Интеллект Кредит, ООО, компания. Интеллект кредит


Искусственный интеллект Сбербанка вызвал дефицит видеокарт

YKTIMES.RU – Сбербанк в массовых количествах приобретал на рынке видеокарты для оснащения своей лаборатории по развитию искусственного интеллекта, что могло создать временный дефицит на рынке, сообщил старший вице-президент Сбербанка Александр Ведяхин на конференции в Москве, передает ТАСС.

“Мы должны извиниться за тот некоторый дефицит на рынке видеокарточек, который произошел в последнее время, потому что это мы их скупили для лаборатории искусственного интеллекта. Но скоро все появится, потому что мы свою потребность удовлетворили”, – сказал он.

По его словам, создание искусственного интеллекта требует работы с большими данными, для которой необходимо использование больших объемов памяти.

“У нас очень много данных, мы счастливы этому, но при этом эти данные, зачастую, как нефть на Таймыре: она есть, но чтобы до нее добуриться, надо бурить долго и очень упорно”, – пояснил он причину создавшегося дефицита видеокарт.

Абсолютное большинство кредитов физическим лицам в Сбербанке в 2018 году будет выдаваться на основе решений искусственного интеллекта (ИИ), сообщил журналистам старший вице-президент Сбербанка Александр Ведяхин в кулуарах международных соревнований по машинному обучению, анализу данных и AI Sberbank Data Science Journey.

“В следующем году абсолютное большинство кредитов по физическим лицам будет приниматься на основании решений искусственного интеллекта. Сейчас чуть меньше, но мы постоянно это делаем”, – сказал Ведяхин.

При этом Ведяхин пояснил, что, постоянно проводиться AB-тестирование, в рамках которого такие же решения будут принимать люди, чтобы оценить качество работы машины.

“Вот к примеру все ушло в цифру и машина начала принимать неправильные решения, но понять какие она решения принимает мы в кредитном риске сможем через два-три года. Будет поздно уже. Поэтому всегда будут люди, которые будут вести узкий параллельный поток похожих заявок”, – отметил Ведяхин.

Отвечая на вопрос, какой процент решений по кредитам физическим лицам должен быть закреплен за искусственным интеллектом, старший вице-президент банка отметил, что такой баланс пока еще не определен, но “он двигается в сторону искусственного интеллекта”.

Кредиты для крупных клиентов

Технология ИИ также может начать массово использоваться крупными банками для кредитования средних и крупных предприятий в течение ближайших трех лет, сообщил также Ведяхин. Он отметил, что в Сбербанке довольны результатами того, как ИИ используется в кредитовании физических лиц и при работе с малым бизнесом. Он пояснил, что уровень просрочки по таким кредитам ниже, чем если бы решения по ним принимал человек.

“Сейчас мы думаем о движении дальше вверх и, я думаю, в течение ближайших трех лет мы дальше увидим, что искусственный интеллект принимает решение по достаточно крупным сделкам для крупного и среднего бизнеса”, – сказал Ведяхин.

При этом в Сбербанке не стремятся довести число принимаемых с помощью ИИ кредитных решений до 100%.

“Такая задача опасна. Всегда надо делать тестирование, человек должен оценивать качество решений, которые принимает машина, с точки зрения кредитных рисков. Если через два года окажется, что машина приняла неправильное решение, кого увольнять?” – рассуждает вице-президент Сбербанка.

Отвечая на вопрос ТАСС о том, как в банке планируют применять технологию ИИ при работе с VIP-клиентами, Ведяхин отметил, что для них по-прежнему сохранится высокая доля личного общения с менеджерами, однако часть услуг будет также цифровизироваться.

“У VIP-клиентов тоже есть потребность в каждодневных услугах. Те же коммунальные услуги, оплата кружков для детей. Но не он же сам ходит с платежками – это делает его ассистент. Вот эта история точно уйдет в цифру, его помощники будут общаться с чат-ботами”, – заметил Ведяхин.

ИИ на бирже

Общение с человеком точно сохранится там, где речь будет идти о принятии инвестиционных решений, однако даже здесь останется место для ИИ: по словам вице-президента Сбербанка, уже сегодня он показывает очень хорошие результаты в алгоритмической торговле финансовыми инструментами, и Сбербанк намерен использовать его для составления клиентских предложений.

Первый зампред ЦБ Ксения Юдаева ранее в октябре предупреждала о возможности возникновения “пузырей” в результате массового использования алгоритмов в биржевой торговле. По словам Ведяхина, эта проблема решаема.

