Как новые технологии могут повлиять на будущее рынков капитала?

Рынки капитала и банковские учреждения переживают переломный момент. Финансовая индустрия начала активно инвестировать в ИИ, облачные вычисления и автоматизацию. Но большинство компаний по-прежнему привязаны к устаревшим системам, несовременным моделям риска и неэффективным процессам соблюдения нормативных требований. Между тем, искусственный интеллект в финансах может продвинуть отрасль далеко вперед.

Реальность сурова: многие банки и торговые компании генерируют огромные объемы данных, но не могут извлечь из них действенные сведения. Регуляторное давление усиливается, угрозы мошенничества становятся все более изощренными, а неэффективность распределения капитала сохраняется. ИИ больше не является футуристической концепцией. Это, возможно, единственный реальный путь вперед для компаний, стремящихся сохранить конкурентоспособность на все более автоматизированном, управляемом данными рынке.

Однако внедрение происходит медленно и фрагментарно. Торговые стратегии, основанные на ИИ, существуют, но в операциях по-прежнему преобладают устаревшие ИТ-инфраструктуры. Управление рисками совершенствуется с помощью ИИ, однако соблюдение нормативных требований и отчетность остаются в значительной степени результатом ручного труда.

Чтобы двигаться вперед, компаниям, работающим на рынках капитала, необходимо перейти от экспериментальных проектов в области ИИ к внедрению автоматизации на основе ИИ в масштабах всего предприятия.

Проблема обработки данных: компании, работающие на рынках капитала, переполнены информацией, но не имеют возможностей для ее осмысления

Финансовые организации тонут в данных. За последние несколько лет объем финансовых операций, торговых данных и моделей рисков резко возрос. Однако многие компании по-прежнему полагаются на рабочие процессы, основанные на Excel, устаревшие базовые банковские системы и разрозненные хранилища данных, которые трудно объединить. Если банки не смогут ускорить модернизацию унаследованных систем, это может привести к серьезным финансовым последствиям.

Аналитика на основе искусственного интеллекта может оптимизировать торговые стратегии и улучшить оценку рисков. Однако компаниям часто не хватает инфраструктуры данных в реальном времени, необходимой для поддержки идей, основанных на искусственном интеллекте. Квантовые вычисления становятся преобразующей силой, которая может помочь обрабатывать сложные финансовые модели с беспрецедентной скоростью, однако их внедрение пока ограничено горсткой новичков.

Управление ликвидностью на основе искусственного интеллекта и прогнозное моделирование могут значительно снизить финансовую неэффективность. Однако банки по-прежнему зависят от устаревших систем, требующих ручного вмешательства.

Компании могут начать действовать, перейдя от накопления данных к их использованию. Правильное принятие комплексных решений и согласование инвестиций в аналитику, основанную на ИИ, оптимизацию данных и моделирование рисков в реальном времени определят победителей в следующем десятилетии.

Регуляция и обеспечение соблюдения требований: почему ИИ — единственный путь вперед

Все эти мировые финансовые учреждения тратят миллиарды на обеспечение соответствия нормативным требованиям, борьбу с отмыванием денег и предотвращение мошенничества. Однако большая часть этой работы по-прежнему выполняется вручную, неэффективно и чревата ошибками. Технологии регулирования на основе искусственного интеллекта могут автоматизировать контроль за соблюдением нормативных требований, выявление мошенничества и аудит транзакций в режиме реального времени.

Биометрическая проверка подлинности и аудит на основе блокчейна заменят традиционные процессы проверки личности, сделав транзакции более безопасными и защищенными от несанкционированного доступа. Модели оценки рисков, основанные на искусственном интеллекте, будут проактивно выявлять нарушения нормативных требований, снижая риск финансовых штрафов и репутационного ущерба.

Решение: выйти за рамки реагирования на нормативные требования и перейти к снижению рисков с помощью ИИ. Обнаружение мошенничества с помощью искусственного интеллекта, биометрические решения, основанные на знании своих клиентов, и аудит на основе блокчейна помогут компаниям оптимизировать процессы регулирования и снизить затраты на соблюдение нормативных требований.

Агентский ИИ и модернизация устаревших банковских систем

ИИ перестает быть просто помощником на рынках капитала; он становится лицом, принимающим решения.  Агентские системы искусственного интеллекта становятся основой автоматизации финансовой деятельности — от операционных отделов (trading desks) до команд по соблюдению нормативных требований. Ребалансировка портфелей, контроль соблюдения требований и исполнение сделок становятся все более автоматизированными.

На смену традиционным платформам управления рисками на основе программного обеспечения как услуги (SaaS) приходят самооптимизирующиеся системы на основе ИИ, способные динамически подстраиваться под рыночные условия. Управление ликвидностью на базе ИИ позволит оптимизировать потоки капитала, снизив зависимость от принятия решений человеком. Многоагентные системы ИИ могут решать сложные, многоэтапные задачи на рынках капитала. Эти агенты ИИ взаимодействуют в режиме реального времени для оптимизации исполнения сделок, мониторинга рисков и проверки соблюдения требований.

Решение: компании, работающие на рынках капитала, должны отказаться от устаревшей инфраструктуры и инвестировать в платформы, управляемые искусственным интеллектом. Такие платформы поддерживают автономное принятие финансовых решений в режиме реального времени.

Рост торговли и распределения капитала на основе ИИ

Следующим рубежом на рынках капитала станут торговые алгоритмы на основе ИИ, которые выйдут за рамки автоматизации на основе правил. Хедж-фонды и квантовые трейдеры уже используют машинное обучение для выявления арбитражных возможностей, оптимизации распределения капитала и совершения сделок за миллисекунды.

В ближайшие годы искусственный интеллект в сфере финансов будет дополнять, а в некоторых случаях и заменять трейдеров-людей, позволяя компаниям оптимизировать стратегии исполнения сделок на основе данных, получаемых в режиме реального времени. Модели распределения активов на основе ИИ оптимизируют размещение капитала, помогая направлять средства на высокодоходные инвестиции с минимальным риском. Прогностические модели ИИ будут предвидеть рыночные тенденции, позволяя компаниям корректировать портфели до того, как произойдут рыночные сдвиги.

Отраслевые отчеты, такие как анализ МВФ по ИИ на рынках капитала, подчеркивают растущую роль автоматизации на основе ИИ в управлении рисками и распределении капитала. Стратегический подход заключается в том, что финансовые институты могут подготовиться к использованию искусственного интеллекта на финансовых рынках, инвестируя в инфраструктуру машинного обучения и разрабатывая торговые модели, управляемые ИИ, которые динамически адаптируются к рыночным условиям.

От устаревших платформ к высокоавтономным системам

Финансовые учреждения должны постепенно отказаться от устаревшей инфраструктуры. Платформы, основанные на ИИ, должны заменить устаревшие основные банковские и торговые системы. Они должны внедрять решения по управлению рисками и соблюдению нормативных требований на основе искусственного интеллекта в финансовой сфере, чтобы улучшить выявление мошенничества, мониторинг AML (противодействие отмыванию доходов, полученных преступным путем и финансированию терроризма) и отчетность перед регулирующими органами.

Управление ликвидностью с помощью ИИ позволит оптимизировать распределение капитала и торговые стратегии. Трейдеры, портфельные менеджеры и риск-аналитики должны развиваться вместе с искусственным интеллектом, чтобы оставаться конкурентоспособными в финансовом секторе.

Будущее рынков капитала будет определяться высокоавтономными системами на базе ИИ. Они будут постоянно обучаться, оптимизировать и выполнять финансовые операции при минимальном вмешательстве человека. Компании, которые не перейдут на гиперавтономный процесс принятия решений, рискуют остаться позади, так как конкуренты с искусственным интеллектом ускорят свое доминирование.

Новое финансовое будущее, управляемое ИИ

Финансовая отрасль стоит на пороге революции ИИ, но многие бизнесы все еще играют в догонялки. Некоторые игроки рынка капитала активно разрабатывают торговые модели на базе искусственного интеллекта в финансовой сфере, автоматизируют риски и создают системы соблюдения требований на основе данных. Но многие организации по-прежнему отягощены устаревшими системами и неэффективными рабочими процессами.

Чтобы оставаться конкурентоспособными, компании должны выйти за рамки фрагментарного внедрения и интегрировать ИИ, данные и автоматизацию в единую, целостную стратегию. Победителями в этой сфере станут те, кто инвестирует в гиперавтономные платформы на базе ИИ, аналитику в реальном времени и автономное принятие финансовых решений.

Эти системы ИИ нового поколения пересмотрят рыночные операции, обеспечив полностью автоматизированную торговлю, оценку рисков и оптимизацию ликвидности. Отстающие будут продолжать бороться с расходами на соблюдение нормативных требований, неэффективностью и сокращением прибыли.

Обращайтесь в нашу компанию, и вы сможете получить профессиональную консультацию от наших ведущих специалистов по любым вопросам в сфере финансов, инвестиций, распоряжения капиталом.

Для того, чтобы более подробно узнать об образовании за рубежом, а также последних новостях на фондовых мировых рынках, пообщаться на актуальные темы, переходите на мой ТГ-канал по ссылке.

IPG в Telegram