Введение
Текущая экономическая и геополитическая обстановка требуют от компаний быстрой и точной реакции на малейшие изменения. В связи с такими условиями растет интерес к искусственному интеллекту (ИИ), значительно облегчающему поиск закономерностей, построение моделей и обработку различной информации.
Разработки в области ИИ поддерживаются на государственном уровне в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект». В перспективе использование ИИ станет неотъемлемой частью функционирования крупных производств, но на данный момент вопрос внедрения технологий, связанных с искусственным интеллектом, является дискуссионным. Важно отметить, что изучать возможности применения ИИ в различных сферах деятельности компаний необходимо уже сейчас, поскольку объемы информации, которые необходимо обрабатывать менеджменту для принятия решений, неуклонно растут.
Целью исследования является рассмотрение вопросов использования искусственного интеллекта в инвестиционной деятельности промышленных предприятий.
Материал и методы исследования
Нормативно-теоретической основой данного исследования являются 39-ФЗ «Об инвестиционной деятельности в Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений» и Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации», а также аналитические отчеты российских и зарубежных консалтинговых компаний. В качестве теоретических методов исследования использовались анализ, обобщение, классификация и аналогия.
Результаты исследования и их обсуждение
2023 год был для бизнеса неоднозначным. С одной стороны, введенные ограничения в значительной мере сдерживали инвестиционную деятельность, с другой – бизнес получил достаточно широкий спектр возможностей для развития и масштабирования производства. Политика импортозамещения и рост государственных заказов оказали положительное влияние на отношение компаний к инвестициям. Так, по результатам опроса Банка России около 514 предприятий подтвердили данные официальной статистики, говорящие о положительной динамике инвестиционной активности в промышленном секторе [6, с. 3]. Однако рост инвестиционных расходов компаний в 2023 г. можно считать номинальным, поскольку наблюдалось повышение цен, а основой для роста инвестиций стала необходимость увеличения расходов на приобретение машин и оборудования. Некоторая часть инвестиций была направлена на поддержание развития проектов прошлых лет, и, по сути, наблюдается удорожание запланированных ранее расходов. Анализируя подобную динамику, можно предположить, что инвестиционная активность в следующем периоде может пойти на спад, поскольку компаниям необходимо будет компенсировать понесенные потери. В такой ситуации необходимо повышение эффективности оценки тех или иных вложений и оптимизация управления инвестиционным портфелем.
Наибольшее внимание в контексте оптимизации процессов уделяется цифровизации и внедрению искусственного интеллекта, который позволяет получать решения для конкретных задач, сопоставимые, как минимум, с результатами умственного труда человека [2]. Использование ИИ для принятия решений с точки зрения законодательства является недостаточно регламентированной сферой, несмотря на появление ряда ГОСТов в данном направлении. Это тормозит активное внедрение искусственного интеллекта в процесс принятия решений, поскольку вопрос ответственности за результаты, предложенные программой, все еще остается дискуссионным.
Методы искусственного интеллекта активно применяются в финансовой сфере в областях управления активами, алгоритмической торговле, а также операциях, связанных с блокчейном. Модели машинного обучения (ML), обучаясь на огромных массивах данных, повышают предсказуемость и производительность на основе прошлого опыта и уже способны выдавать результаты, равные решениям, принятым человеческим интеллектом. Это обуславливает необходимость подробного и детального анализа перспектив внедрения ИИ в инвестиционную деятельность компаний. На данный момент аналитики ожидают, что использование искусственного интеллекта обеспечит конкурентное преимущество фирмы за счет снижения затрат на рабочую силу и повышения качества принимаемых решений [9, c. 7-9].
Часто под использованием искусственного интеллекта для автоматизации какой-либо деятельности подразумевают использование нейросетей вместо человека для решения той или иной задачи, например, для составления правильной инвестиционной. При этом упускается идея о возможности применения методов ИИ для составных элементов процесса принятия решения.
Прежде чем давать оценку о перспективности или отсутствии перспектив применения ИИ для разработки инвестиционной стратегии, необходимо рассмотреть шаги, предусмотренные в рамках процесса разработки стратегии инвестирования:
1. Постановка целей инвестиционной деятельности;
2. Определение приоритетов и направлений реализации инвестиционной деятельности;
3. Оценка альтернативных вариантов вложения средств;
4. Построение прогнозов;
5. Анализ и оценка последствий реализации выбранных проектов [3].
