Ця тенденція почалася не вчора. Понад половина компаній — 56% — розпочали інтеграцію ШІ у свої операційні процеси чотири-п’ять років тому. Лише 9% зробили це протягом останнього року . Отже, галузь перебуває не на старті, а вже в середині тривалого шляху впровадження технології.

Головна суперечність: 66% бояться переплатити, 25% хочуть витрачати більше

Найпоказовіший результат опитування — відсутність згоди щодо того, яким має бути оптимальний рівень витрат на ШІ:

• 66% керуючих активами побоюються, що їхні компанії надмірно інвестують у штучний інтелект ;
• 25% вважають, що їхні організації все ще вкладають недостатньо .

Clearwater Analytics називає це «парадоксом інвестицій». Він свідчить про глибшу проблему: хоча ШІ вже сприймається як технологія, здатна змінити галузь, компанії досі не мають чітких орієнтирів, за якими можна визначити достатній рівень фінансування та очікувану окупність .

Де ШІ має найбільше змінити роботу керуючих активами

Учасників дослідження також запитали, у яких сферах ШІ матиме найбільший вплив протягом наступних 12 місяців. Відповіді зосередилися на роботі з інформацією та підтримці людських рішень:

• 62% очікують трансформаційних змін у створенні та узагальненні даних ;
• 58% прогнозують значний вплив на системи підтримки рішень, зокрема на перебалансування портфелів ;
• 57% назвали прогнозне моделювання та стрес-тестування сферами значного впливу .

Ці показники вказують, що фінансові компанії наразі бачать у ШІ не стільки заміну портфельним менеджерам, скільки інструмент для прискорення трудомісткої аналітичної роботи, на якій ґрунтуються інвестиційні рішення.

Якість даних може бути важливішою за розмір бюджету

Однакові витрати на ШІ не гарантують однакового результату. Дослідження показало, що якість даних, на яких працюють моделі, безпосередньо пов’язана з ефективністю впровадження технології.

• Серед компаній, які оцінюють точність своїх даних як хорошу або відмінну, 44% заявили, що завдяки ШІ управління ризиками стало «значно більш проактивним» .
• Серед фірм із посередньою або низькою якістю даних так відповіли лише 17% .

Як підсумувало видання Institutional Investor, керуючі активами різко збільшують витрати на ШІ, але більші бюджети не завжди перетворюються на кращі результати . Компанії з надійним управлінням даними отримують помітні операційні переваги, тоді як інші можуть витрачати значні суми без порівнюваного ефекту.

Який висновок варто зробити галузі

Дослідження «GenAI and the Data Divide» описує галузь, яка робить великі ставки на технологію з очевидним потенціалом, але поки що невизначеною віддачею. Бюджети зростають, однак універсальних критеріїв успіху немає. Більшість компаній уже кілька років інтегрують ШІ, але дві третини їхніх керівників вважають, що організація може витрачати надто багато.

Найпрактичніший висновок дослідження простий: перед тим як збільшувати фінансування, компаніям варто перевірити дані, які вони подають моделям. Точні, структуровані та належно контрольовані дані, схоже, мають більше значення для управління ризиками й ухвалення рішень, ніж сам по собі розмір інвестицій у ШІ.

Ця тенденція почалася не вчора. Понад половина компаній — 56% — розпочали інтеграцію ШІ у свої операційні процеси чотири-п’ять років тому. Лише 9% зробили це протягом останнього року . Отже, галузь перебуває не на старті, а вже в середині тривалого шляху впровадження технології.

Головна суперечність: 66% бояться переплатити, 25% хочуть витрачати більше

Найпоказовіший результат опитування — відсутність згоди щодо того, яким має бути оптимальний рівень витрат на ШІ:

• 66% керуючих активами побоюються, що їхні компанії надмірно інвестують у штучний інтелект ;
• 25% вважають, що їхні організації все ще вкладають недостатньо .

Clearwater Analytics називає це «парадоксом інвестицій». Він свідчить про глибшу проблему: хоча ШІ вже сприймається як технологія, здатна змінити галузь, компанії досі не мають чітких орієнтирів, за якими можна визначити достатній рівень фінансування та очікувану окупність .

Де ШІ має найбільше змінити роботу керуючих активами

Учасників дослідження також запитали, у яких сферах ШІ матиме найбільший вплив протягом наступних 12 місяців. Відповіді зосередилися на роботі з інформацією та підтримці людських рішень:

• 62% очікують трансформаційних змін у створенні та узагальненні даних ;
• 58% прогнозують значний вплив на системи підтримки рішень, зокрема на перебалансування портфелів ;
• 57% назвали прогнозне моделювання та стрес-тестування сферами значного впливу .

Ці показники вказують, що фінансові компанії наразі бачать у ШІ не стільки заміну портфельним менеджерам, скільки інструмент для прискорення трудомісткої аналітичної роботи, на якій ґрунтуються інвестиційні рішення.

Якість даних може бути важливішою за розмір бюджету

Однакові витрати на ШІ не гарантують однакового результату. Дослідження показало, що якість даних, на яких працюють моделі, безпосередньо пов’язана з ефективністю впровадження технології.

• Серед компаній, які оцінюють точність своїх даних як хорошу або відмінну, 44% заявили, що завдяки ШІ управління ризиками стало «значно більш проактивним» .
• Серед фірм із посередньою або низькою якістю даних так відповіли лише 17% .

Як підсумувало видання Institutional Investor, керуючі активами різко збільшують витрати на ШІ, але більші бюджети не завжди перетворюються на кращі результати . Компанії з надійним управлінням даними отримують помітні операційні переваги, тоді як інші можуть витрачати значні суми без порівнюваного ефекту.

Який висновок варто зробити галузі

Дослідження «GenAI and the Data Divide» описує галузь, яка робить великі ставки на технологію з очевидним потенціалом, але поки що невизначеною віддачею. Бюджети зростають, однак універсальних критеріїв успіху немає. Більшість компаній уже кілька років інтегрують ШІ, але дві третини їхніх керівників вважають, що організація може витрачати надто багато.

Найпрактичніший висновок дослідження простий: перед тим як збільшувати фінансування, компаніям варто перевірити дані, які вони подають моделям. Точні, структуровані та належно контрольовані дані, схоже, мають більше значення для управління ризиками й ухвалення рішень, ніж сам по собі розмір інвестицій у ШІ.