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.