Управление активами на основе искусственного интеллекта

Искусственный интеллект уже не является второстепенной технологией в сфере управления активами. Он становится ключевым элементом в том, как консультанты анализируют портфели, управляют рисками, обслуживают клиентов и расширяют свой бизнес.

На протяжении многих лет цифровизация в сфере управления частным капиталом в основном была направлена на повышение эффективности: сокращение ручных процессов, улучшение отчетности, упрощение процедуры привлечения клиентов и снижение затрат на исполнение операций. Искусственный интеллект меняет эту задачу. Он позволяет компаниям работать с более обширными массивами данных, раньше выявлять потребности клиентов, персонализировать консультации и выявлять риски, которые могут остаться незамеченными при традиционном анализе портфеля.

Перспективы огромны. Но и риски тоже. Управление активами основано на доверии, конфиденциальности и здравом смысле. ИИ может способствовать развитию всех этих аспектов. Но он также может их подорвать, если компании будут использовать его неосторожно.

Новый операционный уровень

Первая волна инвестиционных технологий была сосредоточена на автоматизации. Робо-консультанты, такие как Betterment и Wealthfront, продемонстрировали, что формирование портфеля можно стандартизировать и осуществлять в широких масштабах. Они сделали управление инвестициями более доступным, простым и недорогим, особенно для клиентов с менее сложными потребностями.

Рынок частного капитала — это совершенно иная сфера. Клиентам с высоким и сверхвысоким уровнем дохода редко достаточно одного лишь распределения активов. Им необходимы услуги по оптимизации налогообложения, планированию наследования, управлению ликвидностью, управлению семейным бизнесом, благотворительности, доступу к частным рынкам и трансграничной отчетности.

Эта сложность объясняет, почему ИИ не заменяет консультантов в сегменте управления активами с высоким уровнем дохода. Он становится операционным уровнем, действующим на более низком уровне по сравнению с ними.

Консультант, который раньше полагался на статические отчеты, теперь может использовать инструменты на базе искусственного интеллекта для выявления концентрации в портфеле, моделирования потребностей в ликвидности, анализа рыночных тенденций и подготовки более индивидуальных бесед с клиентами. Ценность заключается не в том, чтобы исключить человеческий фактор, а в том, чтобы сделать взаимодействие более обоснованным.

От общих рекомендаций к индивидуальному подходу

Индивидуальный подход уже давно считается одним из основных преимуществ услуг по управлению капиталом. Однако на практике его применение зачастую носит ограниченный характер. Многие клиенты по-прежнему получают в целом схожие инвестиционные предложения, периодические обзоры и типовые отчеты.

ИИ может изменить эту ситуацию. Он способен анализировать поведение клиентов, их готовность к риску, историю портфеля, потребности в денежных потоках, предпочтения в общении и ограничения при инвестировании. Это позволяет компаниям более точно адаптировать свои рекомендации.

Для молодого предпринимателя после выхода из бизнеса актуальными вопросами могут стать ликвидность, налогообложение, диверсификация и присутствие на частном рынке. Для семьи, в которой бизнес передается из поколения в поколение, приоритетом могут стать вопросы преемственности, управления, образования и отчетности перед всеми бенефициарами. Для клиента старшего возраста стабильность доходов и планирование наследства могут оказаться важнее, чем рост капитала.

ИИ может помочь консультантам быстрее выявлять эти различия и предлагать более релевантные рекомендации. Экономическая выгода очевидна: более эффективная персонализация способствует повышению вовлеченности клиентов, их удержанию и увеличению доли рынка.

Управление рисками становится более динамичным

Оценка рисков — одна из наиболее актуальных областей применения ИИ в сфере управления активами. Традиционная отчетность по рискам зачастую ориентирована на прошлое. Она основывается на данных об исторической волатильности, распределении активов, факторах, влияющих на доходность, и стресс-сценариях.

Эти инструменты по-прежнему играют важную роль. Однако их эффективность снижается, когда рынки меняются стремительно, когда корреляции изменяются или когда риски возникают за пределами стандартных финансовых данных.

