Интеграция искусственного интеллекта в деятельность семейных офисов

Искусственный интеллект находит применение в деятельности семейных офисов, хотя масштабы его внедрения по-прежнему не так велики, как это часто утверждается в рекламных материалах. В конце 2024 года компания Campden Wealth сообщила, что треть европейских семейных офисов внедрила ту или иную форму генеративного ИИ, а ещё 30 процентов проявили интерес к его внедрению. Эти цифры свидетельствуют о растущем интересе, но они также характеризуют рынок, на котором многие офисы по-прежнему тестируют отдельные приложения, а не ставят ИИ в центр инвестиционных решений.

Наиболее перспективные возможности в настоящее время открываются в сфере административной и аналитической работы, включая консолидацию инвестиционных данных, анализ документации, подготовку отчетности, мониторинг денежных потоков и проведение комплексной проверки (due diligence). Выполнение этих функций отнимает значительное время в компаниях, занимающихся управлением активами, включающими публичные ценные бумаги, частные компании, недвижимость, трасты и ряд банковских отношений. ИИ может снизить эту нагрузку, но только при условии, что он будет подключен к точным данным, четким механизмам контроля и сотрудникам, понимающим ограничения его результатов.

Поэтому для семейных офисов главный вопрос заключается не в том, способен ли ИИ обрабатывать информацию быстрее, чем небольшая внутренняя команда. Он способен. Более сложный вопрос заключается в том, можно ли внедрить эту технологию без ущерба для конфиденциальности, подотчетности или того высокоперсонализированного подхода, которого состоятельные семьи ожидают от своих консультантов.

Комплексное управление активами создает практическую основу для применения ИИ

Семейный офис может курировать гораздо больше, чем просто инвестиционный портфель. В его обязанности могут входить бухгалтерский учет, координация налоговых вопросов, планирование наследства, благотворительность, управление недвижимостью, надзор за частными компаниями, расходы на содержание семьи и финансовое образование младших членов семьи. Информация зачастую распределена между депозитариями, консультантами, электронными таблицами, почтовыми ящиками и специализированным программным обеспечением, в результате чего сотрудникам приходится вручную сверять записи, прежде чем семья сможет получить консолидированную картину.

Такая фрагментированность делает этот сектор перспективным кандидатом для автоматизации с использованием искусственного интеллекта. Система, способная извлекать информацию из банковских выписок, уведомлений о привлечении капитала и отчетов фондов, может сократить объем повторяющегося ввода данных, а инструменты обнаружения аномалий позволяют выявлять пропущенные транзакции или неожиданные движения средств. Генеративный ИИ также может составлять краткие сводки длинных юридических или инвестиционных документов, что позволяет специалистам находить нужные положения еще до проведения полного анализа.

Преимущества носят скорее практический, чем революционный характер. Отдел, который готовит квартальные отчеты, собирая информацию из десяти банков и десятков частных фондов, может сократить время подготовки отчетности благодаря автоматической классификации документов. Это также может повысить согласованность данных за счет применения единой терминологии и правил отчетности ко всем счетам, хотя окончательные цифры по-прежнему требуют проверки, особенно в тех случаях, когда частные активы оцениваются нерегулярно или представлены в несовместимых форматах.

Компания Campden Wealth также обнаружила, что доля европейских семейных офисов, использующих платформы для агрегирования активов, выросла с 32 до 39 процентов. Эта тенденция имеет большое значение, поскольку применение искусственного интеллекта зависит от доступности и структурированности информации. Семейный офис не может проводить достоверный анализ данных, которые остаются разрозненными в несвязанных между собой системах.

Автоматизация — это не то же самое, что аналитика в сфере инвестиций

Утверждения об использовании ИИ в сфере управления активами зачастую сочетают в себе несколько различных технологий. Традиционная автоматизация основана на заранее заданных правилах, например, отправка платежа на утверждение, когда сумма счета достигает определенного порога. Машинное обучение выявляет закономерности в данных, а генеративный ИИ создает или обобщает текст, изображения и программный код. Эти инструменты могут работать совместно, однако их возможности и риски различаются.

