Роботы-консультанты и не только
Как и в других сферах мира Банков 4.0, первые шаги в области роботизированного консультирования сделали финтех-стартапы. Компания Betterment была учреждена в 2010 году, и, по словам генерального директора Джона Стейна, «один из самых приятных результатов работы, начатой семь лет назад, – наблюдать за изменением отрасли в целом». Этим изменением стало негласное принятие того факта, что консультации в исполнении человека больше не имеют существенного преимущества: если говорить о среднесрочных инвестициях, роботы-консультанты в состоянии сбалансировать и оптимизировать портфель так, чтобы обеспечить клиенту ожидаемую доходность, с чем люди справляются не столь эффективно.
Я не раз встречался с Джоном, приглашал его поучаствовать в моей радиопрограмме, и мне импонирует тот факт, что он не бравирует своими достижениями. Можно месяцами не встречать никаких упоминаний о нем в СМИ, но результаты Betterment говорят сами за себя. Еще я большой фанат истории возникновения этого стартапа – пионера в автоматизированном финансовом консультировании, поскольку она отлично иллюстрирует целеустремленность основателя.
Джон Стейн и его сосед по комнате Шон Оуэн, инженер-программист в Google, начали создавать платформу Betterment еще в 2007 году. Чтобы разработать первые прототипы площадки, Стейн сам научился программировать. Но для запуска бизнеса в строго регулируемой отрасли нужно не только знать техническую сторону дела, но и разбираться в вопросах лицензирования и процедурах соблюдения требований регулятора. Еще до учреждения Betterment, в 2003–2004 годах, Стейн каждую неделю играл в покер с Илаем Броверманом. Хотя, по словам самого Стейна, он обычно проигрывал, эти отношения позволили ему обратиться к Броверману юристу по ценным бумагам, за помощью в развитии бизнеса в первые годы. В 2007 году, когда Стейн еще учился в бизнес-школе Колумбийского университета, за обедом в ресторане доминиканской кухни в Верхнем Вест-Сайде они с Броверманом набросали план борьбы с устрашающими требованиями регулятора, которые могли помешать становлению компании Betterment.
К 2008 году небольшая команда, включая девушку Джона, занимавшуюся графическим дизайном (сейчас она его жена), уже искала источники финансирования и работала над стартовой платформой. Получить лицензию и пройти государственную регистрацию удалось в 2009 году, а в 2010 году проект был представлен на площадке TechCrunch, где Крис Сакка (инвестор, гость американского реалити-шоу «Акулы бизнеса») довольно жестко его раскритиковал: «Боюсь, идея слишком проста. Многих она не убедит: люди склонны считать надежным то, что представляется им запутанным и сложным. Тут же всё кажется немного игрушечным».
Сегодня под управлением этой «игрушки» находится активов на сумму более 10 млрд долларов, а компания растет примерно на 106 % в год, хотя и наблюдается замедление темпов роста по мере развития бизнеса (три года назад показатель составлял 300 %). Стейн говорит, что его цель – получить в управление 1 трлн долларов, так что у компании большие планы. Однако для достижения этой цели необходимо, чтобы произошел существенный сдвиг в инвестиционном поведении людей.
Сейчас наступил поворотный момент в сфере личных инвестиций. В прошлом считалось, что клиенту, желающему выгодно инвестировать средства, нужны одновременно консультации и финансовая грамотность. Сегодня это представляет проблему, поскольку, как показывают данные, уровень финансовой грамотности миллениалов значительно ниже, чем среди представителей предыдущих поколений. Исследование, проведенное еще в 2015 году принадлежащей Bank of America компанией U. S. Trust, установило, что только 47 % мультимиллионеров в возрасте 18–34 лет прибегают к услугам финансовых консультантов. Для миллениалов, которым не довелось стать мультимиллионерами, статистика еще печальнее.
Предполагать, что миллениалы будут достаточно разбираться в финансах, чтобы совершать инвестиции, и обращаться за советом к специалисту-человеку, – смелое допущение. Разрыв в навыках и поведении миллениалов по сравнению с предыдущими поколениями скорее поможет заполнить появление автоматизированных инструментов инвестирования, таких как сервисы Stash, Digit и Acorns, а также развитие роботизированного консультирования.
