Перспективы тестирования ИИ в трейдинге

Уровень развития отечественных разработок в области инвестиционных искусственных интеллектов позволяет организовать состязание между различными моделями уже в начале 2027 года. С такой инициативой на профильном мероприятии «Настоящее будущее», организованном СберИнвестициями, выступил заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин.

Основным барьером для широкого внедрения ИИ-агентов в биржевую торговлю остается вопрос доверия со стороны частных инвесторов. По мнению эксперта, именно публичные испытания в рыночных условиях могут стать ключом к популяризации технологии. При этом первоначальные тесты должны проходить в изолированной среде.

«В конце 2026 года, я думаю, начнется бета-тестирование агента, который действует как портфельный управляющий. Участники эксперимента положат туда небольшие суммы, и посмотрим, как агент будет управлять, балансировать портфели, какую доходность он будет приносить. Но это чистый эксперимент. Мы точно не готовы сейчас давать это в открытый рынок. Сначала попробуем сами, получим опыт, результаты работы наших агентов и только потом будем делиться с клиентами», — отметил Александр Ведяхин.

Классификация инвестиционных ИИ-агентов

Ведяхин представил видение эволюции ИИ-механизмов, выделив пять ключевых ступеней их функциональности:

  • Первый уровень: базовый финансовый консалтинг и советы по инвестированию.
  • Второй уровень: формирование персонализированного инвестиционного портфеля без совершения сделок.
  • Третий уровень: полная подготовка к исполнению торговых операций.
  • Четвертый уровень: делегирование полномочий агенту для совершения сделок с последующим уведомлением пользователя.
  • Пятый уровень: полноценное управление портфелем, где пользователь задает лишь целевую доходность и риск-профиль, а система берет на себя все операционные задачи и периодическую отчетность.

Будущее персональных ИИ-помощников

В качестве практического примера эксперт упомянул разработку агентов для криптовалютного рынка. Такие инструменты способны анализировать новостную повестку и рыночные тенденции, формируя индивидуальную стратегию на основе запросов пользователя, поданных на естественном языке.

В конечном итоге, по мнению представителя Сбербанка, подобные специализированные системы станут компонентами универсальных ИИ-экосистем. Такие комплексные решения в перспективе смогут выполнять роль цифрового «альтер-эго» человека, оказывая помощь в широком спектре повседневных задач.