Кароткі адказ: штучны інтэлект не цалкам заменіць інвестыцыйных банкіраў, але ён возьме на сябе значную частку малодшай «вытворчай» працы і скароціць некаторыя каманды па меры перабудовы працоўных працэсаў. Калі фірмы змогуць абмяжоўваць інструменты ў рамках рэек адпаведнасці патрабаванням і герметычных журналаў аўдыту, праца аналітыкаў хутка сціскаецца; калі давер парушаецца пад ціскам, людзі ўсё роўна будуць прымаць рашэнні.
Асноўныя высновы:
Аўтаматызацыя задач : выкарыстоўвайце штучны інтэлект для першых чарнавікоў, кампазіцый, рэзюмэ і фарматавання слайдаў.
Перавага чалавека : акцэнт на даверы, перамовах, палітыцы і адказнасці ў рэальных здзелках.
Змена старшынства : аналітыкі сціскаюць кадры; супрацоўнікі/віцэ-прэзідэнты атрымліваюць уплыў дзякуючы агляду і ацэнцы.
Кантроль — перш за ўсё : настойвайце на аўдытарскіх журналах, сцяжках нявызначанасці і строгіх абмежаваннях на адпаведнасць.
Рызыка навучання : калі знікае цяжкая праца, аднавіце вучнёўства з дапамогай мэтанакіраваных цыклаў практыкі.
Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:
🔗 Ці заменіць штучны інтэлект рэнтгенолагаў у бліжэйшай будучыні
Як можа змяніцца праца візуалізацыі з дапамогай дыягностыкі з дапамогай штучнага інтэлекту.
🔗 Ці заменіць штучны інтэлект бухгалтараў, ці зменіць іх ролю?
З чым можа справіцца аўтаматызацыя, і дзе людзі ўсё яшчэ маюць значэнне.
🔗 Ці заменіць штучны інтэлект аналітыкаў дадзеных: сапраўдная размова
Практычны погляд на задачы, якія штучны інтэлект можа і не можа замяніць.
🔗 Ці заменіць штучны інтэлект юрыстаў? Пытанне больш складанае, чым здаецца
Чаму юрыдычная праца супраціўляецца поўнай аўтаматызацыі, нягледзячы на хуткі прагрэс штучнага інтэлекту.
Кароткі адказ на пытанне «Ці заменіць штучны інтэлект інвестыцыйных банкіраў» 📌
Штучны інтэлект наўрад ці цалкам заменіць інвестыцыйных банкіраў, бо банкаўская справа — гэта не проста вытворчасць вынікаў, а заваёва даверу, пераадоленне неадназначнасцей і заключэнне здзелак, калі ў кожнага свае стымулы і выбарчая памяць.
Але штучны інтэлект абавязкова:
-
Аўтаматызаваць значную частку аналізу, чарнавікоў і працэсаў
-
Сцісканне тэрмінаў для прэзентацый і іх выканання
-
Скараціць колькасць людзей, неабходных для пэўных узроўняў працы
-
Зрушыць каштоўнасць у бок адносін, канкурэнтаздольнасці + меркавання + размеркавання
-
Прымусіць банкі перагледзець мадэль «вучнёўства» паміж аналітыкамі і партнёрамі
Такім чынам, калі вы пытаецеся: «Ці заменіць штучны інтэлект інвестыцыйных банкіраў?», як быццам гэта адзіны пераключальнік паміж «так» і «не», прамы адказ: штучны інтэлект замяняе задачы, а не ўвесь від 🧠🤖
Хуткая праверка рэальнасці: гэта не «калі-небудзь» — гэта ўжо ўваходзіць у матэматыку працоўнай сілы 🔢
Зразумелы спосаб сфармуляваць гэта так: кіраўнікі не абмяркоўваюць, ці мае значэнне штучны інтэлект, — яны складаюць бюджэт зыходзячы з гэтага.
-
Згодна з апытаннем працадаўцаў, праведзеным Сусветным эканамічным форумам, 86% чакаюць, што штучны інтэлект і тэхналогіі апрацоўкі інфармацыі пераўтвораць іх бізнес да 2030 года, і ў той жа працы падкрэсліваецца маштабная цякучка працоўных месцаў (стварэнне + перамяшчэнне), выкліканая структурнай трансфармацыяй. [1]
-
Тым часам, буйныя даследаванні прадукцыйнасці сцвярджаюць, што генератыўны штучны інтэлект можа істотна змяніць пагадзінную прадукцыйнасць, калі арганізацыі паспяхова пераразмеркуюць час і зменяць працоўныя працэсы (вялікае «калі», але ў гэтым і сэнс). [2]
Пераклад: нават калі «банкіры» не знікнуць, аперацыйная мадэль не застанецца ранейшай.