“Эта тема сложная, содержащая много вызовов для всех регуляторов в мире. Комплексных решений нет, и очень надеемся, что наш регулятор будет одним из первых в мире, кто сделает такое качественное регулирование”, – подчеркнул он.

www.yktimes.ru

Интеллект Кредит, ООО, компания, Москва: отзывы в интернете, адрес официального сайта, телефон

Основная информация о компании

Координаты GPS:

     

Адрес:

Телефон:

+7 ХХХ ХХХ-ХХ-ХХ

+74951352626

Официальный сайт:

http://intellectcredit.com

Способы оплаты:

График работы:

Пн Вт Ср Чт Пт

09:00 09:00 09:00 09:00 09:00

19:00 19:00 19:00 19:00 19:00

Полное название:

Интеллект Кредит, ООО, компания

Виды деятельности

Интеллект Кредит, ООО, компания - краткая сводка

Сфера деятельности компании - "Юридический сервис, финансовые услуги". Компания "Интеллект Кредит, ООО, компания" размещена в каталоге в разделах: Помощь в оформлении кредита города Москвы, Помощь в оформлении ипотеки города Москвы, Финансовый консалтинг города Москвы . Организация осуществляет деятельность в городе Москве, Россия. Контакты для связи с администрацией учреждения: узнать номера телефонов бесплатно можно, нажав на кнопку [показать номер] в блоке "Телефон"; звоните по телефонам +74951352626 , используя код региона Россия +7. Адрес официального сайта фирмы http://intellectcredit.com. Часы работы предприятия - Понедельник: 09:00 - 19:00, Вторник: 09:00 - 19:00, Среда: 09:00 - 19:00, Четверг: 09:00 - 19:00, Пятница: 09:00 - 19:00.

www.otzywy.com

Искусственный интеллект в банках и финансовом секторе

Понятие искусственного интеллекта (ИИ) появилось более 60 лет назад и описывается, как разработка компьютерных систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.

Однако, эта технология не появлялась в мире финансовых услуг до начала 80-х годов.

После короткого периода «великой иллюзии» она канула в забвение, но теперь, кажется, вновь набирает стремительные обороты. Будет ли на этот раз Искусственный интеллект соперниками в финансовом секторе, пришел ли он для того, чтобы остаться? Каким образом, банки уже используют, так называемые Финтех технологии? И как ИИ в конечном счете может изменить картину на финансовом рынке?

Банковское дело и Финансы, в целом, находятся на пути к революции.

Источники искусственного интеллекта в финансовом секторе

На протяжении многих лет, искусственный интеллект прошел и моменты большого воодушевления, и инвестиций со стороны предприятий, и моменты разочарования, после которых практически только университеты продолжали исследования в этом направлении. В финансовом секторе не изменялось ничего.

В начале 80-х, например, Инвестиционный Банк Ситибанка (Citibank) попробовал построить несколько системных экспертов, используя одну из ветвей искусственного интеллекта, которая должна была обладать способностью принятия решений на уровне эксперта-человека. Они стали не единственными. Многие другие компании с Уолл-Стрит тогда запускали аналогичные проекты.

В 1987 году, Security Pacific National Bank запустил рабочую группу для Предотвращения Мошенничества , направленную на автоматическое,посредством использования искусственного интеллекта, противодействие несанкционированному использованию дебетовых карт в банкоматах и магазинах .

Все эти проекты дали некоторые плоды, привели к некоторым полезные применениям, в частности, в том, что касается применения систем искусственных нейронных сетей для автоматического обнаружения необычных действий и процессов, которые, впоследствии, могли быть исследованы человеком.

Несмотря на первые успехи, вскоре компании поняли, что развитие систем искусственного интеллекта более дорогостоящее и затратное по времени, чем запланировано изначально; и решили оставить его, считая экономически не эффективным.

В 90-х искусственный интеллект забросили практически все, наступил длительный период темноты, пожалуй, только в университетах продолжались исследования по этому вопросу. И… до настоящего времени —  наступила новая, но более мощная волна возрождения этой технологии, связанный с Великим обещанием: “искусственный интеллект изменит тот мир каким мы его знали”. Но произойдет ли это? Почему не раньше, а сейчас?

Что изменилось за последние 20 лет и почему стоит ждать другие результаты?

Многие вещи сегодня, в основном, ряд научно-технических достижений, способствуют развитию искусственного интеллекта, благоприятствует новой волне возрождения:

  •         Достижения в области аппаратного и программного обеспечения были удивительны в последние годы, поэтому сейчас компьютеры способны обеспечивать немыслимые ранее вычислительные мощности.
  •         Компьютерные системы, обладающие большой мощностью стали значительно дешевле. Теперь компании имеют компьютеры гораздо более сильные, но за значительно меньшие деньги.
  •         Широкое использование социальных сетей, мобильных смартфонов, планшетов и так называемых “wearables” (устройства, носимые в предметах одежды), наряду с прогрессом в области сенсоров и их установки в интеллектуальных городах, появление уже хорошо знакомого Интернета вещей (IoT) — генерируют гигантский объем данных или big data, который идеально подходит для питания двигателей искусственного интеллекта, и позволяют работать на максимальную производительность.

