## Искусственный интеллект может повысить эффективность рынков и их волатильность

_IMF Blog, October 15, 2024_

## Source details

**Canonical URL:** [Искусственный интеллект может повысить эффективность рынков и их волатильность](https://www.imf.org/ru/blogs/articles/2024/10/15/artificial-intelligence-can-make-markets-more-efficient-and-more-volatile)

## Other formats

- [Markdown version](/ru/blogs/articles/2024/10/15/artificial-intelligence-can-make-markets-more-efficient-and-more-volatile/index.md)
- [Structured JSON version](/ru/blogs/articles/2024/10/15/artificial-intelligence-can-make-markets-more-efficient-and-more-volatile/index.json)
- [Bundle manifest](/ru/blogs/articles/2024/10/15/artificial-intelligence-can-make-markets-more-efficient-and-more-volatile/bundle-manifest.json)

## Bibliographic details
- Authors: Nassira Abbas, Charles Cohen, Dirk Jan Grolleman
- Published: October 15, 2024

---

### Основные выводы и аналитика
- Торговля с использованием искусственного интеллекта может привести к повышению скорости рыночных процессов и эффективности рынков, но также к увеличению объемов торгов и росту волатильности в периоды стресса.
- Совместное использование ИИ финансовыми учреждениями может:
  - улучшить управление рисками;
  - углубить ликвидность;
  - сделать рынки менее прозрачными, усложнить их мониторинг и увеличить уязвимость к кибератакам и рискам манипуляций.
- Исторический контекст и потенциал изменений:
  - Количественные торговые стратегии и автоматические торговые алгоритмы уже десятилетиями ускоряют операции и помогают обрабатывать крупные сделки по основным классам активов, таким как акции США, но также вызывали «мгновенные обвалы» (пример — май 2010 года).
  - С момента появления больших языковых моделей (БЯМ) доля материалов, касающихся ИИ, в патентных заявках, связанных с алгоритмической торговлей, выросла с 19 процентов в 2017 году до более чем 50 процентов ежегодно с 2020 года.
  - Ожидается, что ИИ расширит возможность быстрого ребалансирования инвестиционных портфелей, что приведет к увеличению объемов торгов.
- Темпы внедрения и горизонты:
  - Ожидается расширение интеграции сложно устроенного ИИ в инвестиционные и торговые решения в течение трех–пяти лет, при этом подход «с участием человека» вероятно сохранится для решений о крупном распределении капитала.
- Примеры рыночного поведения:
  - ETF на базе ИИ, несмотря на невысокую долю сейчас, демонстрируют значительно более высокий оборот: типичный активно управляемый фондовый ETF оборочивает свои активы гораздо реже, чем раз в год, тогда как ETF на базе ИИ делают это примерно раз в месяц.
  - Несколько ETF на базе ИИ показали повышенный оборот во время потрясений на рынке в марте 2020 года, указывая на потенциал для увеличения массовых продаж в периоды стресса.
  - С 2017 года и внедрения БЯМ изменение котировок акций США через 15 секунд после публикации протоколов ФРС последовательно происходит в среднем в направлении изменения, наблюдаемого через 15 минут, в отличие от явно некоррелированных изменений в период до появления БЯМ.

### Последствия для структуры рынка и участников
- Возможные сдвиги в составе участников:
  - ИИ может способствовать дальнейшей миграции инвестиционной деятельности в хеджевые фонды, компании, осуществляющие торговлю за собственный счет, и другие небанковские финансовые посреднические учреждения.
  - Небанковские организации имеют структурное преимущество во внедрении ИИ: более гибкие, подвержены меньшим регулятивным ограничениям по сравнению с коммерческими и инвестиционными банками.
  - Рост роли небанковских участников может сделать рынки менее прозрачными и усложнить мониторинг.
- Операционные и технологические риски:
  - Повышенная скорость реакции цен;
  - Усложнение объяснимости сложных моделей ИИ, особенно для банков с устаревшей инфраструктурой;
  - Повышенная уязвимость к кибератакам и рискам манипуляций.

### Рекомендации по политике и надзору
- Адаптация механизмов реагирования на волатильность:
  - Рассмотреть необходимость разработки новых механизмов или модификации существующих для реагирования на «мгновенные обвалы», которые могут возникнуть в результате торговли с использованием ИИ.
  - Возможные инструменты: обязательные первоначальные взносы, автоматические прерыватели и усиление устойчивости центральных контрагентов.
- Усиление надзора за небанковскими финансовыми посредниками:
  - Требовать от небанковских организаций идентифицировать себя и раскрывать информацию, касающуюся использования ИИ.
  - Требовать от финансовых учреждений регулярного отображения взаимозависимостей между данными, моделями и технологической инфраструктурой, поддерживающей модели ИИ.
- Непрерывный мониторинг и гибкий надзор:
  - Тщательный мониторинг и надзор за быстро меняющимся рынком необходимы для своевременных и сбалансированных регулятивных мер, которые позволят участникам финансового сектора выиграть от использования ИИ и снизить связанные с ним риски.

### Источники анализа внутри публикации
- Основой для этого блога послужила глава 3 октябрьского выпуска «Доклада по вопросам глобальной финансовой стабильности» 2024 года «Достижения в области искусственного интеллекта: последствия для деятельности на рынках капитала».
- Авторы публикации: Nassira Abbas, Charles Cohen, Dirk Jan Grolleman. Дата публикации: 15 октября 2024 г.

*Источник: Искусственный интеллект может повысить эффективность рынков и их волатильность — блог МВФ, 15 октября 2024 г.*

---


## References

- [«Доклада по вопросам глобальной финансовой стабильности» 2024 года](https://www.imf.org/ru/Publications/GFSR/Issues/2024/10/22/global-financial-stability-report-october-2024)

_Source: https://www.imf.org/ru/blogs/articles/2024/10/15/artificial-intelligence-can-make-markets-more-efficient-and-more-volatile_