Чым займаюцца інвестыцыйныя банкіры (тая частка, пра якую людзі забываюць) 🧾📈
Калі б інвестыцыйны банкінг быў проста электроннымі табліцамі і слайд-калодамі, гэтая размова ўжо б скончылася. Але гэтая праца больш падобная на пяць задач, накладзеных у плашч:
-
Ініцыятыва (пошук і атрыманне працы).
Будаўніцтва адносін, пазіцыянаванне, выбар часу, палітыка. Трохі тэрапіі, трохі стратэгіі, трохі шахмат ♟️ -
Выкананне (заключэнне здзелкі).
Каардынацыя паміж юрыстамі, бухгалтарамі, унутранымі камітэтамі, кіраўніцтвам кліента, контрагентамі... плюс пастаянныя «невялікія» крызісы. -
Ацэнка і апавяданне
Не проста лічбы — гісторыя, якая вытрымала крытыку. Чаму гэтая здзелка, чаму зараз, чаму такая цана. -
Кіраванне працэсамі:
тэрміны, пакоі дадзеных, запыты на праверку, кантроль за зацікаўленымі бакамі. У асноўным гэта прафесійнае кіраванне катамі 🐈 -
Кіраванне рызыкамі і ацэнка рэпутацыі.
Што не рабіць, гэтак жа важна, як і тое, што рабіць. Часам нават больш.
Штучны інтэлект можа дапамагчы з усімі пяццю. Замяніць усе пяць складаней.
Што робіць штучны інтэлект у інвестыцыйным банкінгу добрай версіяй 🤝🤖
«Добрая версія» штучнага інтэлекту ў банкаўскай сферы — гэта не тая, якая стварае самы прыгожы абзац. Гэта тая, якая паводзіць сябе як надзейны малодшы калега па камандзе, які:
-
Не мае галюцынацый (ці прынамсі выразна паказвае на нявызначанасць)
-
Тлумачыць свае здагадкі , не ператвараючыся ў лекцыю па філасофіі
-
Працуе ў межах абмежаванняў адпаведнасці , не наракаючы на гэта
-
Выкарыстоўвае паслядоўныя шаблоны і кантроль версій (банкаўская справа мае алергію на выпадковасць)
-
Разумее кантэкст — дынаміку сектара, нормы структуры здзелак, асаблівасці кліента
-
Захоўвае журнал аўдыту , каб хтосьці мог пазней абараніць вынік 😬
Акрамя таго: фінансы ўжо ўкараняюць штучны інтэлект (у тым ліку GenAI) у такіх сферах, як апрацоўка бэкэнда і адпаведнасць патрабаванням, пры гэтым відавочна звяртаючы ўвагу на такія рызыкі, як непразрыстасць, прыватнасць, кібербяспека і прадузятасць. Уся гэтая супярэчнасць — вось у чым сэнс. [3]
Схаваная патрэба — гэта давер. Мадэль можа быць разумнай, але калі ёй нельга давяраць пад ціскам, яна становіцца перашкодай. Як спартыўны аўтамабіль з ненадзейнымі тармазамі — цікава, пакуль не перастане імі быць.
Дзе штучны інтэлект праяўляе сябе першымі: у «прамысловых» частках банкаўскай справы 🏭🧠
Найбольш ранняе перамяшчэнне адбываецца ў працы, якая:
-
Высокі аб'ём
-
На аснове шаблонаў
-
Схільныя да памылак з боку людзей
-
Лёгка праверыць механічна
Так, шмат класічных праблем аналітыкаў знаходзіцца ў зоне выбуху.
Задачы, якія, верагодна, будуць аўтаматызаваны (або значна сціснуты)
-
Напісанне тэкстаў першапачатковай прэзентацыі і аглядаў рынку ✍️
-
Стварэнне табліц кампенсацый з структураваных уваходных дадзеных
-
Рэзюмэ дакументаў, транскрыпцыі, даследчыя нататкі
-
Фарматаванне слайдаў і выкананне правілаў брэнда (бывай, вайна выраўноўвання а 2-й гадзіне ночы) 🎯
-
Стварэнне чарнавікоў раздзелаў CIM з прадстаўленых заўваг да праверкі
-
Хуткае стварэнне некалькіх сцэнарыяў ацэнкі
-
Напісанне электронных лістоў, абнаўленне статусу, парадак дня сустрэч (гэтыя гламурныя рэчы...)