В последние годы, эксперты в области искусственного интеллекта вышли из университетов в мир бизнеса и уже начинают просматриваться первые результаты. Большая часть крупных технологических компаний, таких как Google, Facebook или Microsoft используют ИИ в своих наиболее известных продуктах; пресса в течение последнего года была заполнена именами и марками, связанными с искусственным интеллектом.

Принимаем во внимание появление новых технологий в финансовом секторе и стремительный рост так называемых ФинТех, не остается сомнений, что очень скоро мы увидим возрождение искусственного интеллекта в этом секторе (или следует сказать, он уже начался…).

Одним из основных применений ИИ во всех секторах – клиентский сервис, который позволяет адаптировать различные инструменты, с помощью процесса машинного обучения, под предпочтения различных пользователей. И, опять же, финансовый сектор не является исключением.

Хотя многое еще впереди, уже существуют собственные банковские приложения, использующие искусственный интеллект для взаимодействия с клиентами и адаптируются к их потребностям. Банки используют системы ИИ для организации своих операций, инвестирования средств в ценные бумаги и управление различными процессами, например, как средство для управления рисками, связанными с незаконными действиями инсайдеров. Есть даже фонды, которые проводят инвестирование с помощью роботов консультантов, такие «консультанты» в зависимости от информации в их распоряжении, автоматически решают, какие инвестиции в настоящий момент являются лучшими.

В этом контексте, следует отметить, что уже в августе 2001 года при моделировании торговой конкуренции на финансовых рынках, роботы превзошли человека.

Согласно СНБиСи (CNBC), только за последние два года в ИИ было инвестировано около 700 миллионов долларов. Произошедшие изменения показали огромный потенциал технологии для увеличения доходов, сокращения расходов и минимизации рисков.

Ниже приведены некоторые примеры использования искусственного интеллекта в финансовом секторе:

ИИ в клиентском сервисе

Уже существуют инструменты в банковском сервисе, которые используют ИИ.

  •         Касисто (Kasisto): — личный виртуальный помощник, похожий на известного ассистента от Эпл (Apple), Сири (Siri), но специализирующийся в области финансов и торговли. Благодаря этому инструменту, мы можем поддерживать разумные беседы о наших личных финансах и покупках, голосом или текстом, с любого мобильного устройства. Теперь, вместо того, чтобы просматривать различные разделы приложения мобильного банкинга, чтобы найти необходимую информацию, мы можем просто спросить Kasisto и получить быстрый ответ. Например, — Сколько мы потратили в конкретном месте в прошлом месяце или в этом? Сколько должны по нашей кредитной карте? Или, -когда крайний срок оплаты?

Компания, которая создала это чудо, называемое также-  Kasisto. Она была основана в 2013 году и является спин-офф «SRI International», создателя Siri. Цель: предложить финансовым учреждениям возможность легко добавлять персональные помощники в свои виртуальные приложения для мобильного банкинга. Их клиентами являются, например, BBVA и Well Fargo.

  •   Moneystream: это бесплатный инструмент, разработанный одним из стартапов Кремниевой долины с аналогичным именем, который делает мобильный Банк более понятным через подключение к банковским счетам и формирует различные графики, на которых можем увидеть всю нашу финансовую информацию (доходы, периодические расходы, движения по кредитной карте, займы и т. д.). Кроме того, приложение использует технологию искусственного интеллекта, чтобы предвидеть наши потребности и предупредить о предстоящих платежах или действиях, которые мы должны реализовать; к тому же предупреждает по электронной почте или sms о любой необычной активности.

Инструмент данного типа является идеальным, например, для небольших компаний или фрилансеров с несколькими заказчиками , которые имеют различные циклы выставления счетов и платежей. Недавно, его создатели включили новую функцию- Фаунд Моней (Found Money), позволяющую экономить деньги на оплату интернета, телефона, воды и т.д.  Достаточно связать с MoneyStream  наши квитанции этих услуг и инструмент будет анализировать счета и договора для получения скидки или лучшего тарифа; все это, в обмен на 1/3 той экономии, которую он сделал.

  •        Кошелек.ИИ: все еще находится в стадии тестирования, но обещает стать портфелем, который поможет нам делать покупки более разумно. Приложение собирает (при условии, что мы дали соответствующее разрешение) всю имеющуюся информацию о нас в наших телефонах и других мобильных устройствах –от информации о банковских счетах до профиля в социальных сетях, чтобы затем давать нам советы в реальном времени при покупках на основе всей этой информации. Например, если мы идем в магазин, и продукт привлекает наше внимание, приложение может отправить предупреждение, порекомендовав нас не покупать его, либо потому, что у нас осталось мало денег на счету или потому, что завтра у нас предусмотрен важный платеж, или потому, что обнаружила, что есть еще одна покупка, более приоритетная для наших потребностей, интересов и даже вкусов.

