Инвестиции на автопилоте

За последний месяц сразу три российских брокера — «Т-Инвестиции», БКС и «Финам» — представили клиентам инструменты для работы с инвестициями на основе ИИ-агентов. Сбербанк также анонсировал запуск собственного ИИ-ассистента инвестора до конца 2026 года. При этом искусственный интеллект давно используется в финансовой отрасли для анализа котировок, обработки данных и формирования прогнозов. Принципиальное отличие новых решений заключается в том, что ИИ переходит от анализа и рекомендаций к непосредственному участию в управлении брокерским счётом.

Как отмечает основатель инвестиционной компании «Инвестлэнд» Евгений Климов, сама идея алгоритмического анализа рынка для инвестиционной отрасли не нова: технологии позволяют выявлять закономерности в динамике котировок, оценивать финансовые показатели компаний, формировать торговые сигналы и управлять рисками. Однако если раньше после консультации с нейросетью пользователю приходилось самостоятельно открывать брокерское приложение и выставлять заявку, то теперь часть этого пути можно пройти в диалоге с ИИ-помощником. Например, попросить его проанализировать портфель, подобрать облигации с заданной доходностью или подготовить предложения по его ребалансировке.

Таким образом, меняется роль ИИ в инвестиционном процессе. По словам директора по инновационному развитию продуктов ФГ «Финам» Вячеслава Благирева, сейчас его возможности будут использоваться для подготовки конкретных инвестиционных решений. Вместо самостоятельного поиска информации и расчётов инвестор может сформулировать задачу на обычном языке: например, подобрать облигации в юанях с полугодовым купоном и определить, какая сумма потребуется для покупки двух лотов по текущей цене.

При внешнем сходстве брокеры предлагают разные модели автоматизации. В «Т-Инвестициях» и БКС клиент подключает к счёту внешнюю ИИ-модель, которая через протокол MCP анализирует портфель и рынок, а также готовит торговые заявки. Сделка совершается после подтверждения инвестором. «Финам» реализовал другой подход: ИИ по заданной стратегии создаёт торгового робота, тестирует его на исторических данных и затем запускает на реальном счёте. После этого робот торгует самостоятельно, без подтверждения каждой сделки.

Впрочем, речь пока скорее о массовой доступности интеллектуальных помощников, чем о передаче им полного управления капиталом. Сегодня искусственный интеллект способен участвовать практически во всех технических этапах инвестиционного процесса: собирать информацию, анализировать отчётность, сравнивать инструменты, оценивать портфель и риски, готовить торговые поручения. Однако, подчёркивает Евгений Климов, способность найти привлекательный актив ещё не означает, что его покупка подходит конкретному инвестору. Для этого необходимо учитывать цели, инвестиционный горизонт, отношение к риску, состав портфеля и потребность в ликвидности.

Цена алгоритма

Российские компании запускают ИИ-сервисы практически одновременно с западными, где они постепенно становятся стандартом финансовых услуг. Как отмечает генеральный директор Ассоциации развития финансовой грамотности Эльман Мехтиев, наличие ИИ-помощника всё чаще становится обязательным условием для крупных финансовых организаций. Этому способствуют развитие агентских моделей, снижение стоимости обслуживания и возможность персонализировать рекомендации.

По словам Евгения Климова, международные банки и брокеры используют ИИ для анализа данных, подготовки инвестиционной аналитики и обслуживания клиентов. Однако передавать алгоритмам неограниченные полномочия они пока не спешат: например, в Interactive Brokers ИИ может анализировать портфель и готовить торговые поручения, но подтверждает сделки сам инвестор.

Масштаб распространения технологии может быть значительным. По прогнозу Вячеслава Благирева, к концу 2028 года с участием ИИ будет формироваться каждая третья сделка в США, что может ускорить внедрение подобных решений в других странах. При этом мировой рынок движется не к отказу от человеческого контроля, а к его сочетанию с растущей автоматизацией.

Главное преимущество ИИ-агентов для частного инвестора — возможность существенно сократить время на анализ рынка и обработку информации. Но возможности ИИ не ограничиваются скоростью. Как отмечает директор по работе с состоятельными клиентами «БКС Мир инвестиций» Тимур Хайруллин, технологии машинного обучения позволяют оценивать ожидаемую доходность и риски активов, анализировать их взаимосвязи, тестировать инвестиционные стратегии и оптимизировать портфели. Языковые модели, в свою очередь, обрабатывают финансовую отчётность, новости и публикации в социальных сетях, помогая отслеживать изменения рыночных настроений. Кроме того, алгоритмы могут отслеживать заданные параметры портфеля и помогать соблюдать заранее установленные правила управления рисками. В результате инвестор получает инструменты, которые позволяют принимать решения на основе более широкого массива данных и меньше зависеть от эмоций.

