24 июля 2018 Архив
На Уолл-стрит разворачивается настоящее восстание машин, и это уже не сюжет фантастического блокбастера. Дело в том, что компания JPMorgan Chase запустила новую торговую программу, получившую многозначительное название LOXM. Если верить представителям холдинга, программа, в основу которой заложены новейшие достижения в сфере искусственного интеллекта, даст фору как старым стратегиям алгоритмической торговли, так и классическим управляющим. С начала прошлого года LOXM проходит тестирование на европейском рынке, и, если динамика результатов останется положительной, программу также начнут использовать в США и Азии.
Люди не выдерживают конкуренции с роботами. Благодаря внедрению LOXM процесс IPO станет практически полностью автоматизированным. По словам Викрама Пандита, экс-руководителя Citigroup, технологический прогресс станет причиной того, что к 2023-му году треть банковских должностей будет попросту упразднена. Дэвид Сигель, стоявший у истоков Two Sigma, считает, что тотальная компьютеризация поставит крест на целом ряде профессий. Но, может быть, не стоит слишком сгущать краски?
В чем причина успеха машин?
Технология искусственного интеллекта наделяет компьютер способностью мыслить и рассуждать. «Машинное обучение», одно из последних достижений в этой области, еще больше расширяет возможности машин. Теперь компьютеры самостоятельно обучаются, обрабатывая огромные объемы информации, а также читают и пишут тексты. Искусственный интеллект можно использовать и для решения более примитивных задач – например, автоматизировать процесс обработки административных запросов.
Кто останется без работы?
Первые кандидаты «на вылет» - представители профессий, связанных с рутинной работой: аналитики, занятые составлением однотипных отчетов; люди, работающие в бэк-офисах; служба поддержки. На сегодняшний день роботы отправили на биржу труда уже более 140 сотрудников JPMorgan Chase. Планируется, что только в течение этого года машины смогут выполнить около 1,7 млн. рутинных операций – таких, например, как сброс пользовательских паролей. Бухгалтеры, которые зачастую просто заменяют собой счетные машинки – еще одна «группа риска». Руководители инвестиционных компаний полагают, что внедрение новых технологий облегчит труд менеджеров среднего звена минимум на треть.
Какие профессии под угрозой?
Прогноз финансово-консультационного агентства Opimas LLC выглядит довольно-таки пессимистичным. В ближайшие годы машины оставят без работы около 90 тысяч сотрудников, занимающихся управлением активов (т.е. под сокращение попадет 30% общего количества людей, которые работают в этой отрасли). Сфера трейдинга и продаж пострадает меньше – 45 тыс. сотрудников и 15% соответственно. В общем и целом, новую работу придется искать примерно 230 тысячам банковских служащих. По словам представителей другого аналитического агентства, 80% компаний с Уолл-стрит уже применяют или планируют использовать технологии искусственного интеллекта в своей работе.
Кто следующий?
Как правило, обычный младший менеджер инвестиционной компании львиную долю своего рабочего времени тратит на сбор и обработку информации для составления отчетов. Исследования консалтинговой компании Kognetics показали, что средняя продолжительность рабочего дня аналитика инвестиционного банка превышает 16 часов. Почти 50% этого времени сотрудник занят созданием и обновлением различных графиков, которые затем демонстрируются инвесторам на презентациях. Техника машинного обучения позволяет компьютеру с легкостью выполнять подобные операции. Не стоит расслабляться и сотрудникам, занимающимся внутренним контролем: несмотря на увеличение общей нагрузки, за последние несколько лет количество банковских служащих сократилось на 10%. Для обозначения автоматизации процессов, которые связаны с необходимостью выполнить требования регулятора, был придуман новый термин – regtech. Таким образом, финансовые компании получают возможность сэкономить на compliance (проверке, соответствует ли потенциальный клиент требованиям регулятора). Сотрудники же, напротив, вовсе не рады такому развитию событий, поскольку в перспективе это грозит им потерей работы.
Кому еще следует опасаться финансовых технологий?