Также анализируется с кем мы проводим наше время и как в этот момент тратим свои деньги. В зависимости от этого, даже может рекомендовать не устраивать выход с определенными людьми в определенное время, чтобы не тратить деньги необходимые нам для чего-то очень важного.

Кроме упомянутых инициативы, безусловно, будут и другие, которые еще не вышли в свет. Например, в середине прошлого года, Дерек Уайт (Derek White), из Barcleys, признался журналисту CNBC в интервью на Лондонской технологической неделе (London Technology Week), что банк пытается разработать приложение, с помощью которого пользователи смогут выполнять различные банковские операции с помощью голосовых команд. Уайт привел пример ассистентов Siri от Apple и Echo от Amazon, так что можно предположить, что они разрабатывают что-то похожее на Kasisto.

Другой банк, Шотландский Королевский Банк (Royal Bank of Scotland), проанонсировал в начале марта ввод в эксплуатацию системы искусственного интеллекта для внутреннего использования, которая называется Luvo Robot, целью которого будет помощь сотрудникам банка в консультирование клиентов из сектора малого бизнеса.

ИИ в кредитовании и обнаружении мошенничества.

Это две основные ветви, которые используют крупные, как финансовые технологии с поддержкой искусственного интеллекта. Согласно The Huffington Post, крупные международные банки, как UBS используют искусственный интеллект и другие технологии, чтобы извлечь релевантную информацию из больших объемов данных, которые позволяют каждый раз все лучше понимать своего клиента и использовать эту информацию для оценки рисков в предоставлении кредитов и займов; другие, начали использовать ИИ для мониторинга риска, связанного с незаконными действиями,  использующими конфиденциальную информацию.

Что касается  финтеха сектора кредитования, в основном, машинное обучение используют как средство анализа, прогнозирования и автоматизированной системы принятия решений, для построения моделей кредитного риска и предсказание «мусорных»  займов (без выплаты). Некоторые из них:

  •         Лендинг Клаб (Lending Club): веб-платформа кредитования, которая связывает заемщиков и инвесторов, на сегодняшний день является самым большим рынком онлайн-кредитования мире. Использует машинное обучение для выявления возможных «мусорных» кредитов.
  •         Кэбейдж (Kabbage): финтех со штаб-квартирой в Атланте, предоставляющий непосредственное финансирование малым предприятиям и рядовым потребителям, через автоматизированную веб-платформу кредитования. Использует машинное обучение и анализ больших объемов данных (big data) для создания моделей кредитных рисков и анализа портфеля.
  •         ЛендАп (LendUp): LendUp- финтех компания, специализирующаяся на кредитовании в виде авансов до заработной платы. Недавно открыла свой API, так что другие предприятия могут предлагать через нее аналогичные услуги. Использует машинное обучение для выявления среди своих клиентов 15% тех, кто с наибольшей вероятностью вернет кредит.
  •      Зест Финанс (ZestFinance): финтех, который использует технологию для подготовки автоматических кредитных рейтингов. В частности, использует машинное обучение и анализ больших данных (big data), чтобы решение было принято максимально быстро и точно.
  •         Афирм (Affirm): платформы для онлайн-платежей, которая позволяет пользователям получать быстрые кредиты в момент совершения покупки в определенных Интернет-магазинах. В этом контексте, рекламируют себя в качестве альтернативы кредитным картам. Используют модели машинного обучения и анализа big data для выполнения классификации кредитов и защиты от мошенничества.
  •         Проспер Дейли (Prosper Daily): в прошлом Бил Гуард (BillGuard), считающийся одним из лучших мобильных приложений для учета личных финансов. Использовании интеллектуального анализа больших данных (big data) и алгоритмов машинного обучения, чтобы бесплатно предоставить пользователям кредитную классификацию в Интернете и предупредить их в режиме реального времени, о мошеннических действиях с их счетами и кредитными картами.

Что касается использования искусственного интеллекта в области обнаружения мошенничества, выделяются такие компании, как Feedzai, Bionym, EyeVerify и BioCatch.

ИИ в интеллектуальных системах страхования

В январе этого года, финтех в страховании и spin-out MIT, под названием Инсарифи (Insurify), анонсировал выпуск Evia (Expert Virtual Insurance Agent), виртуального агента по страхованию, который использует искусственный интеллект, чтобы подобрать нам лучшую страховку на автомобиль, с фото записью и задавая некоторые вопросы, как и в случае с агентом-человеком.

