Применение искусственного интеллекта в финансовом прогнозировании

Искусственный интеллект активно внедряется в различные отрасли бизнеса, в том числе в финансовый сектор. Банки, инвестиционные компании, аналитики, трейдеры используют его для анализа данных, выявления трендов и предсказания того, как будут меняться курсы валюты, стоимость активов и т. д.

В этой статье рассказано о сферах применения искусственного интеллекта в финансах и преимуществах для бизнеса.

Что такое финансовое прогнозирование с помощью ИИ?

Прогнозирование с использованием ИИ — это процесс обработки исторических данных за счет мощных алгоритмов с целью получить предсказание о будущем. Искусственный интеллект в сфере финансов способен работать с различными явлениями. Он может прогнозировать денежные потоки, котировки валют, оценивать кредитные риски и т. д.

Раньше эту задачу выполняли профессиональные аналитики. Однако для человека характерны субъективизм и небольшая производительность, если сравнивать с компьютером.

Поэтому при появлении ИИ компании начали активно внедрять новые методы анализа данных, чтобы быстро обрабатывать большой объем информации и составлять комплексную картину. По оценкам Juniper Research, в 2024 году финансовые компании потратил около $6 млрд на разработку и внедрение искусственного интеллекта.

Сферы применения финансового прогнозирования на основе ИИ

В отличие от человека, искусственный интеллект способен обрабатывать обширные наборы данных и выявлять закономерности, которые незаметны для опытных аналитиков. Кроме того, ИИ-системы могут выполнять анализ в режиме реального времени и уточнять свои прогнозы в зависимости от поступающей информации.

Подробно рассмотрим, как организации уже используют технологии искусственного интеллекта в финансах.

Финансовое планирование и анализ (FP&A)

Нейросети делают финансовое планирование проще и эффективнее. Они выявляют рыночные сдвиги, глобальные тренды в экономике, анализируют бизнес-процессы и выводят основную информацию, благодаря ему специалисты по FP&A могут делать более точные прогнозы.

Например, немецкий конгломерат Siemens уже активно применяет нейросети для подготовки и анализа финансовой отчетности. Искусственный интеллект обрабатывает первичные «сырые» данные и в результате освобождает аналитиков от рутинных и трудоемких задач. Благодаря внедрению ИИ точность прогнозирования выросла на 10%.

Риск-менеджмент

Бизнес сталкивается с различными проблемами: от сезонных изменений на фондовом рынке и до резкого увеличения расходов на производство. Для устойчивого развития крупного бизнеса необходимы решения для автоматического анализа данных и выявления возможных рисков.

Чтобы эффективно управлять рисками, компании используют ИИ. Нейросети обеспечивают глубокое понимание состояния бизнеса и рынка и помогают действовать на упреждение.

Пример использования ИИ в сфере финансов для риск-менеджмента — инвестиционная компания BlackRock. Искусственный интеллект ежеквартально обрабатывает более 5000 отчетов о прибыли и убытках компаний и около 6000 брокерских документов. Это позволяет раньше других обнаруживать возникающие проблемы и оперативно реагировать на них для избежания потерь.

Анализ кредитного риска

Сейчас скоринг клиентов становится автоматическим. Банки уже давно внедрили различные решения для роботизации процессов сбора и верификации данных. Следующий этап развития — применение ИИ для автоматической оценки рисков и принятия решений о выдаче кредитов.

Например, сервис Upstart, анализируя заемщиков, выходит за рамки традиционных кредитных показателей. Нейросети изучают больше факторов и дают точную оценку. Благодаря этому компания быстро принимает решения и минимизирует риск невозврата средств.

Предупреждение мошенничества

ИИ становится одним из методов совершенствования AML- и антифрод-систем, используемых банками и другими организациями. Нейросети анализируют огромные массивы данных и выявляют:

• Аномалии.
• Закономерности.
• Корреляции между разными явлениями.

Благодаря ИИ борьба с мошенничеством и в целом преступной деятельностью становится эффективнее. При этом мониторинг ведется без постоянного участия человека. Специалисты подключаются к решению проблемы только после того, как система обнаружит мошенническую деятельность.

Так, платформа для ведения e-commerce бизнеса Shopify уже применяет алгоритмы ИИ для выявления возможных мошеннических транзакций. Они анализируют транзакции по десяткам факторов, в том числе местоположении пользователя, историю поведения, для оценки вероятности фрода.

Управление инвестиционным портфелем

Высокая скорость обработки финансовых данных ИИ помогает инвесторам принимать правильные решения. Нейросети прогнозируют ликвидность и стоимость активов и делают рекомендации по покупке или продаже.

Уже существуют инструменты для управления инвестициями. Например, платформа Aladdin способна оценивать устойчивость портфеля в условиях пандемии и глобального кризиса. На основе полученных данных пользователь может понять, во что стоит вкладывать деньги.

Управление личными финансами

ИИ способен автоматизировать процессы контроля расходов и планирования личного бюджета людей, прогнозировать влияние финансовых решений на кредитный рейтинг и давать персональные рекомендации по управлению долгами.

Приведем пример успешного применения ИИ. Wally — приложение для учета личных финансов, которое автоматически классифицирует доходы и расходы, синхронизируя данные с банковскими, кредитными и инвестиционными счетами. Дополнительное удобство обеспечивает встроенный чат-бот WallyGPT, который отвечает на вопросы пользователей в режиме реального времени.

Благодаря ИИ финансы становятся более прозрачными, а управление ими — простым и эффективным. Внедрение таких технологий не только улучшает клиентский опыт, но и создает новые перспективы для развития финансового рынка.

