Представьте, что вы сообщаете ИИ-агенту, на какой риск готовы пойти, какие у вас цели по накоплениям на пенсию и когда ваши дети поступят в колледж, а затем позволяете ему управлять вашим инвестиционным портфелем и спокойно спите по ночам.
Эта концепция агентской торговли, при которой искусственный интеллект не просто рекомендует инвестиции, но и сам их совершает, постепенно становится реальностью. Брокерские компании, стартапы и даже частные инвесторы создают ИИ-агентов, которые помогают управлять портфелями и автоматизируют инвестиционные задачи, которые раньше выполняли люди.
«По сути, у каждого есть свой семейный офис, который работает 24 часа в сутки 7 дней в неделю, пока вы бодрствуете или спите, — говорит Девин Райан, руководитель отдела исследований в области финансовых технологий в компании Citizens. — До этого осталось не 10 лет. Это произойдет в ближайшие несколько лет».
Как строится архитектура
Вместо того чтобы пытаться в одночасье создать полностью автономные торговые системы, многие компании применяют поэтапный подход.
Стартап Podium Markets AI — один из тех, кто создаёт ИИ специально для инвестирования. Его ассистент Ivy анализирует портфель клиента на нескольких брокерских счетах и формирует рекомендации, основанные на целях инвестора и его толерантности к риску. Однако система не действует самостоятельно. Пользователи по-прежнему сами решают, следовать ли рекомендации и совершать ли сделку.
«Искусственный интеллект информирует, но решает человек», — сказал Дирк Мюллер-Ингранд, соучредитель и генеральный директор Podium Markets AI. «Мы идём по пути постоянного ИИ-партнера по финансам или трейдингу, который всегда с вами».
Крупные брокерские компании движутся в том же направлении. В мае Robinhood представила инструменты, позволяющие сторонним ИИ-агентам подключаться к счетам клиентов. Брокерская фирма Public разрабатывает агентов, которые могут автоматизировать инвестиционные процессы на её платформе.
«Эта эра агентских технологий отходит от возможности просто самостоятельно исследовать что-то, придумывать собственные идеи и торговать так, как вы это делали раньше, и теперь всё автоматизировано, и ИИ-агенты могут фактически реализовывать инвестиционные стратегии от вашего имени», — сказал Лейф Абрахам, соучредитель и со-генеральный директор Public.
По оценкам Райана, агентские финансы могут увеличить объём транзакций как минимум в десять раз. Розничный инвестор, который сейчас совершает сделки примерно два раза в месяц, при агентской модели сможет торговать до 20 раз в день.
«Мы думаем, что к концу следующего года на некоторых из этих платформ большая часть транзакций по количеству сделок будет совершаться агентами», — сказал Райан.
От ChatGPT до инвестиционных агентов
В то время как Уолл-стрит разрабатывает инструменты для агентского инвестирования, розничные инвесторы последние три года тестируют возможности универсального ИИ.
С тех пор как в конце 2022 года ChatGPT стал мейнстримом, многие инвесторы используют такие инструменты, как ChatGPT и Claude от Anthropic, для анализа отчётов о прибылях и убытках, изучения компаний и поиска идей для инвестирования в акции. Результаты неоднозначны: одни пользователи используют ИИ как помощника в исследованиях, а другие считают его ненадёжным инструментом для принятия решений.
Обиоха Окереке, 29-летний консультант по технологиям из Джорджии и основатель платформы College Money Habits, создал агента на основе Claude для поиска недооценённых акций и опционов. Он по-прежнему проверяет каждую рекомендацию, прежде чем совершить сделку: «Я всегда буду считать, что ИИ — это инструмент, а не замена».
Томас Шлоссмахер, 31-летний розничный инвестор и основатель компании Specialty Tokens, протестировал торгового агента после того, как увидел в интернете заявления о том, что ИИ может выявлять прибыльные рыночные закономерности. Но вместо этого, по его словам, он «просто постоянно терял деньги». Его вывод: «Слепо давать агенту указания и говорить: «Эй, заработай мне денег» — это, на мой взгляд, довольно глупо».
Как объяснить агенту, «но что конкретно ты имела ввиду»
Эта дискуссия высвечивает одну из самых серьёзных проблем отрасли. Научить ИИ-агента покупать или продавать акции относительно просто. Гораздо сложнее объяснить ему, что на самом деле имеет в виду инвестор.
Инвестор может просто сказать агенту: «Активно наращивай мой портфель». Но что это значит: повышать волатильность, концентрировать активы, использовать опционы или идти на больший риск убытков? ИИ-агент может добросовестно следовать инструкциям и всё равно выдать результат, которого инвестор не ожидал.
Для инженера рынка это классическая задача операционализации естественно-языкового описания в строгие правила. И она решается не на уровне модели, а на уровне архитектуры — через систему ограничений, проверок и фильтров.
Как строят ограничения
Многие компании устанавливают защитные механизмы, прежде чем наделять ИИ более широкими полномочиями. Например, Public требует, чтобы пользователи проверяли и одобряли рабочий процесс агента, прежде чем он приступит к выполнению инвестиционных задач.
«Последнее слово всегда за вами, — сказал Абрахам. — У ИИ-агента не будет собственного разума. Он будет только выполнять».
Чем больше ответственности берут на себя ИИ-агенты, тем важнее для компаний следить за тем, чтобы технология работала так, как задумано.
«Нужно убедиться, что интересы клиента превыше всего, — сказал Райан. — Если агент ведёт себя не так, как было задумано, или не так, как вы ожидаете, это становится риском для компании».
Интеграция с ИИ-ассистентами на практике
Описанная выше архитектурная задача — как соединить естественно-языковой запрос с исполнением сделки — требует не только продвинутых моделей, но и правильной интеграционной инфраструктуры. Именно здесь появляется стандарт MCP (Model Context Protocol), который выступает связующим звеном между ИИ-ассистентами и брокерскими системами.
«Финам» реализовал MCP-сервер для FinamTrade, позволяющий подключать брокерские счета к ChatGPT, Claude и другим совместимым сервисам. Пользователь может выпустить токен доступа и через несколько минут начать получать информацию о портфеле, котировках и позициях через обычные запросы на естественном языке.
С технической точки зрения это решение решает несколько задач, описанных в статье:
-
Безопасность: токен действует один год, его можно отозвать в любой момент, доступ ограничен только теми данными, на которые выдан ключ.
-
Контроль: пользователь сам решает, каким сервисам предоставлять доступ, и может выпускать отдельные токены для разных ассистентов.
-
Операционализация: ИИ получает доступ к актуальным данным внутри брокерской системы, а не генерирует ответы «из памяти».
Пока функционал сосредоточен на работе с данными — получение информации о счетах, портфелях, котировках. Но это первый шаг к тому самому сценарию, где ИИ-агент не просто советует, а действует в рамках заданных ограничений.
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1066982/