Паварот
Нават калі штучны інтэлект «выконвае» задачу, людзі ўсё роўна:
-
Праверце гэта
-
Выправіць гэта
-
Абараніце гэта ўнутры
-
Прэзентуйце гэта звонку
Такім чынам, праца пераключаецца з стварэння на праверку, кантроль і ацэнку . Што гучыць прасцей... пакуль вы самі не падпішаце гэта 😵💫
Вельмі тыповая гісторыя: 23:17, кліент хоча да раніцы «больш жорсткую гісторыю з доляй у капітале», і камусьці патрэбныя тры версіі для трох унутраных выбаршчыкаў. Надзейная сістэма штучнага інтэлекту можа напісаць мову першага праходу і пабудаваць каркас слайда за лічаныя хвіліны, а потым памочнік/віцэ-прэзідэнт робіць сапраўдную працу: выпраўляе тое, што тэхнічна правільна, але камерцыйна няправільна .
Дзе штучны інтэлект змагаецца: чалавечы клей, які заключае здзелкі 🧩💬
Вось няёмкая праўда: значная частка каштоўнасці інвестыцыйнага банкінгу мае сацыяльны і сітуацыйны характар. Не фальшыва-сацыяльны характар, а кантэкстна-сацыяльны.
Штучны інтэлект мае больш праблем з:
-
Псіхалогія кліента: страх, эга, унутраная палітыка, дынаміка савета дырэктараў
-
Нюансы перамоваў: што сказана, а што маецца на ўвазе
-
Інстынкт часу: калі націснуць, калі зрабіць паўзу
-
Давер, заснаваны на рэпутацыі: «Я ўжо бачыў гэты фільм раней, не рабі гэтага»
-
Крэатыўнае структураванне ва ўмовах абмежаванняў (падатковыя, кіраўніцкія, рэгулятарныя супярэчнасці)
-
Адказнасць: кліенты хочуць чалавека, які адказвае за парады
Мадэль можа прапанаваць структуру. Яна не можа сядзець насупраць генеральнага дырэктара, які напалову раззлаваны і напалову напалоханы, і спакойна вяртаць размову да рацыянальнага выбару. Гэта вельмі чалавечы навык. Не магічны — чалавечы.
Параўнальная табліца: лепшыя канфігурацыі «ШІ + банкінг» (і каму яны дапамагаюць) 📊✨
Вось практычны погляд — не рэкламны тэкст «лепшы інструмент штучнага інтэлекту», а хутчэй «лепшая схема выкарыстання».
| Інструмент / Налада | Аўдыторыя | Кошт | Чаму гэта працуе |
|---|---|---|---|
| Аналітык-пілот для кампіляцый і чарнавікоў | Аналітыкі, партнёры | $-$$ | Паскарае напісанне першых чарнавікоў + памяншае колькасць дурных памылак. Усё яшчэ патрабуе праверкі (заўсёды). |
| Генератар пляцоўкі з фірмовымі агароджамі | Каманды пакрыцця | $$ | Хутка пераўтварае прыблізныя планы ў прыдатныя для выкарыстання старонкі... хоць фарматаванне часам бывае дзіўным |
| Падсумаванне стараннасці + бот пытанняў і адказаў | Каманды па здзелках | $$-$$$ | Значна скарачае час чытання, але толькі калі доступ да дадзеных чысты і дазволены |
| Унутраны пошук ведаў (палітыка, прэцэдэнты) | Усе | $$ | Знаходзіць адказ на пытанне «як мы гэта рабілі ў мінулы раз?» — велізарная эканомія часу 📚 |
| Аналітыка ўзаемаадносін (сігналы, картаграфаванне рахункаў) | Пажылыя людзі, паходжанне | $$-$$$ | Дапамагае вызначыць час і ракурсы; не замяняе рэальныя адносіны |
| Працоўны працэс зацвярджэння + праверка адпаведнасці | Рызыка, юрыдычныя, банкіры | $$$ | Прадухіляе памылкі, якія трапляюць у загалоўкі газет. А таксама запавольвае працэс… як ні парадаксальна 😬 |
Так, цэны невыразныя. Гэта зроблена наўмысна. Банкаўскія закупкі — гэта асобны паралельны сусвет.
Ці заменіць штучны інтэлект інвестыцыйных банкіраў: гэта залежыць ад стажу 👔🧑💻
Вось тут і пачынаецца пікантная размова.
Аналітыкі і юніёры 😵💫
Шмат юніёрскай працы — гэта:
-
Распрацоўка чарцяжоў
-
Фарматаванне
-
Абнаўленне
-
Перабудова той жа мадэлі з невялікімі зменамі
Штучны інтэлект моцна сціскае гэта. Гэта азначае:
-
Для таго ж выніку можа спатрэбіцца менш малодшых спецыялістаў
-
Ад малодшых студэнтаў, якія застануцца, чакаецца, што яны хутчэй пачнуць працаваць на больш высокім узроўні
-
Мадэль «навучання праз боль» парушаецца
Існуе рэальная рызыка: калі штучны інтэлект пазбавіць ад цяжкай працы, юніёры таксама могуць страціць паўтарэнне, якое развівае інтуіцыю. Гэта як вучыцца гатаваць, толькі заказваючы ежу — вы выжывеце, але не станеце шэф-поварам.
