Нужна ли инвестору интуиция в мире ИИ?

Про искусственный интеллект (ИИ) сегодня ведётся множество дискуссий, и хочу сразу сказать: «светлого будущего», которое вот-вот казалось близким, если слушать предпринимателя Илона Маска, пока нет. Даже контуры его не проглядывают.

Самое главное, что выясняется к текущему моменту:

1. Компании, развивающие нейросети в США, слишком рискованно набирают инвестиции, а у инвесторов всё больше тает надежда на гарантированную отдачу на капитал, чтобы она была не хуже, чем в сопоставимых отраслях по риску и доходности.

2. ИИ регулярно ошибается (впрочем, это свойство и человека, у которого он учится, но в основном только по текстовой информации) и какие-то стандартные задачи он может делать, но всё же и там, на длинной траектории, за ним нужен глаз да глаз.

Первое обсуждают многие – хочу сфокусироваться на втором моменте.

ИИ-агенты не умеют зарабатывать в долгую

Сейчас многие говорят, что ИИ-агенты будут «когда-то» рулить портфелями инвестиций лучше, чем профессиональный управляющий. Для меня, человека, который много лет провёл у рычагов управления в ряде брокерских домов, включая «Открытие брокер», этот тезис не столько тревожит, сколько кажется поверхностно поставленным.

Сейчас я вижу кучу проблем, которые творят отправленные в полу самостоятельное плавание ИИ-агенты, и как сектор по инвестиционной работе с капиталом ультра состоятельных клиентов (UHNWI) всё больше предъявляет запрос на человеческое управление. Под UHNWI я имею в виду не просто инвесторов с капиталом более $30 млн., а от $200 млн., с которыми имею дело на протяжении длительного времени.

Но начнём по порядку. Очевидно, что ИИ-агенты не могут стабильно приносить доход в управлении капиталом, если не брать короткие отрезки времени, когда их удачные решения по вероятности равняются случайно принятым.

Например, в этом месяце индонезийская платформа Pluang запустила ограниченную бета-версию Agentic Trading – первый в стране сервис, который связывает ChatGPT, Claude и Gemini с инвестиционными счетами пользователей для анализа портфеля и исполнения сделок

Звучит впечатляюще, но каждая сделка требует подтверждения пользователем, а компания честно предупреждает, что анализ, сгенерированный нейросетями, может содержать ошибки и задержки. То есть даже создатели сервиса не хотят давать ИИ-агенту полную автономию!

А вот южнокорейская Shinhan Investment на днях объявила о создании первого в стране «департамента ИИ-агентов» – подразделения, полностью сформированного из четырёх агентов, включая одного руководителя . Но есть ключевая деталь: хотя ИИ-агенты выполняют фактическую работу, все итоговые результаты проверяются человеком.

А что говорит академическая наука? Есть работа исследователей из Университета Северной Каролины и Колумбийского университета, которые предложили новую трёхуровневую агентную платформу для управления портфелем.

Два LLM-агента занимаются скринингом компаний по фундаментальным показателям и новостному сентименту, затем они обсуждают и согласовывают сигналы на покупку и продажу, после чего применяется высокоразмерная оценка для определения оптимальных весов портфеля. Методика показывает превосходство над базовым портфелем без постоянного наблюдения, но это всё ещё исследовательская работа-эксперимент, а не готовое решение для рынка – и потом, кто будет нести ответственность, если что-то пойдёт не так?

Да, в США в марте было проведено исследование этого года среди розничных инвесторов (на секундочку – это про массового инвестора): выяснилось, что 62% задействуют ИИ при принятии инвестиционных решений. Но есть ключевой нюанс!

Доминирующий сценарий использования нейросетей – это исследования: обобщение новостей, скрининг акций, генерация идей для дальнейшего анализа. Только небольшая часть пользователей сообщает о передаче исполнения сделок автоматизированной системе. И самое важное: 53,5% доверяют анализу, сделанному нейросетями, только после верификации в других источниках.

Так что же мы имеем? ИИ-агенты уже торгуют, уже анализируют, уже принимают решения. Но ни один из них не работает полностью автономно на длинном треке без человеческого контроля. Каждая успешная история сопровождается либо верификацией человеком, либо ограничениями, либо дисклеймерами. Значит, нужна как минимум связка: ИИ-агент плюс человек-управляющий портфелем. На мой взгляд, это единственная рабочая модель на сегодня.

Интуиция – это не магия, а стратегическое видение, которое ИИ не может воспроизвести

Многие, особенно вне брокерской отрасли, думают: управление капиталом – это просто работа по каким-то формулам, по накатанной. Такому мышлению, кстати, способствуют немало аналитиков, которые анализируют одни и те же показатели и коэффициенты, и при этом находятся в разных брокерских структурах.

Однако в реальности всё не так просто, если не брать коробочные инвестиционные продукты на небольшие суммы у некоторых игроков на рынке.

Серьёзное управление инвестициями никогда не сводилось только к формулам и историческим данным. Интуиция здесь – это не мистическое чутьё, а сжатый опыт, позволяющий видеть то, чего нет в таблицах PMI, макростатистике и даже в самых свежих отчётах.

Об этом пишут некоторые эксперты, как, например, Говард Маркс, соучредитель Oaktree Capital. Он говорит, хотя ИИ может превосходить в скорости и глубине обработки данных (но не забываем про ошибки!), однако управляющие чувствуют риск интуитивно, у них есть собственная ответственность перед собой и желание успеха клиентов, чтобы быть лучшими среди других профессионалов.

Например, когда в пандемию многие портфели летели вниз, моей команде в «Открытие брокер» удавалось выходить стабильно в плюс, и я горжусь этим и всегда хочу повторять такой успех. А у ИИ какая мотивация, какая ответственность, где там человеческий драйв? Нет там такого.

Да, если посмотреть на ещё одно исследование, то нейросети способны копировать и предсказывать действия управляющих капиталом на 70%. Но вот оставшиеся 30% – это то, чего недобирает ИИ, и где есть поле для интуиции. В этом же исследовании отмечается: менеджеры, которые применяют нестандартные ходы и методы анализа, стабильно превосходят по доходности, получаемой их клиентами, тех, кто привык двигаться в русле шаблонов.

Кто-то скажет: я задвигаю нейросети незаслуженно куда-то далеко. Да нет! ИИ способен при управлении капиталом в периоды рыночных спадов, подобных тем, что сейчас наблюдаются с российским рынком акций, принимать решения без эмоций, чётко хеджируя риски, и может быть более успешным, чем человек-управляющий. Однако на растущем рынке акций ИИ ведёт себя наоборот хуже, чем человек.

ИИ, конечно, сейчас у нас, финансистов, под лупой. Позволю себе сослаться на ещё одно исследование. Оказывается, когда LLM допускают до управления портфелем облигаций, то портфель становится более диверсифицированным, но результат? Более низкая доходность. Только в 5% случаев ИИ смог обойти по доходности человеческих управляющих.

Спрос на человеческое управление капиталом растёт – и вот почему

Я уже рассказал выше о своём наблюдении, что растёт спрос на человеческие коммуникации в сфере управления капиталом. И это – не только моё личное мнение, об этом пишут СМИ.

Есть и результаты исследований. Так, например, опрос HSBC, проведённый среди состоятельных инвесторов в 10 странах, дал показательный результат: 73% используют ИИ в финансах и инвестициях, но только 12% назвали его нейросетевые выкладки ключевым моментом при принятии инвестиционных решений.

Более того, только каждый третий назвал ИИ источником последних инвестиционных идей, которые рассматривались владельцами капитала. Остальные (две трети) заявили, что ориентировались на идеи, предлагаемые людьми – управляющими капиталом. Что так привлекает в работе именно с человеком? Уверенность (80% назвали именно это), а 72% – стратегическое видение. Кроме того, треть опрошенных отметили, что профессионалы-управляющие показывали им, в чём заблуждаются нейросети, а также давали персонализированную интерпретацию самых сложных данных.

То есть люди нужны не для того, чтобы конкурировать с ИИ в скорости обработки данных, а для того, чтобы исправлять его ошибки, интерпретировать результаты и нести ответственность – и при этом всё равно ключевые решения принимает человек.

Действовать иначе – выглядит опасным. Среди самостоятельно инвестирующих всё больше фиксируется в мире тренд, когда инвестор начинает слепо доверять всему, что «готовят» нейросети, особенно если ИИ подыгрывает и даёт советы, совпадающие с собственными убеждениями спрашивающего.

То есть, вроде бы и человек нужен, но ИИ отвечает для многих всё более убедительно. Тем более что бывает, некоторые брокеры начинают выдавать советы, но на самом деле берут их у ИИ, и наоборот – человек выдаёт свои суждения, а клиент может воспринять их за ответы нейросетей. Что будет в итоге – большой вопрос, но я уверен: раз у ИИ нет ни интуиции, ни ответственности, крупный капитал не станет рисковать и всё отдавать нейросетям.

Что это значит для инвестора

Важно не терять собственное мышление и не начинать думать как ИИ или полагаться на него слепо – к сожалению, это начинает проявляться, в том числе достаточно рано. Полагаю, что сейчас нужно обязательно обучать молодёжь развивать собственное мышление, не бояться создавать что-то новое – в том числе в области управления капиталом.

Да, нейросети никуда не денутся. Инвесторы всё чаще используют его для проверки уже существующих идей. Человек выдвигает гипотезу – ИИ её проверяет. Человек чувствует возможность – ИИ собирает доказательства. Человек берёт на себя риск – ИИ помогает его измерить.

Но нейросети остаются близоруким партнёром без человеческой оценки, что подчёркивают эксперты Barclays Private Banking. Избыточная зависимость от них создаёт риск отключения навыков суждения, а решения начинают казаться проще, чем они есть на самом деле, потому что алгоритм выдаёт готовый и уверенный ответ.

Нейросети отлично видят паттерны в прошлом, они быстро переваривают мультипликаторы и строят сценарии. Но они плохо справляются с тем, что никогда не попадало в их базу для обучения: с личными амбициями основателя, с тем, как принимаются решения в совете директоров, с качественным сдвигом в потребительском поведении, который пока виден только тем, кто годами сидит в отрасли. LLM не читают сигналы из сделок и кабинетных разговоров, которые никогда не попадали в документы.

Так что ИИ не заменит интуицию управляющего капиталом или самостоятельного инвестора – то есть их опыт. Интуиция – это то, что остаётся за человеком.

Как я вижу перспективу? Алгоритмы будут выполнять рутинную работу, а специалист – формулировать инвестиционную политику, оценивать крайние сценарии, проверять качество данных и решать, когда стандартная модель больше не подходит.

Управляющий станет ближе по функциям к архитектору инвестиционного процесса. Он должен понимать, какие данные использует ИИ-система, где находятся её ограничения и почему конкретное решение оказалось в портфеле. А для достижения такого понимания нужно, и я в этом уверен, использование блокчейна на всё протяжении создания и использования нейросетей.

Для инвестора это означает, что при выборе фонда или управляющего нужно смотреть не только на наличие искусного ИИ-агента или нейросети. Важнее выяснить, какие задачи переданы алгоритму, кто контролирует модель, как измеряются просадки и что происходит при сбое данных или резком изменении рыночного режима.

Хорошая стратегия должна оцениваться по доходности с учётом риска, длительности просадок, издержкам и поведению в стрессовые периоды. Одного красивого результата за несколько месяцев недостаточно, поскольку он может быть следствием удачного фактора или благоприятной рыночной фазы – это нужно помнить всем, кто сейчас подумывает подключить к управлению своим капиталом (почти) полностью автономного ИИ-агента.