Такие компании, как On Deck Capital и Lending Club, можно считать пионерами онлайн-кредитования. Идея состояла в том, чтобы свести людей, нуждающихся в быстром кредите, с теми, кто хочет заработать на своем капитале. Сегодня ситуация на рынке меняется: банки, сотрудничая с финтех-компаниями, развивают собственное направление онлайн-кредитования и конкурируют друг с другом. Аналитики Bloomberg убеждены, что процессы автоматизации представляют непосредственную угрозу для представителей таких профессий, как кредитный менеджмент.
Как насчет хороших новостей?
Согласно прогнозу агентства Opimas, развитие новых технологий и обработки данных приведет к созданию 27 тысяч рабочих мест. Растет спрос на такие профессии, как «специалист по исследованию новых методов сбора и обработки информации» и «инженер машинного обучения». Скорее всего, лидерство в сфере внедрения новых технологий будет принадлежать американским банкам, поскольку они вкладывают в развитие искусственного интеллекта больше средств, чем их азиатские и европейские коллеги.
Выживет ли человек?
Какими бы умными и обучаемыми не были машины, такие чувства, как доверие или сопереживание, им все же недоступны. Если инвесторы все еще звонят своим персональным менеджерам, значит, люди пока не проиграли битву с компьютерами. Безусловно, инвестор нуждается в помощи менеджера, особенно при заключении крупных сделок или в тех случаях, когда ордер выставляется на индивидуальных условиях. В то же время, алгоритмы уже пришли на смену многим трейдерам, работающим на рынке акций. Востребованность электронных платформ объясняется тем, что использование алгоритмов позволяет проводить сделки быстрее и с меньшими издержками.
Что можно посоветовать новичкам?
«Не отставать от технического прогресса, ориентироваться на потребности клиента, научиться использовать данные», - по мнению Ричарда Джонсона из Greenwich Associates, эти качества являются главными составляющими успеха. Банки применяют новейшие технологии, чтобы оптимизировать все процессы, поэтому и вам необходимо их освоить. Есть другой путь: сделать ставку на взаимоотношениях с клиентами, поскольку эта сфера пока неподвластна компьютерам. Еще один вариант – сосредоточиться на сборе, обработке и использовании данных, помогая банкам в анализе и интерпретации информации, что способствует дальнейшему внедрению искусственного интеллекта. Компания McKinsey предлагает пойти еще более простым путем и научиться программировать на Python. Кстати, именно этот язык программирования применяется в таких инвестиционных банках, как Bank Of America и JPMorgan.
/templates/new/dleimages/no_icon.gif (C)
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter
Люди не выдерживают конкуренции с роботами. Благодаря внедрению LOXM процесс IPO станет практически полностью автоматизированным. По словам Викрама Пандита, экс-руководителя Citigroup, технологический прогресс станет причиной того, что к 2023-му году треть банковских должностей будет попросту упразднена. Дэвид Сигель, стоявший у истоков Two Sigma, считает, что тотальная компьютеризация поставит крест на целом ряде профессий. Но, может быть, не стоит слишком сгущать краски?
В чем причина успеха машин?
Технология искусственного интеллекта наделяет компьютер способностью мыслить и рассуждать. «Машинное обучение», одно из последних достижений в этой области, еще больше расширяет возможности машин. Теперь компьютеры самостоятельно обучаются, обрабатывая огромные объемы информации, а также читают и пишут тексты. Искусственный интеллект можно использовать и для решения более примитивных задач – например, автоматизировать процесс обработки административных запросов.
Кто останется без работы?
Первые кандидаты «на вылет» - представители профессий, связанных с рутинной работой: аналитики, занятые составлением однотипных отчетов; люди, работающие в бэк-офисах; служба поддержки. На сегодняшний день роботы отправили на биржу труда уже более 140 сотрудников JPMorgan Chase. Планируется, что только в течение этого года машины смогут выполнить около 1,7 млн. рутинных операций – таких, например, как сброс пользовательских паролей. Бухгалтеры, которые зачастую просто заменяют собой счетные машинки – еще одна «группа риска». Руководители инвестиционных компаний полагают, что внедрение новых технологий облегчит труд менеджеров среднего звена минимум на треть.
Какие профессии под угрозой?
