Искусственный интеллект (ИИ) становится не просто инструментом для анализа, а учится управлять капиталом. Однако передача финансовых ресурсов в руки алгоритма требует определенных гарантий. В связи с этим индустрия переходит в новую стадию, где разумное регулирование выступает ключевым аспектом развития. Уже сейчас имеется множество ИИ-инструментов, генерирующих «рыночные сигналы», однако часто остается непонятным, кто отвечает за качество их работы. В ближайшем будущем их заменят аккредитованные ИИ-решения, прошедшие проверку регуляторов. Как изменяется технологический и регуляторный ландшафт в инвестициях, анализировалось «Ведомости&».
Интеллект приобрел доверие
Проникновение ИИ-технологий в инвестиционную активность розничных инвесторов с каждым годом становится все более ощутимым. Согласно опросу финансового портала Investing.com, проведенному весной этого года, почти две трети (62,5%) респондентов так или иначе использовали ИИ в своей инвестиционной деятельности.
В России данная ситуация схожа с мировой. Согласно исследованию ПАО «Московская биржа», 62% отечественных розничных инвесторов доверяют ИИ в инвестиционных вопросах. По исследованиям, проведенным консалтинговой компанией Frank RG в конце 2025 года, 78% респондентов готовы использовать различные ИИ-решения в инвестиционном процессе.
Прежде всего, розничные участники торгов готовы делегировать ИИ вспомогательные задачи: выбор финансовых инструментов, мониторинг торговых сигналов, агрегация новостей и аналитики и т. д. 26% частных инвесторов согласны позволить ИИ формировать их портфели, а 15% готовы доверить ему активное управление своим инвестиционным капиталом.
По прогнозам Банка ВТБ (ПАО), в ближайшие 2–3 года 45–55% розничных клиентов будут хотя бы изредка полагаться на ИИ-подсказки, а для 20–30% это станет регулярным взаимодействием, сообщает управляющий директор департамента брокерского обслуживания банка Александр Казаков.
Второй мозг для рынка
Использование ИИ в инвестициях становится привычным благодаря резкому увеличению объемов данных и доступности технологий, утверждает старший директор рейтингов финансовых институтов Национального рейтингового агентства Павел Жолобов.
«Современный рынок представляет собой гигантский поток информации: отчеты, макроэкономические данные, новости, геополитические события. Человеческий мозг уже не в состоянии обрабатывать этот массив без потери качества», – соглашается Казаков. И в этом контексте ИИ может выступать в роли «усилителя интеллекта», фильтруя внешний шум.
Кроме того, по словам доцента кафедры «Финансовые технологии» финансового факультета Финансового университета при правительстве РФ Ольги Долгановой, ИИ-инструменты предоставляют инвесторам возможность значительно ускоренно обрабатывать оперативные новости, финансовые отчеты, графические данные и макроэкономические показатели по сравнению с традиционными приложениями. Скорость и объем обрабатываемой информации увеличиваются в десятки раз.
«Некоторые ИИ-сервисы также способны выявлять нетривиальные тенденции и корреляции, которые зачастую упускают аналитики. Человеческие эмоции часто приводят к ошибочным решениям, тогда как ИИ работает беспристрастно, основываясь на фактах», – добавляет она.
По словам Казакова из ВТБ, инвесторы начинают обращать внимание на результаты портфелей, основанных на машинном обучении: «Они показывают лучшую риск-доходность в периоды волатильности. Люди видят результаты и начинают доверять технологиям».
Использование ИИ в инвестициях – это, прежде всего, снижение затрат благодаря автоматизации процессов отбора, скоринга и расчетов, резюмирует заместитель заведующего базовой кафедры инфраструктуры финансовых рынков факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Столяров. «В перспективе ИИ может стать в помощником для формирования класса «разумного инвестора» и поможет преодолеть барьер недостаточной финансовой грамотности», – добавляет председатель правления Московской биржи Виктор Жидков.
ИИ за рулем
Набор ИИ-инструментов, доступных для инвесторов, достаточно широк: это, например, сканеры тональности, способные определять эмоциональную окраску текстов, что может быть полезно при анализе новостного фона и потребительских настроений, говорит Жолобов. Кроме того, инвесторы могут использовать предиктивные модели, основанные на альтернативных данных – алгоритмы, которые помогают предсказывать будущие события, включая изменения спроса и потенциальные риски. Другой класс решений – ИИ-ассистенты, способные выявлять паттерны и аномалии в больших объемах данных.