В зависимости от наших ответов и информации, полученной при нашей регистрации, Evia анализирует возможные договоры с разными страховыми компаниями и отправляет на выбор наиболее подходящие для нас. В случае, если возникли вопросы или сомнения, мы можем связаться с системой ИИ, которая даст ответы нам на основе имеющейся у нее информации, совершенно также, как и агент-человек. Но, в случае, если Evia, все же удастся разрешить все наши сомнения, мы можем поговорить и с человеком. В любом случае, виртуальный агент будет осуществлять все стадии анализа, выбора и консультации.

Система Insurify работает уже в 30 государствах, и компания может предлагать контракты с 82 страховыми компаниями, хотя в настоящий момент доступна только в виде ограниченной публичной бета-версии.

ИИ в хедж-фондах и инвестиционных компаниях

Несколько лет назад некоторые хедж-фонды начали автоматизировать часть своих инвестиций, с использованием статистических и вычислительных моделей; по данным компании по исследованию рынков – Прекин (Preqin), объем достигал около 9% средств. Но результаты были, скорее, удовлетворительные. Исследование, проведенное компанией, показало, что средства, инвестируемые автоматически в большей части своих операций, не получали такие же хорошие результаты, как управляемые человеком. Поэтому с недавнего времени, они занялись направлением машинного обучения и разработкой систем искусственного интеллекта, которая будет способна не только быстро анализировать большие объемы данных, но и самосовершенствоваться в проведении качественных анализов.

Компания Айдийа (Aidyia), со штаб-квартирой в Гонконге, запустила хедж-фонд, который выполняет “все” биржевые операции с помощью искусственного интеллекта, без хоть какого-нибудь вмешательства человека. Каждый день, после анализа всей доступной информации начиная от цен на рынке, макроэкономических данных или корпоративных документов бухгалтерского учета, двигатель ИИ делает собственные прогнозы о рынке и принимает решения, какой из вариант возможных действий лучший. По словам одного из создателей, система искусственного интеллекта компании, которая работает в США, позволила только за первый день работы вернуть 2% от суммы денежных средств, используемых в тестированиях, общая сумма которых не разглашается.

И, по-видимому, не является единственной компанией:

Один из стартапов, расположенный в Сан-Франциско, Sentient Technologies, спокойно работает в аналогичной системе с прошлого года. Согласно докладу Bloomberg компания сотрудничала с хедж-фондом JP Morgan Chase, чтобы разработать технологию инвестиций, основанную на ИИ и, хотя его CEO Антуан Блондо (Antoine Blondeau), не стал давать комментарии по этому поводу, было признано, что в настоящее время фонд полностью работает на искусственном интеллекте. Компании необходимо изначально настроить определенные элементы, связанные с рисками, но в остальном, фонд работает без какого-либо вмешательства человека.

  •         Хедж-фонды, основанные на данных —  Two Sigma и Renaissance Technologies тоже признали, что используют ИИ.
  •         И, по некоторым данным, два других посредника –Bridgewater Associates и Point72 Asset Management– находящихся под руководством известных имен с Уолл-Стрит, Рейем Далио (Ray Dalio) и Стивеном А. Коэн (Steven A. Cohen) движутся в том же направлении.

Еще одними примерами являются: нью-йоркская компания — Rebellion Research, которая использует байесовские сети машинного обучения, для прогнозирования тенденции рынка и выявления отдельных операций; крупная британской инвестиционная компания MAN AHL, которая на протяжении многих лет была сосредоточена на использовании статистических методов для разработки стратегии инвестирования, сейчас рассматривает возможность применения методов глубокого обучения искусственного интеллекта для финансового сектора.

Еще ряд организаций, использующих искусственный интеллект: Cerebellum Capital, CommEq, Castilium, Binatix, sinAI и KFL Capital.

Цель использования в том, что системы этого типа в состоянии предвидеть возможные изменения рынка и принимать соответствующие оперативные меры.

В этой ветке отдельно выделяется мобильное приложение Clone Algo, ориентированное как на конечных клиентов, так и биржевых маклеров, и менеджеров хедж-фондов. Клиенту необходимо просто загрузить и установить приложение, открыть счет у брокера, зарегистрированного в приложение и следовать получаемым инструкциям. Приложение позволяет, используя мобильный телефон, в режиме реального времени отслеживать эффективность действий. Что касается брокеров и руководителей фондов, благодаря Хлое (Clone) могут за небольшую плату получить доступ к сложным инструментам анализа, которые используют алгоритмы машинного обучения для автоматического управления рисками.

