Сім сценаріїв використання штучного інтелекту для допомоги менеджерам активів підвищити ефективність і продуктивність у умовах ринкових труднощів

Стюарт Грант — керівник напряму Capital Markets, Asset and Wealth Management у SAP.

Відкрийте для себе найкращі новини та події у фінтеху!

Підпишіться на інформаційний бюлетень FinTech Weekly

Читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та багатьох інших

Від стиснення комісій до несприятливих змін у макроекономічних умовах і до зростаючих технологічних інвестицій, які ще не окупилися так, як очікувалося, організації з управління активами стикаються з істотними зустрічними вітрами, коли календар переходить у 2026 рік.

У аналізі глобальної індустрії управління активами за 2025 рік McKinsey & Company, наприклад, з’ясувала, що маржі керуючих активами знизилися на три процентні пункти в Північній Америці та на п’ять процентних пунктів у Європі за останні п’ять років унаслідок факторів на кшталт цих.

Але для зняття тиску вже є «клапан» у вигляді цільових, добре розміщених впроваджень штучного інтелекту. ШІ в різних формах — генеративний, агентний тощо — починає демонструвати цінність у низці сценаріїв застосування в фронт-, середньому та бекофісі, надаючи керуючим активами інструменти для захоплення нових вигод від продуктивності та ефективності, для виявлення й використання прибуткових нових бізнес-можливостей попереду конкурентів. У своєму аналізі, який ґрунтується на опитуванні керівників рівня C (C-level) з компаній з управління активами в Північній Америці та Європі, McKinsey визначила, що для середнього керуючого активами потенційний вплив ШІ, gen AI та агентного ШІ «може бути трансформаційним — еквівалентним 25–40 відсоткам їхньої бази витрат».

Отже, виклик для організацій з управління активами полягає в тому, щоб визначити, де саме в межах їхніх організацій ШІ здатен приносити найбільшу цінність.

Впровадження ШІ для максимального ефекту

Компанії на всьому ландшафті управління активами застосовують ШІ на різних напрямках. Багато з цієї активності відбувається у більших організаціях, які мають глибокі ресурси для розробки власних можливостей навколо великих мовних моделей, цільових AI-агентів тощо. Але інший бік «монети» ШІ полягає в тому, що він також може допомогти керуючим активами за межами найбільших організацій Tier One конкурувати на більш рівних умовах із цими великими фірмами.

Крім того, хоча багато організацій спрямовують інвестиції на клієнтоорієнтовані сценарії застосування ШІ, важливо не ігнорувати можливості створення цінності через інші масштабовані впровадження ШІ в фронт-, середньому та бекофісі. Замість того щоб шукати точкові рішення, які можуть погано інтегруватися між собою, розумнішим підходом до створення цінності від ШІ може бути націлювання інвестицій на те, щоб «розчинити» віртуальні бар’єри між трьома шарами офісів — для створення ефективності, посилення продуктивності, оптимізації процесів і кращого інформування планування та стратегії.

Коротко кажучи: шукайте сценарії використання ШІ, які заохочують — і можуть використати — вільніший рух даних в межах організації. Ось кілька, що виглядають особливо перспективними:

1. Автоматизуйте та пришвидште фінансове закриття й інші фінансові функції. Історично фінанси були сферою, сповненою ручних процесів. За допомогою AI-агентів організації з управління активами мають можливість автоматизувати багато процесів у межах фінансової функції, зокрема фінансове закриття, а також AR, AP, звірку рахунків-фактур тощо. У цих сценаріях ШІ може підтримувати покращену автоматизацію передачі даних. Він також може надавати бізнес-користувачам у фінансах проактивні сповіщення — і практичні сценарії — щодо потенційно непомічених проблем із надлишком/нестачею капіталу, коригуваннями балансу та подібними речами.

2. Покращте управління ризиками завдяки справжньому узгодженню з фінансами. Дані з бекофісу можуть бути надзвичайно цінними для команд з управління ризиками в середньому офісі. Ці команди можуть використовувати дані щодо інвесторських вкладень, грошових потоків, ринкової ліквідності, маржі/застави тощо разом із профілем клієнта та даними про комунікації, щоб виявляти ранні сигнали про дострокові погашення/вихід клієнтів (redemptions) та пов’язані ризики ліквідності.