Прогноз финансово-консультационного агентства Opimas LLC выглядит довольно-таки пессимистичным. В ближайшие годы машины оставят без работы около 90 тысяч сотрудников, занимающихся управлением активов (т.е. под сокращение попадет 30% общего количества людей, которые работают в этой отрасли). Сфера трейдинга и продаж пострадает меньше – 45 тыс. сотрудников и 15% соответственно. В общем и целом, новую работу придется искать примерно 230 тысячам банковских служащих. По словам представителей другого аналитического агентства, 80% компаний с Уолл-стрит уже применяют или планируют использовать технологии искусственного интеллекта в своей работе.
Кто следующий?
Как правило, обычный младший менеджер инвестиционной компании львиную долю своего рабочего времени тратит на сбор и обработку информации для составления отчетов. Исследования консалтинговой компании Kognetics показали, что средняя продолжительность рабочего дня аналитика инвестиционного банка превышает 16 часов. Почти 50% этого времени сотрудник занят созданием и обновлением различных графиков, которые затем демонстрируются инвесторам на презентациях. Техника машинного обучения позволяет компьютеру с легкостью выполнять подобные операции. Не стоит расслабляться и сотрудникам, занимающимся внутренним контролем: несмотря на увеличение общей нагрузки, за последние несколько лет количество банковских служащих сократилось на 10%. Для обозначения автоматизации процессов, которые связаны с необходимостью выполнить требования регулятора, был придуман новый термин – regtech. Таким образом, финансовые компании получают возможность сэкономить на compliance (проверке, соответствует ли потенциальный клиент требованиям регулятора). Сотрудники же, напротив, вовсе не рады такому развитию событий, поскольку в перспективе это грозит им потерей работы.
Кому еще следует опасаться финансовых технологий?
Такие компании, как On Deck Capital и Lending Club, можно считать пионерами онлайн-кредитования. Идея состояла в том, чтобы свести людей, нуждающихся в быстром кредите, с теми, кто хочет заработать на своем капитале. Сегодня ситуация на рынке меняется: банки, сотрудничая с финтех-компаниями, развивают собственное направление онлайн-кредитования и конкурируют друг с другом. Аналитики Bloomberg убеждены, что процессы автоматизации представляют непосредственную угрозу для представителей таких профессий, как кредитный менеджмент.
Как насчет хороших новостей?
Согласно прогнозу агентства Opimas, развитие новых технологий и обработки данных приведет к созданию 27 тысяч рабочих мест. Растет спрос на такие профессии, как «специалист по исследованию новых методов сбора и обработки информации» и «инженер машинного обучения». Скорее всего, лидерство в сфере внедрения новых технологий будет принадлежать американским банкам, поскольку они вкладывают в развитие искусственного интеллекта больше средств, чем их азиатские и европейские коллеги.
Выживет ли человек?
Какими бы умными и обучаемыми не были машины, такие чувства, как доверие или сопереживание, им все же недоступны. Если инвесторы все еще звонят своим персональным менеджерам, значит, люди пока не проиграли битву с компьютерами. Безусловно, инвестор нуждается в помощи менеджера, особенно при заключении крупных сделок или в тех случаях, когда ордер выставляется на индивидуальных условиях. В то же время, алгоритмы уже пришли на смену многим трейдерам, работающим на рынке акций. Востребованность электронных платформ объясняется тем, что использование алгоритмов позволяет проводить сделки быстрее и с меньшими издержками.
Что можно посоветовать новичкам?
«Не отставать от технического прогресса, ориентироваться на потребности клиента, научиться использовать данные», - по мнению Ричарда Джонсона из Greenwich Associates, эти качества являются главными составляющими успеха. Банки применяют новейшие технологии, чтобы оптимизировать все процессы, поэтому и вам необходимо их освоить. Есть другой путь: сделать ставку на взаимоотношениях с клиентами, поскольку эта сфера пока неподвластна компьютерам. Еще один вариант – сосредоточиться на сборе, обработке и использовании данных, помогая банкам в анализе и интерпретации информации, что способствует дальнейшему внедрению искусственного интеллекта. Компания McKinsey предлагает пойти еще более простым путем и научиться программировать на Python. Кстати, именно этот язык программирования применяется в таких инвестиционных банках, как Bank Of America и JPMorgan.
/templates/new/dleimages/no_icon.gif (C)
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter