Семь сценариев использования ИИ для помощи управляющим активами в повышении эффективности и производительности в условиях рыночных препятствий

Стюарт Грант — руководитель отдела рынков капитала, управления активами и богатством в SAP.

Откройте для себя лучшие новости и события финтеха!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

От сжатия комиссий до неблагоприятных изменений в макроэкономических условиях и растущих инвестиций в технологии, которые еще не принесли ожидаемой отдачи, организации по управлению активами сталкиваются с серьезными препятствиями по мере приближения 2026 года.

В анализе глобальной индустрии управления активами за 2025 год McKinsey & Company обнаружила, что, например, маржа управляющих активами за последние пять лет снизилась на три процентных пункта в Северной Америке и на пять процентных пунктов в Европе из-за таких факторов.

Но в распоряжении есть средство для снятия давления — целенаправленные, хорошо продуманные внедрения искусственного интеллекта. ИИ в различных формах — генеративный, агентный и другие — начинает демонстрировать ценность в ряде фронт-офисных, средних и бэк-офисных сценариев, предоставляя управляющим активами возможность добиться новых показателей производительности и эффективности, выявлять и использовать прибыльные новые бизнес-возможности раньше конкурентов. В своем анализе, основанном на опросе руководителей высшего звена из компаний по управлению активами в Северной Америке и Европе, McKinsey определила, что для среднего управляющего активами потенциальное влияние ИИ, генеративного ИИ и агентного ИИ «может быть трансформирующим, эквивалентным 25–40 процентам их затратной базы».

Задача для организаций по управлению активами — определить, где именно внутри их структур ИИ может принести наибольшую пользу.

Внедрение ИИ для максимального эффекта

Компании в сфере управления активами используют ИИ на различных фронтах. Большая часть этой деятельности происходит в крупных организациях, обладающих ресурсами для разработки собственных возможностей в области больших языковых моделей, целевых ИИ-агентов и подобных технологий. Но другая сторона использования ИИ — это возможность помочь управляющим активами за пределами крупнейших компаний Tier One конкурировать на более равных условиях с этими гигантами.

Более того, хотя многие организации сосредоточены на инвестициях в ИИ, ориентированный на клиентов, важно не упускать возможности создавать ценность с помощью других масштабируемых внедрений ИИ в фронт-офисе, средних и бэк-офисных подразделениях. Вместо поиска отдельных решений, которые могут плохо интегрироваться друг с другом, более разумным подходом к созданию ценности с помощью ИИ может стать инвестирование в технологии, разрушающие виртуальные стены между тремя слоями офиса, создавая эффективность, повышая производительность, оптимизируя процессы и улучшая планирование и стратегию.

Кратко говоря, ищите сценарии использования ИИ, которые поощряют — и могут использовать — свободное перемещение данных по всей организации. Вот несколько особенно перспективных:

1. Автоматизация и ускорение финансового закрытия и других финансовых функций. Финансы исторически были областью, насыщенной ручными процессами. С помощью ИИ-агентов организации по управлению активами могут автоматизировать многие процессы, связанные с финансовым закрытием, а также с дебиторской и кредиторской задолженностью, сверкой счетов и подобным. В этих сценариях ИИ может поддерживать улучшенную автоматизацию перемещения данных. Он также может предоставлять финансовым специалистам проактивные уведомления — и сценарии действий — о потенциальных проблемах с избыточными или недостаточными капиталами, корректировками баланса и т.п.

2. Улучшение управления рисками через истинное согласование с финансами. Данные из бэк-офиса могут быть чрезвычайно ценными для команд по управлению рисками в среднем офисе. Эти команды могут использовать данные о владениях инвесторов, денежных потоках, рыночной ликвидности, марже/залогах и т.п., в сочетании с данными о профилях клиентов и коммуникациях для раннего выявления сигналов о возможных выкупах клиентами и связанных с этим рисках ликвидности.

3. Выявление и быстрое реагирование на возможности для новых структур комиссий и бизнес-моделей. Организации могут запускать свои ИИ-инструменты для исследования и моделирования влияния потенциальных изменений комиссий и новых бизнес-моделей. Что говорит историческая статистика о том, как изменение комиссии повлияет на дебиторскую задолженность? Есть ли возможности разделить существующую бизнес-область (например, конкретный класс активов или географические фонды) на две или более части, или сегментировать клиентов по-разному, и насколько обоснованы такие шаги?

4. Информирование решений о расширении в новые продукты или регионы. Ваша организация рассматривает выход на перспективный, но относительно рискованный новый географический рынок. Как прошли предыдущие подобные шаги с точки зрения ожидаемых и фактических затрат? Каковы возможные регуляторные и кадровые последствия такого шага? Диалог с генеративным ИИ-ассистентом может дать ценные ответы на такие вопросы, что поможет принимать более обоснованные стратегические решения.

5. Моделирование сценариев «что если» относительно возможного влияния ребалансировки портфеля на будущую прибыль, приоритеты инвестиций клиентов и их склонность к риску. Инструменты ИИ могут дать представление о потенциальных последствиях таких изменений, а также предложить рекомендации по оптимальному времени с учетом обязательств по оплате счетов и других факторов. Связывая данные подобным образом, ИИ помогает устранить информационные разрывы между финансовой функцией и управлением портфелем на фронт-офисе, поддерживая более точное стратегическое планирование и бюджетирование.

Например, в одной из компаний, с которой я работаю, они стремятся объединить данные о доходности отдельных элементов портфеля с данными о склонности клиентов к риску и структурах комиссий. Цель — лучше понять финансовые последствия ребалансировки портфеля относительно ожиданий клиентов и будущей прибыли.

6. Повышение производительности. Некоторые руководители по управлению активами, с которыми я недавно общался, говорят, что их организации планируют удвоить активы под управлением без существенного увеличения численности персонала, просто за счет более широкого использования ИИ и ИИ-агентов. Они создают ИИ-агентов и размещают их прямо рядом с сотрудниками — как цифровых расширений этих сотрудников. В конечном итоге, такие агенты позволяют небольшим и средним фирмам конкурировать на равных с крупными компаниями.

7. Усиление обнаружения мошенничества при onboarding клиентов. ИИ умеет быстро сканировать и проверять подлинность документов при регистрации, выявляя даже самые незначительные аномалии (например, размер шрифта, форматирование документов), которые могут свидетельствовать о том, что клиент не тот, за кого себя выдает, и требуют дополнительной проверки.

Хотя такие сценарии могут иметь значительный эффект внутри организации по управлению активами, максимизация их ценности во многом зависит от качества и доступности данных, которые их питают. В первую очередь, данные должны быть понятны человеку и машине в режиме самообслуживания. Часто компании извлекают данные из исходных приложений и переносят их в хранилище данных. Однако это лишает их важной семантики и контекста, специфичных для среды приложения. Без этой метаинформации результат ИИ — и его общий эффект — могут быть не оптимальными. Поэтому во многих случаях организации лучше оставить эти данные в их естественной среде приложений вместе с сопутствующей метаинформацией. Представьте эти данные как батареи, питающие генеративный ИИ, агентный ИИ и интеллектуальную аналитику внутри организации. Чем мощнее батареи, тем лучше организация сможет использовать свои инвестиции в ИИ для преодоления препятствий, с которыми она сталкивается.

Об авторе

Стюарт Грант — руководитель отдела рынков капитала, управления активами и богатством в SAP. Уже более 20 лет он работает с данными в индустрии капитальных рынков, занимаясь управлением продуктами, развитием бизнеса и управленческими функциями.