Автоматизированный трейдинг

Искусственный интеллект делает трейдинг быстрее и эффективнее для профессионалов, а для простых людей — доступнее и проще. Автоматизированные торговые системы на основе ИИ анализируют огромные массивы данных, выявляют рыночные тенденции и совершают сделки без участия человека — с высокой скоростью и минимальными ошибками.

Как ИИ меняет трейдинг:

• Мгновенный анализ данных — алгоритмы обрабатывают новости, котировки, соцсети и макроэкономические показатели в реальном времени.
• Управление рисками — ИИ автоматически корректирует торговую стратегию, минимизируя потери.
• Высокочастотный трейдинг (HFT) — роботы совершают тысячи сделок за секунды, используя микроскопические изменения цен.

Пример ИИ-сервиса для автоматического трейдинга — Coinrule. Платформа позволяет создавать стратегии алгоритмической торговли криптовалютой. Трейдинговые боты подключаются ко всем актуальным биржам, в том числе Binance, Kraken, Kucoin. Сервис автоматически принимает все решения без участия пользователя, благодаря чему даже новичок может его использовать, выбрав одну из готовых торговых стратегий.

Прогнозы на фондовом рынке

Тренды на фондовом рынке регулярно изменяются, из-за чего инвесторы должны быстро реагировать на новые тренды. Но там, где человек теряется в потоке данных, искусственный интеллект находит закономерности и превращает волатильность в прибыль.

Современные алгоритмы анализируют сотни факторов за миллисекунды, включая:

• Трендовые индикаторы (EMA, полосы Боллинджера).
• Momentum-метрики (RSI, стохастический осциллятор).
• Психологические уровни (Фибоначчи, кластеры объемов).

Команда разработчиков ISsoft, создавшая сервис для финансового моделирования, обнаружила, что ИИ повышает точность прогнозирования стоимости акций до 80%. Это стало возможным благодаря выявлению трендов на начальном этапе формирования и выполнению комплексного анализа графиков.

Единственный недостаток ИИ — отсутствие возможности выйти за рамки технического анализа. Стоимость активов может неожиданно измениться из-за корректировки политики государства, судебных разбирательств и других факторов, которые невозможно увидеть на графике. Из-за этого ИИ не способен дать на 100% точный прогноз.

Страхование и ценообразование полисов

Страховая отрасль переживает цифровую трансформацию благодаря внедрению искусственного интеллекта. Традиционные методы андеррайтинга, основанные на обобщенных статистических моделях, уступают место точным, динамичным и персонализированным решениям. ИИ анализирует клиента по множеству параметров, чтобы предложить клиенту страховой продукт, адаптированный под его уникальный профиль риска.

Как ИИ меняет андеррайтинг:

Гиперперсонализация тарифов.

• Для автострахования: анализ стиля вождения через телематику.
• Для туристических полисов: учет маршрута, сезона и даже активности в соцсетях.
• Для страхования имущества: мониторинг показателей «умного дома» (датчики протечек, система безопасности).

Прогнозное моделирование рисков.

Алгоритмы машинного обучения выявляют скрытые закономерности, которые не видны при ручном анализе. Например:

• Корреляция между частотой тренировок и риском сердечных заболеваний.
• Влияние погодных аномалий на вероятность страховых случаев.

Динамическое ценообразование.

Страховые премии теперь могут меняться в реальном времени. Если клиент установил «умные» датчики в квартире — его тариф автоматически снижается.

Реальные кейсы использования ИИ в страховых компаниях:

• Lemonade (США) использует ИИ-андеррайтинг для обработки заявок за 90 секунд.
• John Hancock внедрила программу Vitality, где скидки на страхование жизни зависят от физической активности клиента.
• Китайские страховщики анализируют данные Alipay для оценки кредитоспособности.

Преимущества применения ИИ в финансах для бизнеса

Компании используют инновационные технологии для решения разных задач. Поэтому преимущества применения нейросетей в финансах зависит от отрасли бизнеса. Например, банки обеспечивают безопасность, поскольку AI может выявлять закономерности и аномалии, на которые человеку потребовались бы недели или месяцы. Это позволяет организациям вовремя замечать мошеннические действия и прогнозировать потенциальные риски.

Если говорить об общих плюсах внедрения искусственного интеллекта, то к ним относятся:

• Повышение точности прогнозов. ИИ дает более точные результаты на 30–80% в зависимости от задачи, если сравнивать с традиционными методами анализа.
• Обработка данных в реальном времени. Компании могут реализовать механизм непрерывного сбора и анализа информации. Это позволит бизнесу оперативно выявлять риски, рыночные изменения.
• Возможность работы с большими данными. В отличие от человека, ИИ может анализировать сырые массивы информации и находить закономерности, которые незаметны для человека.
• Автоматизация процессов. Менеджеры, аналитики и руководители компаний благодаря ИИ получают уже обработанные данные и готовые прогнозы. В результате нагрузка на специалистов снижается, и они могут сконцентрироваться на выполнении других задач.

Благодаря преимуществам использования искусственного интеллекта в области финансов компании могут получить крупную прибыль. По оценкам McKinsey, банки, взявшие на вооружение ИИ-решения, увеличат ежегодный доход на $1 трлн.

Заключение

Подводя итоги, можно с уверенностью сказать, что финансовое прогнозирование на основе ИИ находит применение в разных сферах. Использование инновационных технологий позволяет компаниям автоматизировать процессы, повысить эффективность риск-менеджмента и т. д. В результате нейросети принесут бизнесу реальную прибыль, по оценкам аналитиков. Поэтому российским компаниям не стоит игнорировать ИИ в 2025 году.