Среди их клиентов:

  •        Brillance Capital Management
  •        Vostok Funds
  •        Treasures Spring Holding Limited
  •        Clarion Capital Limited
  •        Expert Talent Limited
  •        Megatron Capital Limited
  •        Indo Strategies

Еще одной интересной платформой является немецкая Neokami, которая использует искусственный интеллект для прогнозирования изменения цен на акции и сырьевые товары в течение различных периодов времени. Для этого может использовать традиционные данные, такие как заметки аналитиков или историю изменения акций, а также анализировать нестандартные переменные, например, эмоции и высказывания о компании в Twitter или на любых других web-ресурсах и статьях, опубликованных в Интернете.

“Мы можем проанализировать миллионов переменных за считаные секунды, и создать предсказательную модель для каждого действия”, — отметил Озель Кристо (Ozel Christo), основатель и генеральный директор Neokami для CNBC.

Кристо заявил, что приложение может достигать точности до 75% – 95% изменения цены акций в зависимости от периода времени, выбранного пользователем.

Основное преимущество Neokami относительно других платформ HFT, использующих результаты деятельности ИИ, в том, что большинство из них работают только для внутреннего использования основных крупных финансовых учреждениях. Neokami, напротив, открыт для публики и Озель Кристо надеется, что, благодаря такому комплексу алгоритмической торговли может быть доступным для всего мира.

Так же, как и всегда есть скептики

Не все эксперты сходятся во мнении, что за искусственным интеллектом будущее финансового сектора. Некоторые из ученых довольно осторожны в высказываниях, и показывают, что глубокое обучение, и другие методы искусственного интеллекта, могут быть не совсем подходящими для финансового сектора. Например, Стивен Робертс (Stephen Roberts), профессор по машинному обучению в Оксфордском Университете, отмечает в Technology Review , что глубокое обучения , может быть полезно для выявления тенденций, информации и скрытых взаимосвязей, но еще является слишком хрупким в том по управлению неопределенностями и высоким уровнем шума, что часто встречается в финансовом секторе.

С другой стороны, Бен Гоерцел (Ben Goertzel), основатель компании Aidyia и признанный исследователь в области искусственного интеллекта, подчеркнул в Wired , что алгоритмы глубокого обучения уже стали обще-употребляемыми и, согласно его мнению, поэтому теряют свое значение для финансового рынка.

“Финансы-это сектор, в котором быть просто умным недостаточно выгодно”, — говорит Гоерцел, “но, быть умным в отличной манере от других”.

То есть, если различные компании, обладают одинаковой технологией, прогнозы, уже не будут иметь такого же значение. Поэтому его компания, Aidyia, сочетает различные технологии, от эволюционного программирования, логике вероятностной или динамического хаоса. И, в продолжении по Гоерцелу, рано или поздно другие компании будут копировать их подход, а значит надо просто искать другие технологии в вариациях искусственного интеллекта. В конце концов, он пытается сделать то, что никакой человек и ни одна машина не смогут сделать для того, чтобы получить уникальные результаты, дающие ему преимущество на рынке относительно других участников.

Другие, как Дэвид Хардинг (David Harding), миллиардер-основатель и генеральный директор Winton Capital Management, был настроен крайне скептически к огромному и внезапно возникшему интересу вокруг машинного обучения и искусственного интеллекта. Согласно Хардингу, уже был один “бум” ИИ, что привело к созданию многочисленных стартапов, связанных с этой темой в начале 90-х, но в конце концов, не осталось ничего, и ни одна из тех компаний уже не существует сегодня.

fintech-ru.com

Финансовый интеллект. Тайный язык денег. Как принимать разумные финансовые решения

Финансовый интеллект

Уоррен Баффет, самый успешный инвестор в мире, однажды заметил: «Инвестирование не игра, где парень с IQ56 равным 160, затыкает за пояс парня с IQ, равным 130. Если вы обладаете хотя бы средним уровнем интеллекта, то единственное, что вам понадобится, — способность контролировать свои непреодолимые желания, которые и приводят большинство людей к проблемам при инвестировании»57.

Наблюдение Баффета подтверждается не только его собственными уникальными достижениями, но и данными исследований. Один из секретов психологии (не особо засекреченных) состоит в том, что IQ, школьные отметки и количество баллов в тесте SAT58 не вполне точно предсказывают будущий успех человека в жизни. Личностные навыки в гораздо большей степени коррелируют с финансовым успехом, нежели навыки интеллектуальные. То, что Баффет называет «средним уровнем интеллекта», вкупе со здравым смыслом, позволяющим совместить базовые знания с реалиями человеческого поведения (как нас самих, так и окружающих), является гораздо более важным условием для успешной жизни, чем академические типы интеллекта.

Психолог с мировым именем и научный обозреватель газеты The New York Times Дэниэл Гоулман ввел в обиход понятие «эмоционального интеллекта», описывающее именно такой тип интеллекта, основанного на здравом смысле. Он предоставляет значительное количество данных, подтверждающих, что EQ (эмоциональный интеллект) гораздо более важен в жизни, чем IQ.

