Штучний інтелект чи фінансовий консультант? Аргентинський експеримент перевіряє, хто забезпечує кращі результати

Фінансова індустрія, як і багато інших сфер, проходить період глибокої трансформації. Досягнення в штучному інтелекті та інших технологіях, що застосовуються в фінансовому аналізі та управлінні портфелями, таких як великі дані, алгоритмічна торгівля, роботизовані консультанти та, нещодавно, агенти ШІ, протягом багатьох років сприяють інноваціям і змінам у практично всій професії.

Однак швидкість цього процесу значно прискорилася. Протягом 2026 року, наприклад, Anthropic почала інтегрувати Claude з фінансовими платформами, такими як FactSet, S&P Capital IQ, MSCI та LSEG, що дозволяє цим системам отримувати доступ до інформації про ринок, баланси, прогнози та інші професійні бази даних в рамках одного робочого процесу.

Цей прогрес розширює спектр завдань, які можуть бути автоматизовані, і робить все більш розмитим кордон між функціями, які традиційно виконували професіонали, і тими, які може виконувати технологічний інструмент.

У цьому контексті звіт Інституту економіки UADE порівняв протягом 24 місяців портфель, керований алгоритмічною системою, з фондом, що управляється спеціалістами, обидва підпорядковані аргентинському ринку.

Результат виявився технічним нічиєю, хоча еволюція кожної стратегії показала важливі відмінності залежно від контексту.

Якими були результати експерименту?

Протягом бичачого циклу 2024 року алгоритм отримав прибуток у 130,2% у доларах, у порівнянні з 111,8% фонду, а також зафіксував меншу волатильність і кращий співвідношення ризику та прибутку. Однак на ведмежому ринку 2025 року ситуація змінилася, і професійне управління втратило 14,6%, у порівнянні з 22,1% моделі. Завершивши два роки, вони закінчили майже на одному рівні, з 79,4% для алгоритмічного портфеля та 80,9% для фонду, що управляється спеціалістами.

Це не означає, що професія втратила свою цінність у визначальному сенсі, і що штучний інтелект може сьогодні замінити фінансового консультанта. Однак це показує, що технологічні досягнення починають конкурувати з професіоналами в дедалі більшій частині інвестиційного процесу і можуть змусити їх переосмислити, яку цінність вони приносять у управлінні портфелем.

Крім того, попит на такі інструменти зростає. Глобальне опитування CFA Institute показало, що 84% інституційних інвесторів розглянули б можливість інвестування в фонд, який переважно використовує штучний інтелект для вибору активів.

У цьому контексті Ігнасіо Меггіоларо, провідний юрист у фінансовому праві та партнер Martínez de Hoz & Rueda, зазначив: "штучний інтелект не усуне професійний критерій; він експоненційно підвищить цінність тих, хто вміє поєднувати технології з критерієм, відповідальністю та знанням клієнта".

Чи вже ШІ на рівні професійного менеджера?

Порівняння UADE показує, що відповідь залежить від контексту. Протягом бичачого циклу 2024 року алгоритм не лише отримав вищий прибуток, але й зробив це з меншою волатильністю та коефіцієнтом Шарпа 2,68 у порівнянні з 1,85 фонду, що означає, що алгоритм отримав більше прибутку за кожну одиницю ризику.

Однак, коли ринок змінив режим у 2025 році, професійне управління закінчило рік з меншими втратами.

Для Хуліана Коломбо, директора Bitso для Південної Америки, різниця не пояснюється лише ведмежим ринком, а є проблемою дизайну. У три моменти 2025 року система зосередила всю або майже всю портфель лише на одному або двох активів. Найдорожчий епізод стався в жовтні, коли алгоритм отримав 30,9%, але портфель, збалансований з тими ж десятьма ADR, зріс на 67,6%.

Меггіоларо погоджується, що ШІ має надзвичайну перевагу в обробці інформації, виявленні патернів та виконанні стратегій з швидкістю та дисципліною, хоча він все ще потребує професійного критерію для інтерпретації контекстів, управління ризиками та розуміння особливих потреб клієнта.

Навіть саме дослідження нагадує, що алгоритми також не позбавлені людських рішень, адже хтось визначає, які активи включити, які змінні зважити та за якими правилами діяти.

Таким чином, більше ніж конкуренція з остаточним переможцем, докази вказують на гібридне управління, де технології набирають обертів у виконанні та аналізі, а професіонал зберігає перевагу в сценаріях, які модель ніколи не спостерігала.

Автоматизація починає змінювати завдання та структури праці в фінансовій індустрії.

Які фінансові завдання починають під тиском

Ця гібридна модель, однак, не означає, що трансформація буде нейтральною для зайнятості. У цьому сенсі Меггіоларо попереджає, що історично завдання, виконувані аналітиками, трейдерами та консультантами, будуть автоматизовані набагато швидше, особливо коли робота полягає в зборі інформації, виконанні розрахунків, оновленні моделей або виконанні стандартизованих операцій.