Фэмили-офис может автоматизировать подготовку отчетов по портфелю, не позволяя при этом алгоритму принимать решения о том, какие активы следует приобретать. Он может использовать ИИ для сравнения документов фондов, не принимая при этом оценку системы относительно качества работы управляющих. Это различие важно, поскольку операционные инструменты, как правило, служат для поддержки решений, принимаемых людьми, в то время как автономные инвестиционные системы могут напрямую изменять структуру распределения семейного капитала.

У большинства семейных офисов есть веские причины начинать с вспомогательных функций. Инвестиционные портфели зачастую включают неликвидные и весьма специфические активы, по которым исторические данные ограничены. Модель машинного обучения, обученная на данных по котируемым ценным бумагам, может дать мало полезной информации о частной промышленной компании, сконцентрированном портфеле недвижимости или венчурной инвестиции, стоимость которой зависит от небольшой управленческой команды.

ИИ всё же может способствовать совершенствованию инвестиционного процесса за счёт систематизации информации. Он способен сравнивать формулировки, используемые в отчётах фондов прямых инвестиций, выявлять изменения в показателях портфельных компаний или отслеживать, не сконцентрировали ли несколько управляющих свои вложения в одном и том же секторе. Такие применения расширяют сферу анализа, не претендуя при этом на то, что какая-либо модель способна определить будущую стоимость активов, для которых отсутствуют надёжные рыночные цены.

Подготовка отчетов и анализ документов приносят немедленную пользу

Семейные офисы получают большие объемы неструктурированных материалов, включая отчеты о партнерских отношениях, налоговые документы, юридические соглашения, аналитические записки и корреспонденцию от банков. Анализ этой информации обходится дорого, поскольку эта работа зачастую ложится на плечи специалистов, время которых следовало бы направлять на анализ информации и принятие решений.

Системы искусственного интеллекта способны классифицировать эти документы, извлекать нужные данные и составлять первоначальные сводки. Например, команда, занимающаяся частными рынками, может использовать эту технологию для поиска информации о комиссиях за управление, выплатах, уровне задолженности и изменениях в оценке активов в многочисленных отчетах фондов. После этого юридический консультант сможет проанализировать соответствующие фрагменты, вместо того чтобы читать каждый документ от начала до конца.

PwC выделяет комплексную проверку, управление рисками и инвестиционный анализ в числе областей, в которых семейные офисы начинают применять искусственный интеллект. Компания также подчеркивает важность ответственного управления, поскольку даже в эффективном кратком изложении может быть упущено важное уточнение или повторена ошибка, содержащаяся в исходных материалах.

Поэтому инструменты для работы с документами должны обеспечивать контролируемый процесс. Сотрудникам необходим доступ к исходному источнику, четкое указание на то, какой контент был сгенерирован автоматически, а также механизм для передачи спорных результатов на рассмотрение вышестоящих инстанций. Цель заключается не в том, чтобы исключить экспертную оценку, а в том, чтобы направить её внимание на те моменты, которые с наибольшей вероятностью могут повлиять на принятие решения.

Управление денежными средствами может стать более ориентированным на будущее

Планирование ликвидности является постоянной задачей для состоятельных семей. Управлению может потребоваться финансировать расходы на ведение хозяйства, уплату налогов, проекты в сфере недвижимости, благотворительные обязательства и требования о внесении капитала со стороны фондов частного рынка, при этом избегая ненужной продажи долгосрочных инвестиций. Сроки выполнения этих обязательств зачастую неопределенны, особенно когда невозможно точно предсказать выплаты по инвестициям в частный капитал и появление инвестиционных возможностей.

Прогнозирование с использованием искусственного интеллекта позволяет объединить данные об исторических расходах, известных обязательствах и альтернативных сценариях для формирования более детальной картины будущих потребностей в денежных средствах. Система может показать, например, что несколько обязательств по финансированию могут быть вызваны в том же квартале, что и крупный налоговый платеж, что подтолкнет ведомство к увеличению ликвидных резервов или более раннему оформлению кредита.

Полученные результаты не следует рассматривать как точный прогноз. Частные фонды могут задержать или ускорить вызов капитала, расходы семьи могут измениться, а колебания рынка могут привести к снижению стоимости активов, предназначенных для продажи. Поэтому анализ сценариев оказывается более полезным, чем одно единственное прогнозное значение, и хорошо разработанный инструмент должен демонстрировать последствия различных допущений, а не скрывать неопределенность за уверенной оценкой.

Человеческий контроль по-прежнему необходим, поскольку финансовая отчетность не в полной мере отражает приоритеты семьи. Семья может пойти на снижение ликвидности портфеля, чтобы сохранить контроль над компанией, сохранить недвижимость или поддержать благотворительные обязательства. ИИ может рассчитать финансовые последствия, но не способен определить личную значимость таких решений.

ИИ может усилить меры контроля, одновременно создавая новые уязвимости

Семейные офисы являются привлекательной мишенью для киберпреступников, поскольку в них сосредоточена ценная финансовая информация, а внутренние команды, как правило, невелики. Преступники могут пытаться выдать себя за членов семьи, консультантов или поставщиков, при этом мошеннический запрос на оплату может выглядеть достоверно, если злоумышленники хорошо знакомы с деятельностью семьи и особенностями её коммуникации.

ИИ может помочь выявлять необычные платежи, активность при входе в систему и изменения в структуре транзакций. Он также может сравнивать счета-фактуры с предыдущими записями или выделять распоряжения, которые отличаются от устоявшейся практики. Эти возможности могут укрепить систему внутреннего контроля, особенно в тех случаях, когда сотрудники управляют платежами в рамках нескольких организаций и юрисдикций.

Эта же технология доступна и злоумышленникам. Генеративные системы способны создавать убедительные электронные письма, клонированные голоса и поддельные документы, что снижает достоверность традиционных признаков мошенничества. Поэтому семейный офис, внедряющий ИИ в целях повышения эффективности, должен усилить процедуры проверки, а не полагаться на то, что одной лишь более совершенной программой можно обеспечить защиту.

Практические меры контроля должны включать независимую проверку крупных или необычных платежей через отдельный канал связи. Доступ к конфиденциальной информации должен ограничиваться в соответствии с должностными обязанностями каждого сотрудника, а использование инструментов искусственного интеллекта должно утверждаться на центральном уровне до загрузки конфиденциальных документов. Кроме того, офис должен вести подробные аудиторские журналы и тестировать свои меры реагирования на кражу учетных данных, мошеннические распоряжения или сбои в работе внешних платформ.

Требования к конфиденциальности здесь более строгие, чем в обычных компаниях

Конфиденциальность имеет особое значение в семейном офисе, поскольку его документация может раскрыть информацию о том, где проживают члены семьи, в чьей собственности находятся активы, какие трасты приносят выгоду конкретным лицам и когда планируются крупные сделки. Эти данные создают личные и финансовые риски, выходящие за рамки обычной корпоративной конфиденциальности.

Сторонние поставщики ИИ могут обрабатывать информацию в нескольких юрисдикциях или хранить запросы и документы в целях совершенствования системы. Перед использованием такого сервиса ведомство должно выяснить, где хранятся данные, зашифрованы ли они, кто имеет к ним доступ и могут ли они использоваться для обучения более широкой модели. Договорные гарантии должны подкрепляться техническими мерами контроля и независимой экспертизой.

Некоторые офисы могут предпочесть использовать частные или локально развернутые ИИ-среды для работы с наиболее конфиденциальными данными. Это позволяет усилить контроль, но при этом увеличивает затраты и требует привлечения специалистов. Небольшие офисы, в свою очередь, могут использовать корпоративные версии проверенных платформ с более строгими настройками конфиденциальности, при этом полностью исключая хранение наиболее конфиденциальных документов в генеративных системах.

Исследование компании «Делойт», посвящённое технологической трансформации в организациях, находящихся под контролем семьи, показывает, что опасения по поводу конфиденциальности и доверие к внешним поставщикам по-прежнему остаются серьёзными препятствиями на пути внедрения новых технологий. Семейные предприятия и семейные офисы — это не одно и то же, однако данная проблема напрямую касается организаций, чье конкурентное преимущество зависит от конфиденциальности и контроля над информацией.

Внедрение механизмов управления должно предшествовать их широкому применению

Семейный офис не должен начинать с приобретения универсальной платформы искусственного интеллекта и просить сотрудников самостоятельно находить ей применение. Более эффективный подход предполагает, что вначале необходимо определить конкретную операционную задачу, назначить ответственное лицо и установить четкие критерии оценки успеха. Например, эффективность автоматизации классификации документов можно оценить по времени обработки и уровню ошибок, тогда как общие обещания повысить инвестиционную доходность проверить довольно сложно.

В рамках системы управления следует определить, какие решения может поддерживать ИИ, какие требуют одобрения со стороны человека, а какие должны оставаться полностью вне сферы автоматизированных систем. Кроме того, необходимо установить, кто несет ответственность в случае неточности результата. Ответственность не может быть возложена на поставщика или алгоритм, если семейный офис использовал полученный результат для осуществления платежа, одобрения инвестиции или общения с бенефициаром.

Практическая программа внедрения должна начинаться с анализа существующих рабочих процессов и выявления повторяющихся задач, узких мест и источников ошибок. Затем ведомству следует оценить качество данных, выбрать ограниченный по масштабу и относительно низкорисковый пилотный проект, измерить фактическую созданную ценность и назначить конкретного сотрудника, ответственного за проверку каждого существенного результата.

Такой поэтапный подход может показаться более медленным, чем масштабное внедрение технологии, но он снижает риск закрепления неэффективных процессов в новой системе. Автоматизация, применяемая к неточным данным, может привести к более быстрому возникновению ошибок и их более широкому распространению.

Анализ инвестиций требует особой осторожности

Семейные офисы являются как активными инвесторами в компании, занимающиеся искусственным интеллектом, так и пользователями технологий искусственного интеллекта. Исследования сделок семейных офисов показали значительный интерес к искусственному интеллекту и машинному обучению в сфере инвестиций на частном рынке. Эту тенденцию не следует путать с данными, свидетельствующими о том, что семейные офисы уже преобразовали свои внутренние процессы.

Исследование UBS Family Office также выявило искусственный интеллект в качестве важной тематической области инвестиционного интереса. Для офиса, занимающегося оценкой данного сектора, внутренние инструменты на базе ИИ могут повысить эффективность отбора проектов и проведения комплексной проверки, но при этом они также могут укрепить консенсус, поскольку опираются на ту же открытую информацию и те же допущения, что и другие инвесторы.

Руководителям следует задаться вопросом, отражает ли рекомендация, сгенерированная с помощью ИИ, результаты нового анализа или просто обобщает преобладающие настроения на рынке. Им также необходимо проверить, имеет ли модель доступ к достаточно актуальной информации, поскольку финансовое положение компании, показатели продукции и нормативные требования могут меняться быстрее, чем обновляются универсальные системы.

Эта технология может оказаться особенно полезной для сравнения инвестиционных возможностей с существующими позициями семьи. Управление, в портфеле которого присутствуют технологические фонды, недвижимость центров обработки данных и акции компаний-производителей полупроводников, может иметь более высокую концентрацию в сегменте, связанном со спросом на искусственный интеллект, чем это следует из категорий его портфеля. Выявление такого дублирования может улучшить управление рисками даже в тех случаях, когда система не прогнозирует, какая из отдельных инвестиций покажет лучшую доходность.

Роль человека становится более специализированной, а не излишней

Маловероятно, что семейные офисы заменят своих высококвалифицированных специалистов автономными системами. Их работа требует умения принимать взвешенные решения, соблюдения конфиденциальности и понимания взаимоотношений, которые редко фиксируются в документах в полном объеме. При принятии решения может потребоваться учесть предпочтения нескольких поколений, историю семейного бизнеса, а также последствия для родственников, финансовые интересы которых различаются.

ИИ может изменить то, как сотрудники расходуют своё время. Бухгалтеры смогут заниматься анализом отклонений, а не вводить каждую операцию; специалисты по инвестициям — сосредоточиться на интерпретации отчётов управляющих; а консультанты — готовиться к семейным собраниям, располагая более полной информацией. Это может повысить ценность человеческого опыта и знаний, при условии, что сотрудники будут обучены критически подходить к результатам автоматизированной обработки данных, а не пассивно их принимать.

Требования к подбору персонала также могут измениться. Учреждениям потребуются специалисты, разбирающиеся в инвестициях или финансах и при этом способные работать с системами обработки данных, поставщиками технологий и специалистами по кибербезопасности. Немногие небольшие учреждения могут обеспечить все эти компетенции собственными силами, в связи с чем выбор поставщиков и внешний надзор приобретают всё большее значение.

Обучение должно выходить за рамки технических инструкций. Сотрудники должны понимать, что такое галлюцинации, утечка данных, предвзятость моделей, а также различать правдоподобный ответ и проверенный вывод. Уверенность в формулировке ответа, сгенерированного ИИ, не является доказательством его точности.

Следующий этап будет посвящён скорее интеграции, чем прогнозированию

В ближайшие три–пять лет внедрение искусственного интеллекта в семейных офисах, вероятно, будет активно развиваться в таких областях, как отчетность, обработка документов, анализ денежных потоков, обеспечение нормативно-правового соответствия и кибербезопасность. Прогресс в этой сфере будет зависеть не столько от впечатляющих достижений в области прогнозирования, сколько от интеграции инструментов с надежными данными о портфелях и юридических лицах. Офисы, которые уже внедрили платформы агрегации данных и внедрили последовательную систему управления данными, будут иметь больше возможностей для продуктивного использования искусственного интеллекта.

Более совершенные системы в перспективе смогут координировать рутинные рабочие процессы в сферах бухгалтерского учета, мониторинга инвестиций и отчетности перед семьей. Авторизованный инструмент сможет выявлять предстоящие запросы на вложение капитала, проверять наличие ликвидности, готовить рекомендации по финансированию и направлять их соответствующим сотрудникам на утверждение. Такой процесс позволит сократить административную нагрузку, сохранив при этом контроль со стороны человека над перечислением денежных средств.

Уровень внедрения может оставаться неравномерным, поскольку семейные офисы значительно различаются по масштабам и целям. Для крупной организации, объединяющей несколько поколений, многочисленные юридические лица и располагающей командой институциональных инвесторов, экономическая целесообразность внедрения индивидуально разработанных систем выше, чем для небольшого офиса, управляющего относительно простым портфелем. Стоимость внедрения необходимо сопоставлять со степенью сложности, которую оно призвано снизить.

Семейные офисы, которые с наибольшей вероятностью извлекут выгоду из ИИ, — это не те, которые используют наибольшее количество инструментов. Это будут те, кто сможет определить, в каких областях технологии могут улучшить конкретный процесс, не нарушая при этом конфиденциальности или подотчетности. Данные Campden Wealth о внедрении показывают, что эксперименты уже получили достаточно широкое распространение, чтобы иметь значение, однако они не подтверждают, что ИИ стал стандартной моделью работы во всей отрасли.

Технологии не могут заменить организованный семейный офис

Внедрение искусственного интеллекта в деятельность семейных офисов открывает надежный путь к ускорению подготовки отчетности, повышению эффективности анализа документов, более точному выявлению аномалий и более обоснованному планированию ликвидности. Эти преимущества имеют большое значение, поскольку семейное состояние становится все более географически рассредоточенным и сложным с операционной точки зрения. Однако они не подтверждают утверждение о том, что искусственный интеллект способен самостоятельно оптимизировать портфели или гарантировать более высокую доходность.

Решающая работа проводится до внедрения модели. Подразделение должно упорядочить свои данные, четко распределить обязанности, обеспечить защиту конфиденциальной информации и определить, какие решения требуют человеческого суждения. Без этих основополагающих элементов даже самая совершенная система может привести к увеличению затрат, при этом создавая ложное впечатление точности на основе недостоверного анализа.

Поэтому искусственный интеллект лучше рассматривать как операционный инструмент, а не как универсальное решение. Он может помочь семейному офису быстрее разобраться в своих активах и обязательствах, но не способен определить, что ценно для семьи, как следует уравновешивать противоречащие друг другу интересы или какие риски приемлемы для разных поколений. Ответственность за решение этих вопросов по-прежнему лежит на людях.