Изданная им в 1995 году книга «Эмоциональный интеллект»59 была переведена на 30 языков и разошлась более чем 5-миллионным тиражом. Согласно Гоулману, эмоциональный интеллект заключает в себе следующие основные черты:

— мотивацию самого себя;

— твердость в стрессовых и шоковых ситуациях;

— саморегулирование настроения и чувств;

— эмпатическую чуткость по отношению к другим;

— управление своими действиями в сложных ситуациях, позволяющее сохранять изначально намеченный курс;

— контроль своих эмоциональных импульсов и отсрочка вознаграждения.

Баффет прав: успешное инвестирование— вопрос не интеллектуального опыта. Скорее речь идет об эмоциональном интеллекте, совмещенном с заземлением в виде простых правил финансового здравого смысла (наподобие тех, о которых мы говорили в главах, посвященных инвестированию, расходам и долгам). Комбинация двух элементов — эмоционального интеллекта и финансового здравого смысла, дает ключ к финансовому успеху.

Это можно назвать финансовым интеллектом.

Финансовый интеллект хорош тем, что его можно приобрести и обладание им не требует наличия каких-либо редкостных атрибутов, которые нужно непрестанно совершенствовать. Давайте подробно рассмотрим важнейшие черты финансового интеллекта, указанные в списке доктора Гоулмана.

Отсрочка вознаграждения

Классическое исследование, проведенное в Стэнфорде, наглядно демонстрирует влияние отсрочки вознаграждения на жизнь человека. В ходе исследования детям в возрасте четырех лет предлагался выбор: получить небольшой кусок пастилы сразу же либо несколько кусков после возвращения исследователя, который вышел из комнаты на пятнадцать минут. Некоторые из детей сразу же схватили пастилу. Другие провели пятнадцать минут в агонизирующем ожидании: кто-то пытался отвлечься, закрывая себе глаза руками, кто-то пытался заснуть, а кто-то активно играл с друзьями.

Через несколько лет был проведен второй этап исследования с теми же участниками, теперь взрослыми людьми. Обнаружилось, что те из них, кто был способен к отсрочке вознаграждения в возрасте четырех лет, стали успешными людьми, уверенными в своих силах и способными защитить свои права. Кроме того, их результаты по тесту SAT в среднем на 210 баллов превосходили результаты тех, кто был не способен к отсрочке вознаграждения. Исследование также установило интересный факт: взаимосвязь между способностью к отсрочке вознаграждения и результатами SAT была в два раза более тесной, чем связь между результатами IQ и SAT.

Способность к отсрочке вознаграждения не только предвещает возможный успех в будущем — она также напрямую и в значительной степени влияет на финансовую сферу нашей жизни. Хронические излишние траты и непомерные долги являются прямым следствием неспособности или нежелания отсрочить вознаграждение. Мы не хотим жить в «нашем первом небольшом домике». Мы хотим дом нашей мечты, и хотим его прямо сейчас — ив ответ на наши желания мир предложил нам чудесную субпремиальную ипотеку.

В мире инвестиций часто обещание немедленного вознаграждения (например, после покупки акций, курс которых вот-вот пойдет вверх) перечеркивает тщательно разработанный план. Самоуверенность рынка или зарождающийся пузырь способны легко сбить с толку инвесторов, особенно когда у тех недостает сил для отсрочки вознаграждения.

Рекомендация. Для обладания сильным финансовым интеллектом постарайтесь развить в себе способность к отсрочке вознаграждения. Подумайте о том, что вы хотите купить, проведите рыночное исследование, представьте себе свою покупку во всех деталях — и подождите.

Оптимизм

Оптимизм, или ожидание лучшего из возможных исходов мотивирует нас. Пессимизм, напротив, демотивирует. Люди с большим запасом оптимизма обладают большей способностью к сохранению концентрации и выбранного курса. Они в меньшей степени подвержены различным отвлекающим факторам, таким как беспокойство, колебание или страх. Наиболее оптимистичные люди своим примером учат нас управлять своей жизнью, не обращая внимания на беспокойства или эмоциональные переживания (важно заметить, что оценка наиболее неблагоприятных сценариев развития событий и возможностей ухудшения ситуации позволяет сделать ценный анализ и не имеет ничего общего с пессимизмом).

Выносливость и упорство в достижении успеха, присущие «неисправимым» оптимистам, были изучены Мартином Селигманом в рамках обширного исследования людей, занимавшихся розничной продажей страховых услуг. Около 75% работников, занимающихся страхованием жизни, увольнялись в течение первых трех лет. Оптимисты в рамках исследования показали себя на 37% более успешными, чем менее оптимистичные участники. Был сделан вывод о том, что оптимистичные продавцы сталкиваются с теми же проблемами, что и все остальные, однако для них ответ «нет» не означает поражения и не принимается близко к сердцу. Они воспринимают отказ как очередной шаг в процессе получения согласия.