Таким чином, технології вже починають демонструвати цю здатність. Фінансові інструменти Anthropic можуть працювати між Excel та PowerPoint, консультувати інституційні бази даних та завершувати процеси, які охоплюють від дослідження до оновлення моделей та презентацій в рамках одного робочого процесу.

Зміни також починають з'являтися в трудових структурах самого фінансового системи. Standard Chartered, один з найбільших міжнародних банків з сильною присутністю в Азії, Африці та на Близькому Сході, оголосив, що передбачає скоротити більше 7 000 робочих місць до 2030 року, прискорюючи використання ШІ та автоматизації, головним чином у функціях корпоративного управління з меншим доданою вартістю.

Цей випадок є важливим, оскільки показує, що технологічна трансформація вже не обмежується інструментами підтримки для інвесторів або аналітиків, а починає безпосередньо змінювати, як великі банки організовують свої команди та які завдання вважають замінними.

Це не означає, що фінансовий консультант зникне. Для Меггіоларо змінюється яка цінність від нього очікується. Оскільки обробка даних та виконання завдань коштує все менше, важливість набуває інтерпретація, розробка стратегій, передбачення ризиків та супровід клієнта.

У цьому контексті він стверджує, що "консультант, який використовує ШІ, матиме величезну перевагу над тим, хто цього не робить".

Як повинен підготуватися консультант майбутнього

Адаптація, отже, полягає не стільки в конкуренції з технологією, скільки в навчанні, як її доповнити. У цьому контексті Коломбо стверджує, що розумний агент забезпечує дисципліну, бек-тестування, масове оброблення інформації, реплікацію та менш емоційні рішення, але він все ще може зазнати невдачі, коли стикається з ситуаціями, яких ніколи не було в його навчальних даних.
Його рекомендація полягає в тому, щоб не змагатися з алгоритмом "в тому, що алгоритм робить краще". Для тих, хто тільки починає в професії, перевага буде в розвитку критичного мислення для виявлення змін режиму, інтерпретації конкретних можливостей та навчанні аудиту інструментів, які використовуються.
Приклад UADE є ілюстративним, оскільки система не виконала своїх інструкцій неправильно, а правильно дотримувалася правила, яке дозволяло екстремальні концентрації.
Меггіоларо ставить подібний виклик. Солідна освіта в фінансах залишиться необхідною, але вона повинна доповнюватися даними, алгоритмами та штучним інтелектом. Професіонал повинен не лише навчитися використовувати ці інструменти, але й зрозуміти їх обмеження та знати, коли ставити під сумнів їх результати.
У цьому контексті такі здібності, як критичне мислення, креативність, комунікація та знання клієнта, набувають цінності, оскільки їх важче стандартизувати. Загроза, отже, здається, зосереджується не стільки на самій професії, скільки на конкретному профілі професіонала.
Той, хто обмежить свій внесок до повторюваних завдань, залишиться більш вразливим, тоді як той, хто поєднує фінансові знання з технологією, зможе значно розширити свої аналітичні можливості.
Регулювання також повинно адаптуватися

Впровадження ШІ також додає дискусію про відповідальність. В Аргентині досі немає комплексного регулювання, специфічного для штучного інтелекту, застосованого до фінансового консультування, але, за словами Меггіоларо, це не означає, що існує нормативний вакуум.
Обов'язки щодо компетентності, старанності, лояльності, знання клієнта, визначення профілю ризику та відповідності рекомендацій залишаються в силі, навіть якщо алгоритм бере участь у прийнятті рішення.
Тому використання цих інструментів не повинно розмивати відповідальність посередника. Перед клієнтом, стверджує він, недостатньо стверджувати, що "це вирішив алгоритм". Регульований агент залишається відповідальним за вибір, використання та нагляд за системою.
У цьому сенсі CNV просунулася в 2026 році в модернізації режиму компетентності, з обов'язковими курсами оновлення та більшими механізмами моніторингу, хоча до цього часу не включила специфічно штучний інтелект до публічної програми іспиту.
Для Меггіоларо було б розумно просунутися в цьому напрямку та додати знання про упередження, якість даних, помилки моделей, концентрацію та людський нагляд.

Обговорення закінчується на тому ж пункті, з якого почався експеримент UADE. Докази за 24 місяці не дозволяють стверджувати, що жодна з двох моделей є кращою, і натомість вказують на те, що поєднання алгоритмічної дисципліни та людської здатності до адаптації може запропонувати кращий інвестиційний дизайн. Штучний інтелект може брати на себе все більше частин процесу, але викликом для консультанта буде продемонструвати свою цінність саме там, де автоматизація рішення не досягає.