Партнёры і віцэ-прэзідэнты 🧠
Гэтыя ролі могуць стаць больш каштоўнымі, таму што яны:
-
Пераўтварыце патрэбы кліента ў вынікі
-
Вызначце няспраўнасць перад адпраўкай
-
Кіраванне зацікаўленымі бакамі і тэрмінамі
-
Інтэрпрэтаваць неадназначнасць і рабіць званкі
Штучны інтэлект робіць іх хутчэйшымі, а не састарэлымі.
МД і выклікальнікі дажджу ☔
Калі вы сапраўды атрымліваеце прыбытак праз адносіны і давер, штучны інтэлект вас не заменіць. Ён можа нават пашырыць разрыў паміж:
-
Банкіры, якія могуць ініцыяваць і кансультаваць
-
Банкіры, якія ў асноўным кантралююць працэс
Жорстка, але… так.
Новы набор навыкаў банкіра (г. зн. як не трапіць у тупік) 🧰🚀
Калі штучны інтэлект пазбаўляе вас ад паўторнай вытворчасці, то застанецца тое, за што плацяць людзі.
Навыкі, якія становяцца больш каштоўнымі
-
Пабудова апавядання кліента: ператварэнне складанасці ў пераканаўчасць 🎤
-
Камерцыйнае меркаванне: што важна, што не, што рызыкоўна
-
Распазнаванне сектаральных шаблонаў: разуменне прычын, якія стаяць за лічбамі
-
Перамовы і ўплыў: унутраныя і знешнія
-
Кіраўніцтва працэсамі: забеспячэнне прасоўвання здзелак, нягледзячы на складанасці
-
Кантроль штучнага інтэлекту: падказкі, праверка, стрэс-тэставанне вынікаў
І так, «добра валодаць штучным інтэлектам» становіцца рэальнасцю — не ў нейкім сенсацыйным сэнсе. Хутчэй, як: ці можаце вы выкарыстоўваць яго адказна, хутка і не бянтэжыць каманду.
Нязручныя рэчы: рызыка, адпаведнасць патрабаванням і адказнасць ⚠️🏛️
Банкаўская справа — гэта не пясочніца. Гэта машына падсправаздачнасці.
Дзве вельмі непрывабныя рэаліі ўплываюць на хуткасць прыняцця:
-
Кіраванне рызыкамі мадэлі не з'яўляецца абавязковым.
Банкаўскія рэгулятары маюць даўнія чаканні адносна кіравання рызыкамі мадэлі: праверка, дакументацыя і кіраванне. (Генератыўны штучны інтэлект не атрымлівае чароўны пропуск — хутчэй, ён павышае планку кантролю.) [4] -
Сувязь і захоўванне запісаў хутка становяцца складанымі.
Брокеры-дылеры маюць відавочныя абавязацельствы па захоўванні бізнес-камунікацый (у тым ліку электронных) у адпаведнасці з рэжымамі вядзення запісаў SEC/FINRA. Гэта мае значэнне, калі людзі пачынаюць устаўляць кантэкст здзелкі ў інструменты, ствараць чарнавікі або «размаўляць» з унутранымі ботамі. [5]
Такім чынам, укараненне часта выглядае наступным чынам: «Штучны інтэлект паўсюль... але толькі пасля таго, як ён будзе агароджаны»
Як выглядае будучыня: менш слаёў, хутчэйшыя цыклы, больш спецыялізацыі 🔄💼
Рэалістычным вынікам з'яўляецца не знікненне банкіраў. Гэта пераўтварэнне банкіраў:
-
Каманды па эканамічна выгадных здзелках з падтрымкай сістэм штучнага інтэлекту
-
Больш «груп» талентаў па сектары + прадуктах + выкананні
-
Хутчэйшая ітэрацыя прэзентацый і мадэляў
-
Большы акцэнт на размеркаванні (хто можа размяшчаць, хто можа прыцягваць пакупнікоў, хто можа перамяшчаць капітал)
-
Падзел паміж:
-
Кансультацыйная праца з высокім узроўнем даверу (з вялікай колькасцю людзей)
-
Вытворчая праца з вялікім аб'ёмам (з выкарыстаннем штучнага інтэлекту)
-
Акрамя таго, чакайце, што больш буцікаў будуць пераўзыходзіць свае патрэбы. Калі штучны інтэлект дасць невялікім камандам вытворчыя магутнасці буйным фірмам, дыферэнцыяцыяй стануць адносіны, меркаванні і нішавая экспертыза 🥊
Ці заменіць штучны інтэлект інвестыцыйных банкіраў: кампактная версія 🧾✅
Ці заменіць штучны інтэлект інвестыцыйных банкіраў? Не цалкам. Але ён заменіць значную частку таго, чым банкіры займаюцца, асабліва малодшую вытворчую працу.