Однако именно способность ИИ быстро обрабатывать огромные объёмы информации создаёт и основные риски. Как подчёркивает Эльман Мехтиев, нахождение нужных данных ещё не гарантирует их достоверности или соответствия задаче. Нейросеть может «галлюцинировать», а также подстраивать ответы под ожидания пользователя, предлагая информацию, которая подтверждает его исходные убеждения. В инвестициях это особенно опасно: вместо независимой оценки ситуации человек может получить убедительное обоснование уже принятого им решения.

Другая проблема связана с ограниченностью аналитических моделей. ИИ способен уверенно выполнять расчёты, даже если выбранный метод неприменим к конкретному активу, говорит Вячеслав Благирев. Это может привести к некорректному результату, а без профильных знаний инвестору бывает трудно заметить ошибку. Поэтому эксперт считает, что возрастёт роль инвестиционных советников, которые смогут интерпретировать результаты работы нейросетей и оценивать обоснованность выводов.

Суммируя перечисленные факторы, эксперты рекомендуют начинать с анализа и мониторинга портфеля, не передавая ИИ право самостоятельно распоряжаться средствами. Чем больше полномочий получает агент, тем выше должны быть требования к проверке его выводов, настройке ограничений и контролю за исполнением операций.

Человек против алгоритма

Несмотря на стремительное развитие технологий, до полной передачи искусственному интеллекту управления личным инвестиционным портфелем пока далеко. Технически автоматизировать значительную часть операций уже возможно, однако успешное выполнение отдельных задач ещё не означает способности стабильно управлять капиталом в меняющихся рыночных условиях.

Одно из главных ограничений связано с тем, что ИИ хорошо справляется со стандартными операциями, но не всегда способен учитывать обстоятельства, выходящие за рамки привычных сценариев. Эльман Мехтиев отмечает, что в большинстве экспериментов инвестиционные ИИ-помощники проигрывали рынку. По его мнению, дело не только в несовершенстве моделей: алгоритм может выполнять поставленные задачи, но определение целей и контроль за их достижением требуют более широкого понимания ситуации.

Сомнения вызывает и сама возможность стабильно зарабатывать с помощью автоматизированной торговли. Финансист Эдуард Матвеев отмечает, что не встречал инвесторов, которым удалось бы обеспечить долгосрочный заработок на биржевых роботах. Более того, распространение алгоритмов со схожими принципами работы создаёт новые риски: они могут одновременно реагировать на одни и те же события, усиливая колебания рынка и делая поведение участников предсказуемым для тех, кто способен использовать эту уязвимость. Поэтому, считает эксперт, инвестиционные решения требуют не только анализа данных, но и понимания поведения участников рынка, опыта и учёта обстоятельств, которые алгоритм может не распознать.

Есть и вопрос ответственности. Как подчёркивает Евгений Климов, если ИИ самостоятельно совершает сделку, приведшую к убытку, не всегда очевидно, кто должен отвечать за последствия — разработчик модели, брокер или сам инвестор, предоставивший доступ к счёту. При этом управление капиталом не сводится к поиску наиболее доходных активов: необходимо учитывать финансовые цели человека, потребность в сохранении средств, будущие расходы и допустимый уровень риска. Даже успешное тестирование стратегии на исторических данных не гарантирует её эффективности при изменении рыночных условий.

Наконец, внедрение ИИ-помощников имеет и коммерческую сторону. Эдуард Матвеев обращает внимание, что брокеры зарабатывают на комиссиях, поэтому продвижение новых инструментов может быть способом стимулировать клиентов к более активной торговле во времена нестабильности, когда инвесторы склонны скорее «затаиться» и снизить активность. Само наличие ИИ-помощника ещё не означает, что частый оборот активов отвечает интересам инвестора.

«Вопрос о доверии ИИ мы часто задавали в интервью трейдерам и инвесторам. Восемь из десяти ответили, что не готовы передать в полное управление ИИ свой инвестиционный портфель. Возможно, ситуация поменяется через год или два, но сейчас ИИ — это инструмент, а не второй пилот», — заключает Вячеслав Благирев.

---

Полина Путякова

журналист

---