречивыми приоритетами.
ИИ может сделать управление капиталом более оперативным, масштабируемым и учитывающим индивидуальные особенности.
Она не может определить, каких целей следует достичь с помощью капитала клиента, какие семейные интересы должны иметь приоритет или какая степень неопределённости является приемлемой.
Преобразование отрасли будет зависеть от того, будут ли компании использовать технологии для того, чтобы более разумно решать эти вопросы, а не делать вид, что они могут решиться сами по себе.
