Штучний інтелект на фінансових ринках: хто відповість за помилки машин

Ринок уже пережив кілька випадків, коли алгоритмічні моделі створювали системні ризики. Аналітики XFINE нагадують «flash crash» 2010 року, коли індекс Dow Jones за лічені хвилини втратив майже 9 %, а причиною стали високочастотні алгоритми, що діяли без належного контролю. Тоді це стало тривожним сигналом для регуляторів. Сьогодні, коли AI-моделі стали значно складнішими й автономнішими, ризики набувають нової форми. Алгоритми можуть адаптуватися, навчатися, перебудовувати власні стратегії — і зрештою діяти непередбачувано навіть для своїх розробників.

У США питання відповідальності та прозорості AI у фінансах уже винесене на законодавчий рівень. Комісія з цінних паперів і бірж (SEC) розробила проєкт правил, які зобов’язують брокерів і керуючі компанії розкривати принципи роботи алгоритмічних моделей, а також демонструвати заходи для запобігання конфліктам інтересів. Регулятор особливо занепокоєний тим, що AI може ухвалювати рішення, які формально відповідають моделям прибутковості, але фактично шкодять інтересам клієнтів. Паралельно Комісія з торгівлі товарними ф’ючерсами (CFTC) готує рекомендації щодо контролю за системами, що торгують автоматично — аж до обов’язкового тестування алгоритмів на «стійкість» перед запуском у реальну торгівлю.

У Європейському Союзі підхід виявився комплекснішим. Регламент AI Act, який поетапно набирає чинності з 2025 року, поділяє системи штучного інтелекту за рівнями ризику. Фінансові алгоритми, що впливають на ухвалення інвестиційних рішень, віднесені до категорії «високого ризику» і мають проходити сертифікацію, аудит даних і постійний моніторинг. Фактично компанії зобов’язані довести, що їхні AI-моделі не створюють непередбачуваних ринкових ефектів і не порушують принципи добросовісної конкуренції. Це може уповільнити впровадження інновацій, але з огляду на стабільність фінансових систем такий крок виглядає необхідним.

Азія, традиційно більш гнучка до технологічних експериментів, обрала інший шлях. У Японії та Сінгапурі регулятори створюють так звані «пісочниці» — контрольовані середовища, де компанії можуть тестувати AI-моделі без ризику для реальних інвесторів. Це дозволяє пришвидшити впровадження рішень і водночас виробити стандарти регулювання на практиці. Китай, навпаки, посилює контроль: у 2024 році Народний банк Китаю зобов’язав фінтех-компанії декларувати використання будь-яких алгоритмів, що впливають на торгівлю та оцінку ризиків. Такий підхід відображає прагнення держави зберегти прозорість і контроль над фінансовими потоками, де AI стає новим центром впливу.

Тим часом штучний інтелект дедалі глибше проникає у сферу приватного онлайн-трейдингу. Розробники пропонують користувачам інтелектуальні інструменти, здатні аналізувати сотні активів, будувати прогнози, прискорювати ухвалення рішень і адаптувати торгові стратегії до волатильності ринку. Водночас зростає і залежність від «чорної скриньки» — алгоритму, принцип роботи якого часто невідомий користувачу.

І тут постає питання довіри. Чи може роздрібний трейдер покладатися на рекомендації штучного інтелекту, не розуміючи, на яких даних той навчався? Що станеться, якщо нейромережа припустить системну помилку або зіткнеться з непередбачуваною подією — пандемією чи геополітичним шоком? Відповіді поки що немає. Аналітики XFINE застерігають, що навіть найпросунутіші AI-радники є лише інструментом підтримки, а не заміною людського аналізу. Але в умовах, коли все більше трейдерів довіряють машині реальний капітал, ці межі стають дедалі розмитішими.

У XFINE зазначають, що в найближчі роки на перший план вийде не боротьба за технологічну перевагу, а питання довіри й правового статусу алгоритмів. Фінансовий світ рухається до моделі, де AI не просто виконує команди, а взаємодіє з іншими машинами, приймає рішення за частки секунди і — потенційно — може помилятися без участі людини. Тому як регулятори, так і компанії, що беруть участь у розробці AI-інструментів, стають ключовими гравцями у формуванні нової фінансової екосистеми. Тут виграє не той, хто швидше впровадить нейромережу, а той, хто зможе пояснити, як і чому вона приймає ті чи інші рішення.

Чи можна вважати впровадження AI в онлайн-трейдинг уже доконаним фактом? Так, але з уточненням: це поки що не заміна людини, а її підсилення. І хоча маркетинг часто змальовує штучний інтелект як «універсального трейдера», справжня цінність технології полягає не в тому, що вона торгує краще, а в тому, що допомагає бачити ринок ширше. А от хто відповідатиме за її помилки — питання, на яке регулятори, юристи й самі трейдери лише починають шукати відповідь.

Аналітичний відділ XFINE