3. Виявляйте й швидко мобілізуйтеся на можливості нових структур комісій і бізнес-моделей. Організації можуть запропонувати своїм інструментам ШІ досліджувати й моделювати вплив потенційних змін комісій, а також нових бізнес-моделей. Які висновки підказують історичні дані щодо того, як зміна комісії вплине на дебіторську заборгованість? Чи є можливості розділити існуючу сферу бізнесу (скажімо, конкретний клас активів або географічні фонди) на дві чи більше частин, або інакше групувати клієнтів, і якщо так, то наскільки сильним є бізнес-кейс для таких кроків?

4. Інформуйте рішення щодо розширення на нові продукти або географії. Ваша організація розглядає вихід у перспективний, але відносно ризикований новий географічний ринок. Як виглядали результати подібних кроків у минулому з точки зору очікуваних і фактичних витрат? Якими є ймовірні регуляторні та HR-впливи такого кроку? Діалог із генеративним AI цифровим асистентом може дати цінні відповіді на запитання на кшталт цих — і привести до краще обґрунтованих стратегічних рішень.

5. Моделюйте сценарії «що якби» щодо потенційного впливу ребалансування портфеля на майбутні прибутки, а також на пріоритети інвестування клієнтів і схильність до ризику. Інструменти ШІ можуть дати уявлення про потенційний вплив таких змін, а також запропонувати рекомендації щодо оптимального часу з огляду на зобов’язання з кредиторської заборгованості та інші фактори. Пов’язуючи такі речі з даними, ШІ допомагає усунути розриви в інформації між фінансовою функцією та управлінням портфелем у фронтофісі, підтримуючи більш «точне» стратегічне планування та бюджетування.

У випадку однієї фірми, з якою я працюю, наприклад, вони прагнуть поєднати дані про атрибуцію портфеля щодо результативності окремих елементів свого портфеля з даними про схильність клієнтів до ризику та структури комісій. Мета — краще зрозуміти фінансові відлуння ребалансування портфеля відносно очікувань клієнтів і майбутніх прибутків.

6. Підвищуйте продуктивність. Деякі керівники в сфері управління активами, з якими я нещодавно спілкувався, кажуть, що їхні організації прагнуть подвоїти обсяг активів під управлінням без суттєвого збільшення чисельності персоналу — просто ширше використовуючи ШІ та AI-агенти в межах своїх організацій. Вони створюють AI-агенти й розміщують їх поруч із працівниками — як цифрові розширення цих працівників, по суті. Зрештою, вигоди від продуктивності, які надають ці агенти, дозволяють малим і середнім фірмам «відповідати своєму розміру» та конкурувати на більш рівних умовах із більшими фірмами.

7. Удоскональте виявлення шахрайства під час онбордингу клієнтів. ШІ добре вміє швидко сканувати й перевіряти автентичність документів для онбордингу, виявляючи навіть найменші аномалії (у розмірі шрифту, форматуванні документа тощо), які можуть вказувати на те, що клієнт не є тим, за кого себе видає, і тому потребує додаткового скринінгу.

Наскільки ефективними можуть бути такі сценарії в організації з управління активами, максимізація їхньої цінності значною мірою залежить від якості та доступності даних, які їх «живлять». Перш за все, дані мають бути зрозумілими як людині, так і машині в межах самостійного сервісу (self-service). Часто фірми витягують дані з вихідних застосунків і переносять їх у data lake. Однак це усуває вкрай важливу семантику та контекст, специфічні для середовища застосунків. Без цих метаданих результат — і загальний вплив — ШІ можуть бути неоптимальними. Тому в багатьох випадках організаціям краще залишати ці дані в їхньому природному середовищі застосунку разом із супровідними метаданими. Уявляйте дані в цих застосунках як батарейки, які живлять генеративний ШІ, агентний ШІ та інтелектуальну аналітику в межах організації. Чим потужніші ці батарейки, тим краще організація з управління активами зможе використати свої інвестиції в ШІ, щоб «прорізати» зустрічні вітри, з якими вона стикається.

Про автора

Стюарт Грант — керівник напряму Capital Markets, Asset and Wealth Management у SAP. Протягом 20+ років він працює з даними в індустрії капітальних ринків у ролях, що охоплюють управління продуктами, розвиток бізнесу та бізнес-менеджмент.