Сертификация CFA десятилетиями считалась «золотым пропуском» в мир высоких финансов. Для человека это годы подготовки и тысячи часов учебы. Для новейших ИИ‑моделей — минуты.
Свежие исследования показывают: топовые reasoning‑модели не просто проходят все три уровня CFA, но делают это с результатами, к которым большинству людей и не снилось. Gemini 3.0 Pro, Gemini 2.5 Pro, GPT‑5, Claude Opus, Grok 4, DeepSeek‑V3.1 — все они уверенно преодолели пороговые значения по трём уровням экзамена, а в ряде кейсов приблизились к «почти идеалу».
Как ИИ штурмует «самый сложный» финансовый экзамен
Учёные из ведущих американских вузов собрали масштабный набор из 980 задач, покрывающий весь спектр тем CFA:
- Level I — 540 тестовых вопросов по базовой теории и этике;
- Level II — 176 задач на кейсы и прикладной анализ;
- Level III — 264 вопроса с комбинацией тестов и развёрнутых эссе по управлению портфелем и финансовому планированию.
Результаты ошеломляют.
На первом уровне Gemini 3.0 Pro показал точность 97,6%, GPT‑5 — 96,1%, Gemini 2.5 Pro — 95,7%. Даже «самый слабый» из тестировавшихся достиг 90,9%.
На втором уровне GPT‑5 вышел в лидеры с 94,3%, а модели Gemini незначительно отстали, оставаясь выше 92%. Исследователи констатируют: на задачах с чётко заданной структурой и достаточным контекстом ИИ работает «почти безупречно».
Самый интересный рубеж — Level III, традиционно считающийся проверкой зрелости аналитика. Тут особенно важно не только считать, но и обосновывать решения. Gemini 2.5 Pro показал лучший результат по тестам (86,4%), а вот в эссе‑вопросах блистал Gemini 3.0 Pro с 92% набранных баллов — на десять процентных пунктов выше предыдущего поколения.
Да, оценка эссе автоматизирована и сама использует модель (что вносит погрешность и «сдвиг в пользу многословия»), но тренд очевиден: ИИ научился не только выбирать правильный ответ, но и строить связную профессиональную аргументацию.
Если ИИ проходит CFA, зачем тогда люди?
Логичный страх — не станет ли это началом конца для начинающих аналитиков и мечтателей об Уолл‑стрит?
Эксперты предостерегают от прямолинейных выводов. «Уметь сдавать экзамены ≠ уметь работать» — подчёркивают исследователи и практики. CFA проверяет:
- знание кодифицированной теории;
- владение стандартными методиками оценки;
- умение применять формулы в типовых сценариях.
Реальная же работа аналитика включает то, чего ИИ пока не умеет или делает крайне ограниченно:
- общение с клиентами, чтение невербальных сигналов, понимание политических и личных контекстов;
- работу с неполной, противоречивой информацией, где нет «правильного ответа из четырёх вариантов»;
- этические дилеммы, конфликты интересов, давление со стороны работодателя и рынка;
- поиск нестандартных, «выбивающихся из модели» идей, которые и приносят сверхприбыль.
Показательно, что блоки по этике до сих пор остаются слабым местом ИИ: даже лучшие модели дают заметно больше ошибок именно там, где требуется ценностное суждение, а не чистый расчёт.
Существует и риск «загрязнения данных»: часть задач могла в том или ином виде попадать в тренировочные наборы, то есть модель в ряде случаев не рассуждает, а вспоминает. Исследователи честно признают: результаты показывают потенциал, но не гарантируют «честную победу разумом» во всех вопросах.
Что изменится для профессии финансового аналитика
Исторически финансы всегда адаптировались к технологиям: от счётов и калькуляторов — к электронным таблицам, а затем к Python и машинному обучению. Переход к ИИ‑ассистентам — логичное продолжение этого пути.
Скорее всего, произойдёт не отмена профессии, а изменение профиля компетенций:
- всё, что можно формализовать и оцифровать, ИИ будет делать быстрее и дешевле;
- ценность человека сместится к стратегическому мышлению, работе с «серой зоной», сложным коммуникациям и нестандартным ситуациям;
- умение работать в паре с ИИ — формулировать запросы, проверять результаты, комбинировать собственный опыт и машинный анализ — станет ключевым навыком.
В этом смысле ИИ, «сдавший» CFA, — не конец, а сигнал: прежний способ «выжечь» 1000 часов на заучивание формул как единственный карьерный лифт исчерпал себя. Конкурировать с машиной на поле чистой памяти и рутинного анализа бессмысленно. Но выстраивать на плечах ИИ более сложные, интеллектуально насыщенные сервисы — напротив, шанс закрепиться в профессии.
Вместо вывода: экзамен как зеркало перемен
Интересно, что ещё в 1960‑х Бенджамин Грэм, один из отцов-основателей современного инвестирования и архитектор самой идеи CFA, предвосхищал роль вычислительной техники в анализе рынков. Его мысль сегодня актуальна как никогда: технологии меняются, но путей к успеху в финансах всегда больше, чем один.
То, что ИИ научился блестяще сдавать CFA, — не приговор «золотым» профессиям, а приглашение пересобрать представление о ценности человека в финансовой индустрии. Машины всё лучше справляются с тем, что можно формализовать. Людям остаётся — и будет оставаться — всё, что требует суждения, доверия и ответственности за решение, которое нельзя свести к формуле.
Хотите создать уникальный и успешный продукт? СМС – ваш надежный партнер в мире инноваций! Закажи разработки ИИ-решений, LLM-чат-ботов, моделей генерации изображений и автоматизации бизнес-процессов у профессионалов.
ИИ сегодня — ваше конкурентное преимущество завтра!
Тел. +7 (985) 982-70-55
E-mail sms_systems@inbox.ru
Сайт https://www.smssystems.ru/razrabotka-ai/