ВЫТЕСНЯТ ЛИ РОБОТЫ ФИНАНСОВЫХ АНАЛИТИКОВ С УОЛЛ-СТРИТ |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-06-11 14:30 ВЫТЕСНЯТ ЛИ РОБОТЫ ФИНАНСОВЫХ АНАЛИТИКОВ С УОЛЛ-СТРИТ В конце 2013 года академики из Оксфорда опубликовали исследование, в котором утверждалось, что 47% всех рабочих позиций в США находятся «в зоне высокого риска» автоматизации в течение ближайших 20 лет. Такие выводы спровоцировали целый шквал публикаций в прессе на тему того, как бездушные роботы отнимают рабочие места у людей. Однако исследователи говорили не только о том, что работу могут потерять неквалифицированные работники, выполняющие несложные действия, к примеру, на фабриках или производстве. Теперь софт, использующий новые подходы вроде машинного обучения, может делать работу, которая всегда считалась прерогативой высокообразованных и высокооплачиваемых людей, которые не занимаются физическим трудом. Согласно данным исследования, степень угрозы автоматизации для конкретных отраслей сильно различается — заменить живого доктора, общающегося с пациентом, еще очень долго будет нельзя (и не факт, что это вообще возможно). А вот клерков в юридических конторах, которые анализируют бумаги — вполне можно будет заменить. Но больше всего, по мнению исследователей, стоит беспокоиться работникам сферы финансов. Ее высочайшая степень автоматизации и проникновения технологий уже сейчас ставит под угрозу до 54% рабочих позиций. СОФТ, КОТОРЫЙ ЗНАЕТ ВСЕ В феврале этого года издание New York Times рассказывало историю разработчика аналитической системы Kensho Даниэль Надлер. Его система собирает и анализирует информацию, которая может повлиять на изменение положения дел на фондовом рынке — а затем генерирует рекомендации о совершении транзакций. Раньше, когда крупный клиент инвестиционной компании звонил своему брокеру и спрашивал, к примеру, как на цену купленных им акций энергетических компаний может повлиять очередное обострение ситуации в нефтедобывающих районах, скажем Сирии, он мог получить ответ, основанный на личных впечатлениях брокера или тот мог позвать на помощь аналитика. Такие советы могли быть точными, но всегда существовал риск человеческой ошибки — сотрудник мог не учесть какой-то важны фактор. Чтобы снизить вероятность ошибки в каждом конкретном случае нужно было проводить глубокое исследование похожих событий и того, как они влияли на рынок. Однако минус такого подхода заключался в том, что к тому моменту, как аналитики могли сформулировать инвестиционный совет, возможность для его применения уже могла давно быть упущена. Теперь же компании вроде Goldman Sachs начинают использовать аналитические системы вроде Kensho. С их помощью можно вбить интересующий поисковый запрос (например — «Сирия»), и сразу увидеть выдачу событий, связанных с этой темой. Похоже на Google, который показывает контент в сети на основе поискового запроса. Kensho все активнее используется в Goldman Sachs и создатель программы Надлер убежден, что аналитикам этой и многих других финансовых компаний стоит беспокоиться за свое будущее. Он прогнозирует, что в течение десяти лет от трети до половины сотрудников финансовых компаний на Уолл-стрит потеряют работу из-за Kensho и других подобных систем. Сфера финансов уже проходила подобные трансформации — сначала работу потеряли клерки и брокеры, которые занимались продажей и покупкой акций по телефону. По данным источника NY Times в том же Goldman Sachs таких людей осталось всего четыре, а было около 600. Кроме того, многие трейдеры, которые сами совершали операции на рынке, ушли с него, уступив торговым роботам. Теперь пришла очередь финансовых аналитиков — новый софт в состоянии изучить и проанализировать в разы больший объём данных за гораздо меньшее время. И надежность этого анализа также выше, считает Надлер. Он также убежден, что увольнений не избежать и сотрудникам финансовых компаний, которые работают с инвесторами — если те смогут общаться с умной аналитической системой, которая почти не ошибается, мало кто захочет тратить свое время на людей. СТРЕМЛЕНИЕ К ЭКОНОМИИ Одним из стимулов к внедрению инновационных аналитических инструментов может послужить желание сэкономить. В течение нескольких десятилетий распоряжение чужими финансами, на котором специализируются многие инвестиционные компании, было более чем прибыльным бизнесом. По данным консалтинговой компании BCG, рентабельность отрасли доверительного управления активами достигла 39% в 2014 году (для сравнения, рентабельность сферы продаж потребительских товаров в то же время не превышала 8%, а фармацевтики — 20%). Совокупная прибыль отрасли в 2014 году, по различным оценкам, составила $102 млрд. Кроме того, индустрия управления чужими финансами растет быстрыми темпами: сейчас компании «присматривают» за $ 78 трлн по всему миру, а к 2020-ому эта цифра может дорасти и до $ 100 трлн. Все это привело, в частности, к тому, что финансовые компани и управляющие активами запрашивали все более высокие комиссионные со своих клиентов. Пока рынки растут, клиенты могут не замечать влияния комиссионных сборов на итоговую прибыль, и доходам управляющих активами ничто не угрожает. Но в минувшем году большинство рынков существенно снижало темпы роста или падало. Внедрение новых технологий позволяет воспроизвести стратегии управления финансами при гораздо меньших затратах. В настоящий момент программы способны заменить к примеру, тех управляющих, которые пытаются «обыграть» рынок, покупая дешевые акции с высокой предполагаемой доходностью. Компьютерная программа куда быстрее анализирует рынок акций, которые выглядят дешевыми по отношению к прибыли выпустивешй их компании компании, стоимости ее активов или выплачиваемых ею дивидендов. Кроме того, система может использовать в торговле не только акции, но и, к примеру, так называемые структурированные продукты. У инвесторов больше не будет необходимости беспокоиться о том, что управляющий или аналитики инвесткомпании могут просмотреть что-то или действовать не согласно утвержденной стратегии. В случае выбора между рынками активов, робо-консультант, опираясь на компьютерные вычислительные модели, также сможет помочь инвесторам управлять своим капиталом, и за очень низкую плату. ПЕРСПЕКТИВЫ Инвестиции в технологические разработки в сфере финансов («финтех») утроились в период с 2013 по 2014 год, составив $12,2 млрд. Новые стартапы работают над оптимизацией каждого звена всей финансовой системы. С помощью специального софта банки принимают решение о том, выдавать ли потенциальному заемщику кредит, страховые компании предлагают тарифы на основе данных о стиле вождения, собранных специальными средствами, а так называемые робо-советники помогают инвесторам формировать портфолио ценных бумаг — каждый такой инновационный рывок оставляет без работы какое-то количество квалифицированных сотрудников. И тот факт, что пользователем технологий, вроде Kensho, стал Goldman Sachs, говорит о многом, считает создатель Kensho. Если такая консервативная и в чем-то неповоротливая компания, как Goldman, готова довериться софту и отказаться от многих сотрудников, то работники не столь крупных финансовых компаний могут потерять свои места еще быстрее. Комментарии: |
|