Што прыліпае:
-
Адносіны
-
Суд
-
Перамовы
-
Падсправаздачнасць
-
Арыентацыя ў чалавечых сістэмах (дошкі, эга, палітыка… так)
Што змяняецца:
-
Памеры каманд
-
Схемы навучання
-
Чаканая хуткасць
-
Вызначэнне паняцця «дададзеная вартасць»
Перамагае банкір, які становіцца выдатным рэдактарам рэальнасці — выкарыстоўваючы штучны інтэлект для атрымання магутнасці, захоўваючы пры гэтым апантаную адказнасць за рашэнне. Трохі паэтычна, але таксама праўдзіва. Як выкарыстанне электраінструмента: ён робіць вас хутчэйшым, а не мудрэйшым.
Часта задаваныя пытанні
Ці заменіць штучны інтэлект цалкам інвестыцыйных банкіраў?
Не акуратна, ад пачатку да канца. Інвестыцыйны банкінг — гэта не проста вынікі, гэта давер, меркаванне, палітыка і прымушэнне рэальных людзей сказаць «так» пад ціскам. Штучны інтэлект заменіць часткі працы, сцісне тэрміны і паменшыць некаторыя пласты, асабліва ў малодшай вытворчасці. Але кліенты ўсё роўна хочуць чалавека, які адказвае за парады (і наступствы). 🤝
Якія задачы інвестыцыйнага банкінгу, хутчэй за ўсё, будуць аўтаматызаваны ў першую чаргу?
«Прамысловая» праца атрымлівае ўдар першым: вялікі аб'ём, заснаваная на шаблонах і лёгкая для механічнай праверкі. Уявіце сабе тэкст прэзентацыі першага праходу, агляды рынку, табліцы параўнанняў, рэзюмэ дакументаў/стэнаграм, фарматаванне слайдаў, чарнавікі раздзелаў CIM, сцэнарныя запускі і бясконцыя абнаўленні статусу. Фішка ў тым, што вы не спыняеце працу — вы пераходзіце ад стварэння да праверкі, выпраўлення і абароны выніку, калі ён камерцыйна няправільны.
Ці заменіць штучны інтэлект інвестыцыйных банкіраў на ўзроўні аналітыкаў?
Штучны інтэлект моцна сціскае класічны працэс аналітыкі: чарнавік, фарматаванне, абнаўленне і перабудову той жа мадэлі з дапамогай невялікіх карэкціровак. Гэта можа азначаць меншую колькасць юніёраў, неабходных для таго ж выніку, і больш высокія чаканні для тых, хто застаецца. Рызыка заключаецца ў навучанні: калі знікае цяжкая праца, знікае і паўтарэнне, якое фарміруе інстынкты. Нельга стаць хітрым, проста «заказваючы» працу. 😅
Што адбываецца з партнёрамі, віцэ-прэзідэнтамі і кіраўнікамі кампаній па меры распаўсюджвання штучнага інтэлекту?
Каштоўнасць супрацоўнікаў і віцэ-прэзідэнтаў можа павялічыцца, бо яны перакладаюць складаныя патрэбы кліентаў у гатовыя вынікі і выяўляюць праблемы да таго, як што-небудзь будзе адпраўлена. Яны таксама кіруюць тэрмінамі, зацікаўленымі бакамі і неадназначнасцямі — сферамі, дзе штучны інтэлект усё яшчэ мае праблемы. Для кіраўнікоў праектаў ініцыятыва, заснаваная на адносінах і даверы, не знікае. Павялічваецца разрыў паміж тымі, хто стварае дажджы, і людзьмі, якія ў асноўным кантралююць працэсы. ☔
Чаму штучны інтэлект мае праблемы з тымі часткамі банкаўскай сістэмы, якія заключаюць здзелкі?
Таму што самыя складаныя часткі — гэта сітуацыйныя і чалавечыя. Штучны інтэлект можа прапанаваць структуры, але псіхалогія кліента, палітыка савета дырэктараў, нюансы перамоваў і інстынкт часу — гэта не чыстыя наборы дадзеных. Давер, заснаваны на рэпутацыі, таксама складаны: «Я ўжо бачыў гэты фільм раней» — гэта часткова вопыт, часткова адказнасць. Калі генеральны дырэктар напалову злы і напалову напалоханы, камусьці трэба кіраваць пакоем, а не проста генераваць тэкст.
Як банкі могуць выкарыстоўваць штучны інтэлект у інвестыцыйным банкінгу, не апякаючыся?
