Рост популярности ИИ в инвестициях
По крайней мере один из десяти розничных инвесторов уже использует ChatGPT для выбора акций, что привело к настоящему буму в сфере роботизированных финансовых консультантов. Об этом сообщает Reuters.
Благодаря искусственному интеллекту любой желающий может самостоятельно подбирать акции, отслеживать их динамику и получать инвестиционный анализ, который ранее был доступен только крупным банкам или институциональным инвесторам.
По данным аналитиков Research and Markets, рынок робо-консультантов, охватывающий все компании, предоставляющие автоматизированные финансовые советы, может вырасти с 61,75 миллиардов долларов в 2024 году до 470,91 миллиардов долларов в 2029 году, что означает рост примерно на 600%.
Инвестор по имени Леунг поделился: "У меня больше нет возможности иметь терминал Bloomberg или другие дорогие сервисы рыночных данных. Даже простой инструмент, как ChatGPT, может выполнить много работы, которую я делал раньше."
Тем не менее, он предостерег, что ИИ может упустить важный анализ, так как у него нет доступа к платным источникам.
Опрос, проведенный брокером eToro среди 11 000 розничных инвесторов по всему миру, показал, что около половины из них готовы использовать инструменты ИИ, такие как ChatGPT или Gemini от Google, для выбора или корректировки своих инвестиций, и уже 13% из них это делают.
В Великобритании, согласно исследованию компании Finder, 40% респондентов обращались к чат-ботам и ИИ за советами по личным финансам.
Сам ChatGPT предостерегает, что на него не следует полагаться как на профессионального финансового консультанта. OpenAI не раскрывает информацию о том, сколько людей используют чат-бот для выбора инвестиций.
Дан Мочулский, руководитель eToro в Великобритании, отметил: "Хотя модели искусственного интеллекта могут быть впечатляющими, риск заключается в том, что люди воспринимают универсальные модели, такие как ChatGPT или Gemini, как панацею."
Мочулский подчеркивает, что лучше использовать специализированные платформы ИИ, обученные для анализа рынков, так как общие модели могут ошибаться в цифрах и датах, слишком полагаясь на прошлые тенденции и устоявшиеся нарративы в попытках предсказать будущее.