Стоит отметить, что на первом этапе разработки стратегии в искусственном интеллекте нет необходимости, поскольку цели и приоритеты не поддаются алгоритмизации и должны определяться комплексом факторов, которые алгоритмам сложно анализировать. Однако при определении приоритетных направлений может пригодиться анализ статистической информации, предоставляемый ИИ, например, нейросеть может оценить состояние износа основных средств и с учетом опыта предыдущих событий спрогнозировать возможные поломки и аварии.
Использование нейросетей и искусственного интеллекта для оценки тех или иных инвестиционных проектов позволило бы значительно снизить, если не совсем убрать, риск неправильных расчетов. ИИ способен предложить решение для задачи с альтернативным выбором инвестиционных проектов с учетом параметров сравнений и их приоритетности. Однако выбор критерия сравнения по-прежнему остается за лицом, принимающим решения, так как в данном случае речь идет о риске и текущих целях компании, которая может стремиться быстрее окупить вложении или получить большую доходность, или принципиально отдает предпочтение проектам с наибольшей рентабельностью.
Анализ опыта применения искусственного интеллекта на российских промышленных предприятиях показал, что на данный момент нейросети и другие механизмы ИИ используются в основном в производственных целях, связанных с логистикой и контролем производственной линии [4]. Разработки в данной области продолжаются, так российский государственный холдинг Росатом разработал и представил первую в стране цифровую систему управления «Навигатор», которая работает на основе технологий искусственного интеллекта. Цель работы системы – сбор данных из первоисточников, в том числе голосовых, визуализация и систематизация полученной информации, а также составление аналитики [5].
Если для решения проблемы инвестирования в производственные активы промышленных компаний искусственный интеллект пока не используется, то его примеры обращения к ИИ на финансовом рынке, для прогнозирования выгоды от финансовых вложений уже можно оценить. В консультационном докладе об искусственном интеллекте Банк России отмечает, что финансовый сектор занимает лидирующие позиции по активности внедрения технологий ИИ, при этом среди ключевых направлений применения механизмов ИИ выделены инвестиционное консультирование и управление рисками [8]. Отмечается, что развитие технологий искусственного интеллекта может оказать положительное влияние на управление инвестиционными и кредитными рисками, выступив средством для дополнительного мониторинга и оценки. ИИ может отслеживать эффективность и устойчивость портфеля в режиме реального времени, анализируя огромное количество факторов. Анализ отчетов Европейского управления по ценным бумагам и рынкам показывает, что в настоящее время существуют практики использования технологий искусственного интеллекта для определения готовности непубличных компаний к выходу на IPO, а также для комплексной оценки активов [10]. С точки зрения финансовых инвестиций существуют ряд сфер применения искусственного интеллекта, который в перспективе имеет шансы на широкие внедрения в инвестиционную деятельность промышленных компаний (таблица).
Внедрение ИИ в данную сферу позволит сократить издержки в долгосрочном периоде и благоприятно повлияет на устранение негативного влияния «человеческого фактора» при принятии решений и проведении расчетов.
Анализ степени внедрения искусственного интеллекта в российских компаниях показывает, что большая часть компаний исследует возможности ИИ, занимаясь изучением и экспериментированием в рамках своей деятельности (рисунок). В положительную сторону незначительно отличается показатель количества компаний, занятых формализацией (27%).
Направления применения ИИ в инвестиционной деятельности промышленных компаний
|
Цель |
Способ применения |
|
Управление инвестиционным портфелем предприятия |
Построение прогнозов доходности, автоматизация технического и фундаментального анализа, разработка альтернативного мнения при разбалансировании портфеля вложений |
|
Ребалансировка инвестиционного портфеля |
Распределение активов при их небольшом количестве в портфеле для оптимизации получаемого результата |
|
Использование в качестве инвестиционного консультанта |
Автоматизация инвестиционных рекомендаций, адаптированных под заданные условия |
Источник: составлено автором на основе [8].
Стадии внедрения ИИ в российских компаниях (доля респондентов) Источник: составлено автором на основе [7, с. 25-26]
Результаты опроса говорят о том, что большая часть исследуемых компаний масштабирует функционал искусственного интеллекта внутри отдельных подразделений, однако об установлении развития ИИ и получения от его использования реального эффекта речи пока что не идет.