«Добрая» сістэма паводзіць сябе як надзейны малодшы калега па камандзе: яна пазначае нявызначанасць, тлумачыць здагадкі, працуе ў межах абмежаванняў адпаведнасці і падтрымлівае адпаведнасць шаблонаў. Гэтак жа важна, што ёй патрэбен аўдытарскі след, каб хтосьці мог пазней абараніць вынікі. Укараненне часта выглядае як «штучны інтэлект паўсюль... але агароджаны», таму што рызыкі прыватнасці, кібербяспекі, непразрыстасці і прадузятасці не знікаюць у дзень заключэння здзелкі. ⚠️
Якія найбольшыя рызыкі захавання адпаведнасці патрабаванням і вядзення ўліку ў GenAI у банкаўскай сферы?
Дзве рэальнасці запавольваюць усё. Па-першае, кіраванне рызыкамі мадэлі не з'яўляецца неабавязковым — рэгулятары чакаюць праверкі, дакументацыі і кантролю, і GenAI можа падняць планку, а не панізіць яе. Па-другое, важныя камунікацыі і захоўванне запісаў: калі людзі ўстаўляюць кантэкст здзелкі ў інструменты або ствараюць чарнавікі ў чаце, гэта можа стварыць праблемы з захоўваннем і кантролем у брокерска-дылерскіх рэжымах.
Як заставацца каштоўным, калі штучны інтэлект змяняе інвестыцыйны банкінг?
Думайце пра «конія сілы, а не пра мудрасць». Выкарыстоўвайце штучны інтэлект для хутчэйшага складання чарнавікоў, структуравання і паўтарэння, а потым марнуйце свой чалавечы час на апавяданне, камерцыйную ацэнку, распазнаванне сектаральных шаблонаў, перамовы і кіраўніцтва працэсамі. Быць «добра валодаючым штучным інтэлектам» азначае адказна кіраваць ім: добра падказваць, праводзіць стрэс-тэсты на выніках і выяўляць тое, што тэхнічна правільна, але камерцыйна няправільна. Пераможцы становяцца выдатнымі рэдактарамі рэальнасці. 🧠🤖
Часта задаваныя пытанні
Ці заменіць штучны інтэлект цалкам інвестыцыйных банкіраў?
Не акуратна, ад пачатку да канца. Інвестыцыйны банкінг — гэта не проста вынікі, гэта давер, меркаванне, палітыка і прымушэнне рэальных людзей сказаць «так» пад ціскам. Штучны інтэлект заменіць часткі працы, сцісне тэрміны і паменшыць некаторыя пласты, асабліва ў малодшай вытворчасці. Але кліенты ўсё роўна хочуць чалавека, які адказвае за парады (і наступствы). 🤝
Якія задачы інвестыцыйнага банкінгу, хутчэй за ўсё, будуць аўтаматызаваны ў першую чаргу?
«Прамысловая» праца атрымлівае ўдар першым: вялікі аб'ём, заснаваная на шаблонах і лёгкая для механічнай праверкі. Уявіце сабе тэкст прэзентацыі першага праходу, агляды рынку, табліцы параўнанняў, рэзюмэ дакументаў/стэнаграм, фарматаванне слайдаў, чарнавікі раздзелаў CIM, сцэнарныя запускі і бясконцыя абнаўленні статусу. Фішка ў тым, што вы не спыняеце працу — вы пераходзіце ад стварэння да праверкі, выпраўлення і абароны выніку, калі ён камерцыйна няправільны.
Ці заменіць штучны інтэлект інвестыцыйных банкіраў на ўзроўні аналітыкаў?
Штучны інтэлект моцна сціскае класічны працэс аналітыкі: чарнавік, фарматаванне, абнаўленне і перабудову той жа мадэлі з дапамогай невялікіх карэкціровак. Гэта можа азначаць меншую колькасць юніёраў, неабходных для таго ж выніку, і больш высокія чаканні для тых, хто застаецца. Рызыка заключаецца ў навучанні: калі знікае цяжкая праца, знікае і паўтарэнне, якое фарміруе інстынкты. Нельга стаць хітрым, проста «заказваючы» працу. 😅
Што адбываецца з партнёрамі, віцэ-прэзідэнтамі і кіраўнікамі кампаній па меры распаўсюджвання штучнага інтэлекту?
Каштоўнасць супрацоўнікаў і віцэ-прэзідэнтаў можа павялічыцца, бо яны перакладаюць складаныя патрэбы кліентаў у гатовыя вынікі і выяўляюць праблемы да таго, як што-небудзь будзе адпраўлена. Яны таксама кіруюць тэрмінамі, зацікаўленымі бакамі і неадназначнасцямі — сферамі, дзе штучны інтэлект усё яшчэ мае праблемы. Для кіраўнікоў праектаў ініцыятыва, заснаваная на адносінах і даверы, не знікае. Павялічваецца разрыў паміж тымі, хто стварае дажджы, і людзьмі, якія ў асноўным кантралююць працэсы. ☔
Чаму штучны інтэлект мае праблемы з тымі часткамі банкаўскай сістэмы, якія заключаюць здзелкі?