«Популярны также прикладные аналитические инструменты на базе ИИ, которые позволяют выявлять закономерности в исторических данных, прогнозировать поведение финансовых рынков и предлагать методы реагирования на различные рыночные движения», – говорит Долганова.
Наконец, ряд крупных банков уже интегрировали ИИ-решения в свои массовые продукты: на основе ответов клиента они определяют его риск-профиль и предлагают оптимальный портфель и стратегию управления, сообщает Жолобов. В частности, «ВТБ мои инвестиции» внедрила сервис «Интеллект» – автоматизированное формирование и управление портфелем, приводит пример Казаков.
Этот сервис на основе оценки риск-профиля клиента формирует инвестиционный портфель и самостоятельно сопровождает его: отслеживает рынок, проводит ребалансировку и совершает сделки, объясняя каждое изменение в составе активов. Система работает в рамках договора инвестиционного консультирования: рекомендации оформляются как индивидуальные инвестиционные рекомендации (ИИР) и фиксируются в реестре. «Алгоритмы, включая ИИ-модель, прошли аккредитацию Банка России и НАУФОР. Модель ИИ обучалась на ряде рыночных данных, включая кризисные периоды. Мы разделили данные на девять пересекающихся двухлетних отрезков и анализировали поведение модели в каждом из них относительно бенчмарка. В семи случаях модель превзошла рынок, в двух – уступила», – объясняет Казаков.
Алгоритм в рамках
Однако применение ИИ-инструментов в инвестиционном процессе, как и любой новой технологии, также несет риски, подчеркивают эксперты. Основной из этих рисков – технический. «В эту категорию входят «галлюцинации» ИИ-моделей (искажение данных, случайные закономерности) и риск технического сбоя», – рассказывает Долганова.
Существуют также риски, связанные со спецификой финансовых рынков. ИИ-модели обучаются на исторических данных, и объемы для некоторых инвестиционных сценариев могут оставаться ограниченными. Кроме того, есть регуляторные и юридические риски, включая непрозрачность работы многих ИИ-алгоритмов.
Существует также риск утечки данных, отмечает Казаков. Однако с любыми рисками можно работать. Например, в сервисе «Интеллект» используются механизмы очистки входящих данных от аномалий. Также осуществляется мониторинг отклонений модели: если точность прогнозов опускается ниже порогового значения, модель автоматически отсылается на переобучение.
Увеличение прозрачности работы алгоритмов также помогает снизить риски. В интерфейсе инструмента ВТБ раскрываются ключевые факторы, повлиявшие на каждую рекомендацию. Например, система может указать, что позитивный взгляд на акцию сформирован на основе изменений прогнозов по запасам сырья.
Рыночный риск, свойственный любому инвестиционному продукту, хеджируется через систему управления рисками, которая является важной частью профессиональной стратегии, отмечает Казаков: «Установлены строгие лимиты: ни одна бумага не может занимать более 15% портфеля, сектор – не более 35%, высокорисковые активы – максимум 20% от всего портфеля».
Ответственность по алгоритму
Главными принципами функционирования ИИ в финансовой сфере должны стать «принцип ответственного управления рисками» и «принцип безопасности и надежности», указывал Банк России в своем «Кодексе этики по применению искусственного интеллекта на финансовом рынке».
Большую роль здесь играет Центральный банк, подчеркивают эксперты. «Это касается защиты прав инвесторов, контроля системных рисков на рынке и определения ответственности разработчиков и пользователей», – отмечает Долганова. Это особенно актуально сейчас, когда рынок находится в «серой зоне». «Существует множество чат-ботов и нелицензированных указателей рыночных сигналов, и инвесторы не защищены», – добавляет Казаков.
По его мнению, особое внимание следует уделить вопросу ответственности за работу алгоритмов. «Позиция ВТБ однозначна: ответственность лежит на профессиональном участнике. Если мы даем рекомендацию, мы будем проверять ее качество», – говорит он, упоминая сервис «Интеллект», где рекомендации оформляются в соответствии с нормативными требованиями.
Топ-менеджер подчеркивает важность риск-ориентированного подхода: «Если ИИ выдает персональную инвестиционную рекомендацию, он должен регулироваться как ИИР-советник. Также необходимы требования к объяснимости модели (XAI) и обязательное тестирование на исторических кризисах перед допуском к реальным клиентам», – добавляет он. В то же время регулирование «математики» не требуется. «Запрет на открытие исходного кода может убить инновации. Необходимо проверять бизнес-логику и устойчивость модели», – резюмирует Казаков.&