Недавно наткнулся на одну историю — вроде бы из будущего, но всё это уже реальность. Американская инвестиционная компания запустила ИИ-советника, который должен был автоматически управлять портфелем клиентов, исходя из уровня их риска, возраста и рыночной ситуации. Всё работало идеально, пока в один день рынок не повёл себя “не по сценарию”. Алгоритм не распознал временный скачок цен как нестабильность и… продал активы, которые вскоре подорожали. Потери клиентов — сотни тысяч долларов.
Такие ошибки не единичны. В 2010 году на Уолл-стрит случился “флеш-крэш” — резкий обвал котировок за считанные минуты. Одной из причин стало чрезмерное доверие к высокочастотным алгоритмам. Компьютеры начали продавать акции, копируя друг друга, и никто не успел вмешаться. Позже специалисты признали: человек, скорее всего, не дал бы сбой. Алгоритмы слишком быстро и буквально читают сигналы, а значит — не всегда улавливают контекст.
А вот другой случай — из сферы кредитования. Один крупный банк использовал искусственный интеллект для оценки платёжеспособности клиентов. Алгоритм должен был выявлять потенциальных заёмщиков с высоким риском дефолта. Но в результате модель начала “дискриминировать” по косвенным признакам: адрес проживания, тип устройства, с которого оформлялась заявка, даже частота смены оператора. Всё это не являлось прямым фактором дохода или надёжности, но машинный интеллект так решил. Результат — сотни отказов, часть из которых касалась вполне надёжных людей.
Почему так происходит? Алгоритмы не обладают интуицией. Они обучаются на огромных массивах данных, но не понимают причинно-следственных связей так, как человек. Они улавливают закономерности, но не способны интерпретировать исключения. Когда данные искажены или недостаточно разнообразны, ИИ начинает делать неверные выводы — и исправить это непросто.
Особенно опасно это в тех сферах, где решения влияют на деньги, кредиты и судьбы. Кто несёт ответственность за ошибку — программист, банк или машина? Юристы пока не дали однозначного ответа. Но страдает в первую очередь клиент.
Вывод: ИИ в финансах — это мощный инструмент, но не безупречный. Он помогает, пока не выходит за пределы своего “обучения”. И чем больше мы передаём управление алгоритмам, тем важнее помнить: за любой машинной логикой должны стоять живые люди. Потому что ошибается не только человек. Ошибается и тот, кто кажется непогрешимым — искусственный интеллект.
Ставьте лайк, если понравилась статья. Подписывайтесь на наш канал. Спасибо!🙏