Банк JPMorgan начал использовать первого, в своем роде, торгового робота для проведения сделок на рынке акций. После того, как новая пробная программа искусственного интеллекта (ИИ) банка, протестированная в Европе, показала , что она гораздо более эффективней, чем традиционные методы покупки и продажи финансовых активов.

Искусственный интеллект, который внутри банка получил название LOXM, был использован при разработке торговых алгоритмов в Европейском подразделении Банка в первом квартала и будет запущен по всей Азии и США в четвертом квартале 2017 года.

Работа LOXM заключается в том, чтобы исполнять клиентские заявки с максимальной скоростью по лучшей цене, используя уроки, которые он извлек из миллиардов прошлых сделок — как реальных, так и смоделированных — для решения таких проблем, как то, как лучше всего «разгрузить» большие пакеты акций, не двигая рыночные цены.

”Такая настройка была ранее реализована людьми, но теперь ИИ может сделать это в гораздо большем масштабе и гораздо эффективней», — сказал Дэвид Феллах, из Европейской исследовательской команды JPMorgan. Европейские испытания показали, что цены, достигнутые LOXM, были “значительно лучше”, чем контрольные показатели.

Инвестиционные банки пытаются использовать ИИ, автоматизацию и робототехнику, чтобы помочь сократить расходы и устранить трудоёмкую рутинную работу. Например, недавнее развёрнутая банком UBS система искусственного интеллекта для обработки клиентских запросов позволяет сэкономить до 45 минут человеческого труда на задачу. UBS также привлёк ИИ, для того, чтобы помочь клиентам торговать волатильностью.

JPMorgan, который является крупнейшим в мире инвестиционным банком по доходам, считает, что это первый на Уолл-Стрит опыт, использования ИИ с торговым исполнением сделок. Разработка подобной системы займет у конкурентов от 18 до 24 месяцев и потребует инвестиции в нескольких миллионов долларов.

ИИ был разработан с применением методов глубокого обучения и натренирован на миллионах исторических сценариев. У этого метода много других потенциальных применений в банковской сфере, таких как автоматическое хеджирование и market making.

Одним из возможных применений LOXM является обучение машины тому, как узнать отдельных клиентов, чтобы она могла рассматривать их поведение и реакцию, и решить, как торговать. «Любая настройка будет только в том случае, если клиент согласен с этим”, — добавил г-н Климент.

В отличие от роботизированных советников, предлагаемых некоторыми частными банками, ИИ JPMorgan пока не имеет возможности принятия решений относительно того, что покупается и продаётся, его роль заключается исключительно в том, чтобы решать, как покупаются и продаются те или иные активы.

У банка не было проблем с управлением рисками, в связи с применением этой технологии. «Машина ограничена в своём торговом поведении, поскольку она учится и работает в рамках нашей общей электронной системы торговых рисков, которая контролируется службами внутреннего контроля и проверена регуляторами», — сказал г-н Феллах.