Таму што самыя складаныя часткі — гэта сітуацыйныя і чалавечыя. Штучны інтэлект можа прапанаваць структуры, але псіхалогія кліента, палітыка савета дырэктараў, нюансы перамоваў і інстынкт часу — гэта не чыстыя наборы дадзеных. Давер, заснаваны на рэпутацыі, таксама складаны: «Я ўжо бачыў гэты фільм раней» — гэта часткова вопыт, часткова адказнасць. Калі генеральны дырэктар напалову злы і напалову напалоханы, камусьці трэба кіраваць пакоем, а не проста генераваць тэкст.
Як банкі могуць выкарыстоўваць штучны інтэлект у інвестыцыйным банкінгу, не апякаючыся?
«Добрая» сістэма паводзіць сябе як надзейны малодшы калега па камандзе: яна пазначае нявызначанасць, тлумачыць здагадкі, працуе ў межах абмежаванняў адпаведнасці і падтрымлівае адпаведнасць шаблонаў. Гэтак жа важна, што ёй патрэбен аўдытарскі след, каб хтосьці мог пазней абараніць вынікі. Укараненне часта выглядае як «штучны інтэлект паўсюль... але агароджаны», таму што рызыкі прыватнасці, кібербяспекі, непразрыстасці і прадузятасці не знікаюць у дзень заключэння здзелкі. ⚠️
Якія найбольшыя рызыкі захавання адпаведнасці патрабаванням і вядзення ўліку ў GenAI у банкаўскай сферы?
Дзве рэальнасці запавольваюць усё. Па-першае, кіраванне рызыкамі мадэлі не з'яўляецца неабавязковым — рэгулятары чакаюць праверкі, дакументацыі і кантролю, і GenAI можа падняць планку, а не панізіць яе. Па-другое, важныя камунікацыі і захоўванне запісаў: калі людзі ўстаўляюць кантэкст здзелкі ў інструменты або ствараюць чарнавікі ў чаце, гэта можа стварыць праблемы з захоўваннем і кантролем у брокерска-дылерскіх рэжымах.
Як заставацца каштоўным, калі штучны інтэлект змяняе інвестыцыйны банкінг?
Думайце пра «конія сілы, а не пра мудрасць». Выкарыстоўвайце штучны інтэлект для хутчэйшага складання чарнавікоў, структуравання і паўтарэння, а потым марнуйце свой чалавечы час на апавяданне, камерцыйную ацэнку, распазнаванне сектаральных шаблонаў, перамовы і кіраўніцтва працэсамі. Быць «добра валодаючым штучным інтэлектам» азначае адказна кіраваць ім: добра падказваць, праводзіць стрэс-тэсты на выніках і выяўляць тое, што тэхнічна правільна, але камерцыйна няправільна. Пераможцы становяцца выдатнымі рэдактарамі рэальнасці. 🧠🤖
Часта задаваныя пытанні
Ці заменіць штучны інтэлект цалкам інвестыцыйных банкіраў?
Не акуратна, ад пачатку да канца. Інвестыцыйны банкінг — гэта не проста вынікі, гэта давер, меркаванне, палітыка і прымушэнне рэальных людзей сказаць «так» пад ціскам. Штучны інтэлект заменіць часткі працы, сцісне тэрміны і паменшыць некаторыя пласты, асабліва ў малодшай вытворчасці. Але кліенты ўсё роўна хочуць чалавека, які адказвае за парады (і наступствы). 🤝
Якія задачы інвестыцыйнага банкінгу, хутчэй за ўсё, будуць аўтаматызаваны ў першую чаргу?
«Прамысловая» праца атрымлівае ўдар першым: вялікі аб'ём, заснаваная на шаблонах і лёгкая для механічнай праверкі. Уявіце сабе тэкст прэзентацыі першага праходу, агляды рынку, табліцы параўнанняў, рэзюмэ дакументаў/стэнаграм, фарматаванне слайдаў, чарнавікі раздзелаў CIM, сцэнарныя запускі і бясконцыя абнаўленні статусу. Фішка ў тым, што вы не спыняеце працу — вы пераходзіце ад стварэння да праверкі, выпраўлення і абароны выніку, калі ён камерцыйна няправільны.
Ці заменіць штучны інтэлект інвестыцыйных банкіраў на ўзроўні аналітыкаў?
Штучны інтэлект моцна сціскае класічны працэс аналітыкі: чарнавік, фарматаванне, абнаўленне і перабудову той жа мадэлі з дапамогай невялікіх карэкціровак. Гэта можа азначаць меншую колькасць юніёраў, неабходных для таго ж выніку, і больш высокія чаканні для тых, хто застаецца. Рызыка заключаецца ў навучанні: калі знікае цяжкая праца, знікае і паўтарэнне, якое фарміруе інстынкты. Нельга стаць хітрым, проста «заказваючы» працу. 😅
Што адбываецца з партнёрамі, віцэ-прэзідэнтамі і кіраўнікамі кампаній па меры распаўсюджвання штучнага інтэлекту?