ИИ способен оперативно обрабатывать новости, рыночные сигналы, макроэкономические показатели, отчетную документацию компаний и данные портфелей. Он может выявлять необычные закономерности, обнаруживать скрытые риски и содействовать проведению сценарного анализа. Это может оказаться особенно ценным для клиентов со сложной структурой активов, размещенных в нескольких банках, организациях и юрисдикциях.

Платформа Aladdin компании BlackRock часто приводится в качестве примера того, как управление инвестиционными рисками стало более индустриализированным. Ее значение заключается в более общем принципе: управление рисками переходит от фрагментированной отчетности к комплексной аналитике.

Частное состояние развивается в том же направлении, хотя и с другими потребностями. Семейному офису или частному банку необходимо не только знать, как портфель показал себя в прошлом квартале. Ему нужно понимать, где сейчас накапливаются риски.

Изменения в роли советника

ИИ не сделает работу консультанта ненужной. Он лишь выявит все более явно некачественные рекомендации.

Когда рынки стабильны, а доходность высока, клиенты могут мириться со стандартным обслуживанием. Однако они становятся менее терпимыми, когда волатильность растет, стоимость портфелей падает или возникают проблемы с ликвидностью. В такие моменты консультант должен объяснить, что произошло, что имеет значение и какие меры следует принять.

ИИ может подготовить анализ. Но он не может нести фидуциарную ответственность.

Именно здесь роль человека становится особенно важной. Консультантам предстоит интерпретировать результаты моделирования, подвергать сомнению исходные допущения, понимать психологию клиентов и четко объяснять им возможные компромиссы. Кроме того, им необходимо уметь определять, в каких случаях не следует следовать рекомендациям модели.

Машина может порекомендовать перебалансировку. Но она не способна до конца понять семейный конфликт, проблемы, связанные с наследованием, эмоциональную привязанность основателя к доле в компании или страх клиента потерять контроль.

Таким образом, будущий советник будет более аналитичным, а не менее человечным.

Первыми это почувствуют сотрудники бэк-офиса

Большая часть преимуществ ИИ будет менее заметна для клиентов. Проверка соответствия нормативным требованиям, анализ документов, оформление новых клиентов, отчетность, мониторинг транзакций и административные рабочие процессы — все это области, в которых ИИ может сократить объем ручной работы.

Программа COiN компании JPMorgan Chase, в которой для анализа юридических документов используется машинное обучение, продемонстрировала, как крупные финансовые учреждения могут применять ИИ к повторяющимся и трудоемким процессам. В сфере управления активами аналогичная логика применима к работе с документацией клиентов, оценке соответствия, отчетности и операционному контролю.

Это важно, поскольку управление частным капиталом часто сопряжено с большим объёмом операционной работы. Предоставление услуг, требующих тесного взаимодействия с клиентами, может обходиться дорого. Если ИИ позволит снизить административную нагрузку, консультанты смогут уделять больше времени клиентам и меньше — административным процедурам.

Однако к автоматизации следует подходить с осторожностью. Ошибки в документации, несоответствии требованиям или нарушении нормативных норм могут повлечь за собой правовые последствия и нанести ущерб репутации. Эффективность имеет ценность только при условии строгого контроля.

Данные — вот что является настоящим ограничением

Самым большим препятствием является не алгоритм, а данные.

Управляющие активами часто работают с разрозненной информацией. Активы клиентов могут находиться в различных банках, у депозитариев, управляющих активами, холдинговых компаний и внешних консультантов. Оценка частных активов может проводиться нерегулярно. Структура семейного капитала может быть сложной. Документация может быть неполной или противоречивой.

ИИ сам по себе не способен решить проблему неэффективного управления данными. Если исходные данные некачественны, результаты могут вводить в заблуждение. Существует риск того, что компании будут представлять выводы, сгенерированные ИИ, с большей уверенностью, чем того заслуживает исходная информация.

Прежде чем искусственный интеллект сможет преобразовать сферу управления активами, компаниям необходимо создать более четкую архитектуру данных, обеспечить более тесную интеграцию и четко определить ответственность за информацию. Это не самая престижная работа. Однако она имеет решающее значение.

Регулирующие органы не будут оставаться в стороне

Использование искусственного интеллекта в сфере финансового консультирования станет предметом пристального внимания. Регулирующие органы будут стремиться выяснить, как создаются модели, как осуществляется контроль за рекомендациями, как обеспечивается защита данных клиентов и кто несет ответственность в случае возникновения проблем.

Это особенно актуально в сфере управления активами, поскольку консультации должны соответствовать потребностям клиента. Если ИИ влияет на рекомендации по портфелю, определение профиля риска или выбор продуктов, компании должны быть готовы объяснить этот процесс.

Проблемой станет непрозрачность. Компания не может просто заявить, что модель дала какой-то результат. Она должна понимать, почему был получен именно этот результат, насколько он уместен и как он был проверен.

Таким образом, направление регулирования предсказуемо: ИИ будет разрешен, но решающую роль будет играть система управления.

Расширяется разрыв в конкурентоспособности

ИИ усугубит разрыв между управляющими активами, которые серьезно инвестируют в технологии, и теми, кто рассматривает их лишь как маркетинговый ход.

Крупные компании, возможно, обладают преимуществами в плане данных, инфраструктуры и внутреннего опыта. Однако это не означает, что у небольших компаний нет шансов. Они могут использовать специализированные платформы, услуги внешних поставщиков и более целенаправленные инструменты для улучшения отчетности, аналитики и обслуживания клиентов.

Решающим фактором станет не только размер. Решающим фактором станет интеграция.

Компания, которая внедряет ИИ в разрозненную операционную модель, вряд ли добьётся значительных результатов. А вот компания, располагающая качественными данными, четкими процессами и чётким предложением для клиентов, может использовать ИИ для повышения качества своих услуг.

Что следует делать управляющим активами в данный момент

Отправной точкой должно быть не рекламное, а практическое.

Компаниям следует определить, в каких областях ИИ может решить реальную проблему: мониторинг портфеля, подготовка отчетности для клиентов, анализ документов, обеспечение нормативно-правового соответствия, инвестиционные исследования или повышение эффективности работы консультантов. Каждый сценарий использования требует различных данных, механизмов контроля и уровня участия человека.

Кроме того, им следует проводить обучение консультантов. Инструменты искусственного интеллекта полезны только в том случае, если люди, которые ими пользуются, понимают их ограничения. Консультантам не нужно становиться специалистами по обработке данных, но они должны уметь задавать более качественные вопросы системам, которыми они пользуются.

Клиентам следует четко объяснить, каким образом искусственный интеллект способствует предоставлению услуг. Эта технология должна делать консультации более прозрачными, а не более загадочными.

Настоящее испытание — это доверие

В ближайшие несколько лет искусственный интеллект станет еще более неотъемлемой частью сферы управления активами. Он будет способствовать улучшению управления рисками, отчетности, сегментации клиентов, инвестиционных исследований и операционной эффективности. В некоторых сегментах рынка он позволит снизить затраты, а в других — повысить качество индивидуальных консультаций.

Однако представителям отрасли следует избегать преувеличений. ИИ не избавит рынки от неопределённости. Он не заменит здравый смысл. И он не превратит слабых консультантов в авторитетных советников.

Его истинная ценность заключается в другом: в более качественной информации, более быстром анализе, более персонализированном обслуживании и более раннем выявлении рисков.

Для специалистов по управлению активами вопрос уже не в том, будет ли ИИ играть важную роль. Он уже играет. Более сложный вопрос заключается в том, смогут ли они использовать его так, чтобы укрепить отношения с клиентами, а не ослабить их.

В сфере управления частным капиталом технологии приносят успех только в том случае, если способствуют укреплению доверия.