После специалистов в области программирования компания OpenAI обратила внимание на одну из самых высокооплачиваемых профессий в офисной среде. Корпорация создала адаптированную версию ChatGPT, предназначенную для финансовой отрасли. Эта система способна выполнять значительный объём работ, которые ранее выполняли младшие сотрудники инвестиционных банков, зарабатывающие на Уолл-стрит около $200 тысяч в год, включая бонусы.
Инструмент ChatGPT for Financial Services создан специально для инвестиционных банков и аналитических отделов. Разработка велась совместно с Morgan Stanley и Evercore, где анализировались наиболее трудозатратные операции банковских сотрудников. Подобное развитие уже произошло в сфере программирования, где Codex трансформировался в искусственный интеллект, способный одновременно решать сложные и длительные задачи.
Финансовая версия ChatGPT обладает способностью собирать аналитическую информацию, изучать финансовую отчётность, разрабатывать оценочные модели компаний, приводить в норму показатели прибыли и EBITDA, выявлять потенциальных приобретателей, анализировать финансовые показатели и разрабатывать слайд-презентации для деловых партнёров. Модель GPT-6 Astra работает с данными в электронных таблицах, пояснениями в финансовых отчётах и цифрами различных периодов, затем передаёт полученные результаты в различные форматы документов, таблиц и презентаций.
Главная особенность отличает его от стандартного чат-бота — это наличие специализированного доступа к профессиональной информации. В ChatGPT встроены данные от Daloopa, PitchBook, LSEG News и Crunchbase, содержащие финансовые документы, записи переговоров компаний, сведения о частных фирмах, капиталовложениях и коммерческих сделках. OpenAI продолжает интегрировать подключения к S&P Capital IQ, MSCI, Moody's, Dow Jones Factiva и другим платформам. Такой подход отражает движение компании от простого диалогового интерфейса к автономным рабочим системам, которым можно поручить выполнение целых деловых операций.
Для финансовой сферы критически важна достоверность и проверяемость данных. ChatGPT предоставляет точные ссылки на конкретные таблицы и фрагменты источников информации, позволяя сотруднику проверить правильность вычислений. Финансовые учреждения получат возможность загружать собственные документы-образцы в Excel, Word и PowerPoint, после чего система создаст оценочный анализ, исследовательский отчёт или презентацию в соответствии с внутренними стандартами организации.
Именно подобные операции традиционно забирают большую часть рабочего времени у младших аналитиков. Молодые финансисты выполняют сбор информации, проверку корректности данных, корректировку аналитических моделей и потратают немало часов на редактирование слайд-шоу перед отправкой заказчику. Искусственный интеллект всё в большей степени берёт на себя такие начальные обязанности и в прочих направлениях деятельности, вследствие чего организации переоценивают условия найма молодых кадров.
OpenAI в настоящий момент не гарантирует полную замену работников. Финансист всё равно обязан контролировать расчёты, принимать управленческие решения и нести ответственность за финальный результат. Morgan Stanley и Evercore также отмечают значимость профессионального опыта и интуиции. Разработчики уделили серьёзное внимание защите приватных сведений: корпоративные материалы по установкам не участвуют в обучении ИИ-моделей, все данные кодируются, администраторы имеют инструменты управления допусками, сроками сохранения материалов и проверочными отчётами.
ChatGPT for Financial Services фактически объединяет модель GPT-6 Astra, специализированные хранилища данных по отраслям, внутренние образцы документов и аппараты для подготовки итоговых материалов в единой системе. Решение уже используется подходящими финансовыми структурами, в дальнейшем компания планирует распространить функционал на дополнительные направления финансовой деятельности.
Разработчики ПО пережили аналогичный этап на более раннем этапе. В весеннем периоде прошлого года сотрудники IT-компаний уже начали переходить от поэтапного создания программного кода к руководству ИИ-помощниками, выполняющими задания синхронно. В настоящее время подобный способ функционирования распространился на операции с таблицами, разработку аналитических моделей и оформление презентаций в финансовых учреждениях.
Несмотря на это, масштабная механизация деятельности не обеспечивает гарантированное уменьшение численности персонала. Часто крупные организационные проекты с применением ИИ выходят дороже и сложнее, чем прогнозировалось в начале, и компании сталкиваются с неудовлетворительными результатами внедрения, что демонстрирует прошлый опыт крупных инициатив с применением ИИ.
Для финансовых институтов такой переход представляет особенный риск из-за того, что системы имеют доступ к денежным показателям и персональной информации клиентов. Органы надзора уже выражают опасение, что активное распространение современного ИИ создаёт дополнительные угрозы для финансовых структур, по этой причине темпы автоматизации должны совмещаться с регулированием допуска, обследованием соответствия и непременной проверкой результатов специалистом.