Каштоўнасць супрацоўнікаў і віцэ-прэзідэнтаў можа павялічыцца, бо яны перакладаюць складаныя патрэбы кліентаў у гатовыя вынікі і выяўляюць праблемы да таго, як што-небудзь будзе адпраўлена. Яны таксама кіруюць тэрмінамі, зацікаўленымі бакамі і неадназначнасцямі — сферамі, дзе штучны інтэлект усё яшчэ мае праблемы. Для кіраўнікоў праектаў ініцыятыва, заснаваная на адносінах і даверы, не знікае. Павялічваецца разрыў паміж тымі, хто стварае дажджы, і людзьмі, якія ў асноўным кантралююць працэсы. ☔
Чаму штучны інтэлект мае праблемы з тымі часткамі банкаўскай сістэмы, якія заключаюць здзелкі?
Таму што самыя складаныя часткі — гэта сітуацыйныя і чалавечыя. Штучны інтэлект можа прапанаваць структуры, але псіхалогія кліента, палітыка савета дырэктараў, нюансы перамоваў і інстынкт часу — гэта не чыстыя наборы дадзеных. Давер, заснаваны на рэпутацыі, таксама складаны: «Я ўжо бачыў гэты фільм раней» — гэта часткова вопыт, часткова адказнасць. Калі генеральны дырэктар напалову злы і напалову напалоханы, камусьці трэба кіраваць пакоем, а не проста генераваць тэкст.
Як банкі могуць выкарыстоўваць штучны інтэлект у інвестыцыйным банкінгу, не апякаючыся?
«Добрая» сістэма паводзіць сябе як надзейны малодшы калега па камандзе: яна пазначае нявызначанасць, тлумачыць здагадкі, працуе ў межах абмежаванняў адпаведнасці і падтрымлівае адпаведнасць шаблонаў. Гэтак жа важна, што ёй патрэбен аўдытарскі след, каб хтосьці мог пазней абараніць вынікі. Укараненне часта выглядае як «штучны інтэлект паўсюль... але агароджаны», таму што рызыкі прыватнасці, кібербяспекі, непразрыстасці і прадузятасці не знікаюць у дзень заключэння здзелкі. ⚠️
Якія найбольшыя рызыкі захавання адпаведнасці патрабаванням і вядзення ўліку ў GenAI у банкаўскай сферы?
Дзве рэальнасці запавольваюць усё. Па-першае, кіраванне рызыкамі мадэлі не з'яўляецца неабавязковым — рэгулятары чакаюць праверкі, дакументацыі і кантролю, і GenAI можа падняць планку, а не панізіць яе. Па-другое, важныя камунікацыі і захоўванне запісаў: калі людзі ўстаўляюць кантэкст здзелкі ў інструменты або ствараюць чарнавікі ў чаце, гэта можа стварыць праблемы з захоўваннем і кантролем у брокерска-дылерскіх рэжымах.
Як заставацца каштоўным, калі штучны інтэлект змяняе інвестыцыйны банкінг?
Думайце пра «конія сілы, а не пра мудрасць». Выкарыстоўвайце штучны інтэлект для хутчэйшага складання чарнавікоў, структуравання і паўтарэння, а потым марнуйце свой чалавечы час на апавяданне, камерцыйную ацэнку, распазнаванне сектаральных шаблонаў, перамовы і кіраўніцтва працэсамі. Быць «добра валодаючым штучным інтэлектам» азначае адказна кіраваць ім: добра падказваць, праводзіць стрэс-тэсты на выніках і выяўляць тое, што тэхнічна правільна, але камерцыйна няправільна. Пераможцы становяцца выдатнымі рэдактарамі рэальнасці.
Спасылкі
[1] Сусветны эканамічны форум -
Справаздача аб будучыні працоўных месцаў за 2025 год (дайджэст) [2] Глабальны інстытут McKinsey -
Эканамічны патэнцыял генератыўнага штучнага інтэлекту: наступная мяжа прадукцыйнасці [3] Банк міжнародных разлікаў -
Інтэлектуальная фінансавая сістэма: як штучны інтэлект змяняе фінансы (рабочыя дакументы BIS № 1194, PDF) [4] Федэральная рэзервовая сістэма -
Кіраўніцтва па кіраванні рызыкамі мадэлі (SR 11-7), PDF [5] FINRA - Кніжныя кнігі і запісы (у тым ліку захаванне электронных паведамленняў у адпаведнасці з правілам 17a-4 Закона аб біржах SEC)