Штучний інтелект та фінансовий сектор: розвиток чи небезпека?

В Україні інтеграція штучного інтелекту в фінансовий сектор знаходиться на початковому етапі. Які ж чинники цьому сприяють?

Ще кілька років тому штучний інтелект у фінансах асоціювався переважно з автоматизацією рутинних завдань: складанням звітів, аналізом даних, базовими прогнозами. Зараз ситуація змінилася кардинально. ШІ не просто підтримує фінансових професіоналів, а активно формує нові стандарти в ухваленні рішень, роботі з клієнтами та управлінні ризиками. Чи означає це, що штучний інтелект витіснить людину? Ні. ШІ не знищує людський фактор, а трансформує його роль.

Сучасний штучний інтелект не є однорідним явищем. Його можна умовно розділити на дві основні категорії: аналітичний штучний інтелект та великі мовні моделі (LLM). Аналітичний ШІ займається обробкою текстової, візуальної та аудіоінформації, що дозволяє ефективно аналізувати величезні обсяги даних, виявляти патерни та пропонувати можливі сценарії подальшого розвитку подій. Завдяки аналітичному ШІ фінансові установи змогли навчитися прогнозувати ринкові тенденції, використовуючи альтернативні джерела даних, такі як супутникові знімки або аналіз трафіку в інтернеті.

Великі мовні моделі, зокрема ChatGPT і DeepSeek, стали справжнім технологічним досягненням. їхнє виникнення зробило можливим інтегрувати обробку інформації, інструменти та методи аналізу в одну злагоджену екосистему. Щоб оцінити масштаб цих трансформацій: Netflix витратив дев'ять років, щоб залучити 10 мільйонів користувачів, в той час як DeepSeek досягла цього вражаючого показника всього за 20 днів.

Ця технологія також займає важливе місце у фінансовій сфері: від автоматичного створення фінансових рекомендацій до підтримки інвестиційних рішень в режимі реального часу. Фінансові установи активно інтегрують штучний інтелект, що робить їхні процеси більш злагодженими, ефективними та менш витратними за часом і ресурсами.

Хоча досягнення повної автоматизації в індустріях ще не здійснено, вже існує безліч прикладів застосування штучного інтелекту у фінансовому секторі та інвестиційній діяльності. Це підкреслюється у виданні CFA Institute - "Посібник з застосування штучного інтелекту та великих даних в інвестиціях".

Попри всі можливості ШІ, повної автоматизації у фінансах очікувати не варто. Технологія має обмеження: від ризику "галюцинацій", коли алгоритм вигадує дані, до нездатності враховувати ширший контекст або емоційну складову взаємодії з клієнтами. Саме тому стратегічне мислення, етична відповідальність та розуміння складних економічних процесів залишаються незамінними навичками фінансистів.

Згідно з Future of Jobs Report 2025 Всесвітнього економічного форуму, попит на експертизу у сфері ШІ та великих даних стрімко зростає, але м'які навички, такі як аналітичне мислення, стійкість та лідерство, залишаються незамінними.

Згідно з оцінками CFA Institute, найбільш імовірним розвитком подій є гібридний підхід до взаємодії між людиною та технологіями. Штучний інтелект аналізує інформацію, виявляє патерни та пропонує можливі рішення, в той час як людина коригує їх, беручи до уваги культурні, економічні та етичні аспекти.

У рамках одного з обговорених кейсів на заході AI in Finance, було продемонстровано, як мовні моделі сприяють фінансовому консалтингу. Клієнти отримують початкові рекомендації, які ґрунтуються на детальному аналізі тисяч документів з аналітики. Остаточне рішення залишається за фінансовим радником, який враховує індивідуальні особливості кожного клієнта.

На відміну від людей, штучний інтелект не завжди здатен точно визначити емоції та наміри, що може призводити до не найкращих взаємодій і зниження довіри клієнтів. Незважаючи на те, що фінансові організації вкладають кошти в глибоке навчання для підвищення емоційної чутливості ШІ, участь людини залишається важливою в складних ситуаціях.

Аналітичний ШІ - це не просто машинне навчання. Він уміє аналізувати нетрадиційні джерела даних: супутникові знімки, соцмережі, навіть клієнтські дзвінки. Наприклад, одна з представлених на заході компаній використовує ШІ для аналізу трафіку в роздрібних точках продажу задля оцінки майбутніх прибутків публічних компаній - ще до того, як вони звітують. Це дає перевагу інвесторам.

Ще один приклад - моніторинг ESG-факторів за допомогою NLP-алгоритмів: аналіз корпоративних новин, судових справ і репутаційних ризиків у реальному часі.

Під час обговорення з'ясувалося, що в Україні впровадження ШІ у фінансах поки перебуває на ранній стадії. Серед причин - відсутність інституційної культури використання нових технологій, побоювання щодо кібербезпеки, а також складність інтеграції з legacy-системами. Проте інтерес до ШІ зростає і дедалі більше компаній починають інвестувати в R&D або залучати зовнішні ШІ-рішення.

Отже, що таке штучний інтелект: еволюція чи небезпека? Відповідь очевидна: це еволюція. Штучний інтелект не є заміною для фінансових фахівців, а трансформує вимоги до їхніх навичок і підходів. Ті, хто не опирається технологіям, а інтегрує їх у свою діяльність, зберігаючи критичне мислення, етичні принципи та адаптивність, досягнуть успіху. Для професіоналів штучний інтелект не є загрозою, а скоріше інструментом, що відкриває нові можливості.