Investing.com — По мере того как искусственный интеллект (ИИ) становится все более распространенным во многих отраслях деятельности, все больше экспертов углубляются в изучение возможностей ИИ в мире инвестиций.
Джеймс Эллисон, руководитель отдела анализа данных по частным активам компании Schroders (LON: SDR), отмечает, что для инвесторов в частные активы истинный потенциал ИИ только начинает раскрываться.
«Для некоторых отраслей непосредственное влияние ИИ будет огромным. Более того, для некоторых компаний ИИ уже полностью меняет методы работы. В большинстве других отраслей, включая инвестиции в частные рынки, мы считаем, что почти все специалисты увидят рост производительности труда в ближайшие 6 месяцев. Однако ИИ не будет полностью революционизировать то, что уже происходит», — сказал Эллисон.
Как ИИ будет использоваться частными инвесторами?
«Частные инвесторы сталкиваются с огромным объемом информации: отчеты генеральных партнеров (GP), документы компаний, отраслевые документы, новостные статьи и рыночная аналитика. Массовый поиск этой неструктурированной информации, которому способствуют LLM, позволяет инвесторам „пробиться сквозь шум“ и сосредоточиться на наиболее важных фрагментах информации», — пояснил Эллисон.
По словам эксперта Schroders, одной из давних проблем для инвесторов в частный капитал является составление списка сопоставимых компаний для целей оценки.
«Традиционно для выявления сопоставимых объектов инвестиций использовались отраслевая классификация и география сделки; теперь же, используя содержимое веб-сайтов компаний в сочетании с LLM, можно построить более подробную карту сходства, а не просто составить более представительный список. Причем в рекордно короткие сроки», — заметил он.
Как будут адаптироваться инвесторы, управляющие фондами, инвестиционные компании и поставщики услуг?
По словам Эллисона, организации, способные возглавить завтрашний рынок, — это те, которые смогут справиться с инженерными задачами интеграции базовых моделей с внутренними данными. Это позволит быстро обучить и подготовить персонал к использованию ИИ для повышения производительности труда и формирования культуры инноваций во всей организации. Кроме того, организации, наладившие стратегическое партнерство с ключевыми технологическими лидерами, получат значительное преимущество, поскольку будут иметь доступ к новейшим моделям и инженерным кадрам, стоящим за ними. Наконец, наш опыт показывает, что технические навыки, такие как науки о данных, усиливают влияние на бизнес при интеграции в инвестиционные команды; то же самое будет справедливо и для ИИ».
«В недалеком будущем инструменты, полезные для многих компаний, будут предоставляться внешними поставщиками. Специфические для компании инструменты, которые могут стать источником конкурентного преимущества, будут создаваться собственными силами. Внешние инструменты станут нормой для ведения бизнеса во всех компаниях. Конкурентное преимущество будет заключаться в собственных инструментах», — добавил он.
«Автоматизируя рутинные и повторяющиеся задачи, ИИ способен значительно повысить производительность труда, освободив людей, чтобы они могли сосредоточиться на более сложных и творческих задачах, требующих человеческой изобретательности», — подчеркнул Эллисон.
Ограничения и проблемы
Несмотря на то что ИИ способен произвести революцию в сфере инвестиций на частном рынке, важно признать, что его использование сопряжено с определенными рисками, предупредил Эллисон.
По его словам, существуют три широкие категории задач, которые не подходят для ИИ и требуют присутствия человека для принятия ключевых решений:
- Критическое мышление;
- Разрешение конфликтов;
- Широкое понимание контекста.
«Подход, ориентированный на человека, может контролировать работу системы ИИ и гарантировать, что результат будет правильным и объяснимым. Кроме того, важно признавать ограничения технологии: хотя ИИ может анализировать большие объемы данных и выявлять закономерности, он не является „волшебной пилюлей“ и может допускать ошибки», — сказал он.
«Обязательным условием является соблюдение правовых норм, нормативно-правового соответствия, конфиденциальности и безопасности, поскольку системы ИИ должны соответствовать правовым нормам и этическим принципам. Наконец, крайне важно иметь механизмы управления, позволяющие оценивать и утверждать сценарии использования, обеспечивая ответственное применение ИИ. Тщательно изучив эти риски и применив соответствующие меры предосторожности, частные инвесторы смогут использовать возможности ИИ, минимизируя потенциальные негативные последствия», — заключил он.
Читайте нас в Telegram и «ВКонтакте».