Собирая материал для этой главы, я попытался найти сравнительные данные по доходности портфелей, сформированных человеком и роботом. Если говорить о среднерисковых инвестициях, то, когда я работал с частными банкирами и инвестиционными консультантами, на длинном горизонте мы ориентировались на годовую доходность в 10–12 %. Как правило, такую доходность обеспечивало сочетание акций и приносящих доход облигаций.
Сегодня роботы-консультанты обеспечивают доходность как раз в этом диапазоне. Анализ результатов их работы в 2016 году, проведенный Barron’s, показал, что самые успешные роботы-консультанты обеспечили годовую доходность на уровне 11–12 %. Эти результаты сравнимы со средней доходностью индекса S&P 500 в годовом исчислении, которая за период с 1973 по 2016 год составила 11,69 %. По прогнозам BI Intelligence, к 2020 году под управлением роботов-консультантов будет находиться около 1 трлн долларов, а к 2022 году – около 4,6 трлн долларов. С учетом этой тенденции к 2030 году роботы могут занять ведущее положение на рынке инвестиционных услуг для массовой аудитории.
Таким образом, если сравнивать доходность портфелей, различия в результатах работы робота-консультанта и компании по управлению активами пренебрежимо малы. Конечно, в случае более рискованных инвестиций или вложения крупных сумм в диверсифицированный портфель либо структурированные продукты эффект от услуг консалтинговой компании может быть заметнее. Впрочем, консультанты, способные обеспечить действительно выдающиеся результаты, обычно устанавливают минимальную сумму инвестиций на уровне, недостижимом для 99 % населения. Поэтому логично предположить, что роботизированные консультации станут одним из наиболее эффективных инструментов управления активами состоятельных клиентов в сегменте премиального банкинга. Это будет доступное, автоматизированное управление портфелем, без помех и проволочек.
Наблюдая зарождение данной тенденции, китайский банк ICBC стал активно развивать роботизированное консультирование на базе искусственного интеллекта. Предлагаемый банком инструмент не требует заполнять традиционный опросник для определения склонности клиента к риску Он прямо в процессе изучает ваш стиль инвестирования, оценивает допустимый риск и ожидаемую доходность и предлагает на их основе оптимальные стратегии.
Рисунок 4. Линейка продуктов Rong-e банка ICBC, в том числе AI投 («AI-инвестиции»)
Продукт AI投 («AI-инвестиции») банка ICBC – пример услуги, которая в будущем станет частью базового функционала по управлению активами. Это приведет к значительным изменениям в нормативно-правовых требованиях в части рисков по основным операциям инвестирования и управления активами. В течение последних трех лет, ежегодно подтверждая свое согласие на риски по вложениям в банке HSBC в Гонконге, я каждый раз общался с сотрудником по телефону, чтобы у банка была соответствующая запись. Такой разговор (обычно занимающий около часа) как минимум на 75 % состоит из обсуждения юридических вопросов, касающихся соблюдения требований регулятора. Всё это банк делает, чтобы его не обвинили в нарушении нормативно-правовых ограничений.
Когда определение уровня риска инвестиций, а также оптимизацию портфеля при заданных значениях горизонта инвестирования и ожидаемой доходности возьмет на себя искусственный интеллект, потеряют смысл все процедуры, предписываемые регуляторами Великобритании, США и других стран, включая получение подписи клиента на листе бумаги и обязательную запись телефонных переговоров при оценке склонности клиента к риску, а консультанты-люди будут казаться медленными, неповоротливыми и погрязшими в разного рода формальностях. Роботизированное консультирование скоро станет стандартом клиентского опыта, а затем и стандартом эффективности инвестиций. Регуляторам придется адаптироваться к ситуации.
Тем, кто всё еще скептически относится к возможностям автоматизированного консультирования, будет полезно не углубляться в рассуждения о противостоянии человека и машины, а взглянуть на вопрос шире и задуматься о сферах применения соответствующих AI-технологий.