Несмотря на все позитивные аспекты использования искусственного интеллекта для принятия решений на самых высоких уровнях, внедрение и реализация решений, связанных с ИИ, осложняется рядом факторов:
1. Данная сфера по-прежнему практически не регулируется законодательством. Безусловно, разработка стандартов и принципов – важный и необходимый шаг, однако существующие на данный момент документы носят по большей мере рекомендательный характер.
2. Необходима осторожность при интерпретации результатов, так как несмотря на высокую точность расчетов и прогнозов, искусственный интеллект подвержен различным сбоям, возникающим при столкновении с ситуацией, резко отличающейся от стандартной.
3. В настоящее время наблюдается явная нехватка высококвалифицированных кадров.
4. Высокая стоимость разработки ИИ-инструментов и необходимость значительных первоначальных затрат как на саму технологию, так и на оборудование [17].
Анализ текущей экономической обстановки и особенностей развития искусственного интеллекта в России предоставляет возможность сформулировать ряд рекомендаций, которые могли бы позитивно повлиять на процессы внедрения инструментов ИИ в инвестиционную деятельность промышленных предприятий:
1. Разработка стратегии внедрения искусственного интеллекта. Прежде чем начинать внедрение технологии, необходимо разработать стратегию, в которой будут прописаны контрольные точки и критерии оценки эффективности.
2. Сотрудничество и обмен опытом. Отсутствие четкого регулирования внедрения и применения искусственного интеллекта, а также высокий риск ошибки обуславливают необходимость масштабного обмена опытом. В пользу дискуссии выступают как органы государственной власти, так и Банк России, обосновывая это тем, что в настоящее время применение ИИ получило недостаточно широкое распространение для срочного принятия новых законопроектов.
3. Анализ опыта зарубежных предприятий и компаний. Поскольку международный опыт уже предлагает кейсы оценки готовности компании к IPO и ряд других интересных решений в сфере использования ИИ в финансовой и инвестиционной деятельности компаний, существует потребность в анализе и поиске решений для отечественного рынка. Безусловно, деятельность российских предприятий отличается от европейских или американских, что делает невозможным полное заимствование успешных решений, однако грамотная оценка позитивных аспектов и провалов позволит избежать некоторых рисков применения ИИ, а как следствие, снизит потери от потенциально неэффективных мер.
4. Принятие необходимости использования искусственного интеллекта и осознание его важности в обеспечении конкурентоспособности. Стремительное развитие технологий требует от промышленных компаний значительных финансовых затрат на внедрение инноваций. Разработка инвестиционной политики требует анализа больших объемов информации и оценки рисков, без искусственного интеллекта в данном процессе со временем не получится обойтись.
Сейчас необходимо начинать постепенное внедрение даже простых ИИ моделей, умеющих классифицировать данные и представлять их в виде инфографики, в долгосрочной перспективе это значительно снизит издержки на рабочую силу и принятие решений
Заключение
Современная геополитическая ситуация требует от российских предприятий адаптации к условиям неопределенности и высокого риска. С одной стороны, у компаний есть возможность расширять свои производственные мощности и захватывать освободившуюся долю рынка, воспользовавшись уходом иностранных конкурентов, с другой – цена неправильного решения растет, и необходимо максимально детально анализировать последствия тех или иных действий.
Использование ИИ в инвестиционной деятельности открывает перед компанией широкий спектр перспектив оптимизации и ускорения анализа. Важно отметить, что степень внедрения искусственного интеллекта среди российских компаний на данный момент находится на уровнях экспериментирования и изучений. Анализ текущих вызовов и перспектив использования ИИ в инвестиционной деятельности компании показал, что отказ от постепенного внедрения инструментов искусственного интеллекта негативно скажется на конкурентоспособности предприятия.
В настоящее время существует ряд сложностей и недостатков искусственного интеллекта, причиной которых выступает нехватка кадров, необходимость адаптации существующих моделей ИИ для конкретных условий, недостаточный уровень регулирования и другие. Однако данные ограничения можно преодолеть при помощи соблюдения ряда рекомендаций и повышения интереса бизнеса к использованию ИИ.