Продолжая нашу серию об использовании искусственного интеллекта на финансовых рынках, разберем актуальный вопрос: может ли ИИ заменить людей-аналитиков? Сейчас это представляет собой достаточно серьезную дилемму, поскольку нейросети продемонстрировали способности к анализу данных, значительно превосходящие человеческие. Неудивительно, что это вызывает опасения по поводу актуальности некоторых профессий в банковском секторе в будущем. Однако не все так просто — давайте разберемся.

27 апреля

Стоит начать с того, что интеграция искусственного интеллекта дает аналитикам возможность работать умнее, а не усерднее. ИИ не может заменить опыт финансового специалиста и его способность к принятию решений, но, как и в большинстве других отраслей, технологии изменили подход к решению задач и проблем.

Искусственный интеллект может быстро обрабатывать огромные объемы данных, решая задачи, на которые у человека-аналитика могло бы уйти много времени. Повышение эффективности позволяет специалистам сосредоточиться на более стратегических задачах, делая выводы из данных без траты времени на их первичную обработку.

Искусственный интеллект также способен сократить количество ошибок. Как и любая другая задача, выполняемая вручную, финансовый анализ может быть подвержен человеческим просчетам. Однако, используя хорошо продуманные и правильно обученные алгоритмы ИИ, можно значительно снизить вероятность ошибки. Благодаря своей способности обрабатывать огромные объемы данных и выявлять закономерности искусственный интеллект обеспечивает более точный и надежный анализ, который может значительно улучшить процессы принятия финансовых решений.

Машинное обучение и ИИ способны повысить эффективность и производительность компаний, а также снизить операционные расходы за счет автоматизации некоторых видов деятельности. Алгоритмы и системы на базе искусственного интеллекта могут выполнять повторяющиеся задачи с большой скоростью и точностью, устраняя необходимость ручного вмешательства, например ввода данных. Сейчас все чаще аналитические отделы используют ИИ для автоматизации сбора данных, их очистки и частично для подготовки отчетности. Это позволяет людям сосредоточиться на более сложных и стратегических аспектах своей роли, например на данных бизнес-аналитики и выработке предложений по улучшению бизнеса. То, что раньше отнимало время или требовало найма и обучения помощника, теперь можно сделать с помощью небольшого количества (повторяющихся) подсказок и модельного обучения.

Однако очевидно, что наличие такого широкого спектра положительных качеств не говорит о том, что искусственный интеллект уже готов прийти на замену аналитикам-людям.

Незаменимыми остаются способности человека к принятию решений и критическому мышлению. Хотя алгоритмы ИИ могут обрабатывать большие объемы данных и генерировать выводы, им не хватает понимания контекста, интуиции и творческого подхода, которые привносят в работу люди.  Некоторые аналитические задачи в финансовой сфере требуют субъективных суждений и критического мышления, которые ИИ может быть сложно воспроизвести в полной мере.

Еще один важный аспект — адаптивность и гибкость, необходимые в динамичной финансовой среде. Любой, кто работал в ней, знает, что прогнозы, анализ и модели, которые нужны бизнесу, постоянно меняются, поскольку внутренние обстоятельства колеблются, а рынок эволюционирует. Искусственный интеллект не всегда способен реагировать на такие изменения. Загвоздка кроется в методе обучения ИИ-моделей, происходящего на основе тех данных, которые были предоставлены. Искусственный интеллект делает выводы на основе заранее заданных правил и шаблонов, и, соответственно, его возможности к анализу ограничены.

Финансовые рынки и условия ведения бизнеса могут быстро меняться. Они требуют оперативной корректировки и принятия стратегических решений. Люди-операторы обладают способностью адаптироваться к непредвиденным ситуациям, менять стратегии и быстро реагировать на колебания рынка.

Итак, способен ли искусственный интеллект повлиять на аналитику в том виде, какой мы ее представляем сейчас? Очевидно, да, и это влияние заметно уже сейчас. Однако в обозримом будущем человеческий фактор все еще будет играть решающую роль в аналитике.

Поделиться:
Напишите что-нибудь и нажмите Enter