Способность сохранять подобное позитивное и конструктивное эмоциональное состояние может быть применима к любому аспекту повседневной жизни.

Оптимизм — не то же, что мечтательность. Фантазии на тему «когда-нибудь в один прекрасный день» идеализируют будущее и выводят оптимизм за грань реальности, туда, где люди начинают верить в магическую силу кроличьих лапок и колодцев, исполняющих желания. Не связанное с реальностью отношение «вдруг когда-нибудь» является противовесом пессимистичного отрицания, однако игнорирует действительное положение дел. Это отношение заставляет нас неустанно искать «совершенного человека» или «идеальную сделку», которые, как нам кажется, способны одарить нас всем, что нужно для полного счастья. Именно оно питает нашу беспочвенную веру в то, что акция, стоившая $50 и упавшая в цене до $5, вернется к прежней цене... когда-нибудь. Оптимизм позволяет нам прилагать максимальные усилия с должным постоянством, в то время как утопические надежды превращают нас в пленников собственных фантазий.

Рекомендация. Для обладания сильным финансовым интеллектом постарайтесь укрепить позитивное отношение к жизни и усилить визуализацию наиболее предпочтительного для вас исхода. Используйте логическое мышление и восприятие для изучения различных прогнозов — позитивных, негативных и нейтральных, но при этом держите свой эмоциональный фокус на радужном горизонте.

Контроль эмоций

Большинство решений мы принимаем не на основании фактов, а на основании своих ощущений. Финансовые решения часто принимаются нами вследствие чувств, которые мы не можем до конца понять.

Иногда мы испытываем ощущение безопасности, находясь среди толпы, а наше беспокойство оказывается где-то вне ее. Спокойствие, связанное с большими цифрами, часто доминирует над волнением, вызванным действиями против общего вектора. В импульсе движения толпы можно найти и утверждение, и принятие, и одобрение, и связь. Эти эмоции в значительной степени влияют на наши изначально основанные на интеллекте решения относительно денег и инвестирования. Мы любим акции, когда они растут в цене, и ненавидим их, когда они дешевеют. Цены акций отражают наши ожидания от роста, и эти ожидания могут сделать точку зрения инвесторов на реальность достаточно гибкой. На растущих рынках инвесторы склонны существенно расширять временные горизонты, в то время как на падающих рынках инвесторы ограничивают свои горизонты планирования не более чем шестью месяцами. Эти изменения перспективы связаны скорее с нашими ощущениями, чем с объективной реальностью.

Пузыри, такие как пузырь в области высоких технологий конца 1990-х годов или тюльпановый бум начала 1600-х, представляют собой наиболее яркие примеры эмоционального инвестирования, однако большинство ошибок и потерь в инвестировании связаны не с неточной информацией или неверной стратегией, а с преобладанием эмоций над логикой. Во времена стрессов или драматичных событий наши рациональные или стратегические решения относительно денег и инвестирования ниспровергаются под натиском эмоций.

Эмоциональный интеллект не подразумевает обладания некими «совершенными» эмоциями. Речь идет о способности управлять собственными чувствами в ситуациях, когда они владеют нами, и приводить их в соответствие с логикой и другими инструментами, применяемыми для принятия решений. Мы чаще всего склонны отказываться от рациональных размышлений именно тогда, когда они нам более всего нужны, — например, во времена кризисов или давления со стороны. Многие инвесторы терпят поражение именно оттого, что теряют голову на вершине и впадают в панику на дне.

Рекомендация. В процессе принятия финансовых решений выявляйте, признавайте и выражайте свои эмоции. А затем отставляйте их в сторону. Признавайте их наличие, но не руководствуйтесь ими при принятии решений.

Способность мыслить независимо

Уоррен Баффет, признанный наиболее успешным инвестором в мире, раскрыл свой «секрет» в одном предложении: «Будь осторожен, когда все вокруг алчны, и будь алчен, когда все вокруг осторожничают». Барон Натан де Ротшильд в конце XVIII века произнес сходную по смыслу фразу, ставшую одной из самых популярных в финансовом мире: «Покупай, когда гремят пушки, и продавай, когда звучат фанфары». Два гениальных финансиста, разделенные двумя столетиями во времени, дают нам один и тот же совет: не будь как все. Тут уместно вспомнить знаменитую фразу Граучо Маркса, героя фильма «Лошадиные перья»60: «Что бы это ни было, я против!»

Человек, действующий не так, как все, противопоставляет себя преобладающей тенденции. Когда все начинают покупать акции, он начинает их продавать с немалой выгодой для себя. Если же на рынке господствует «медвежий» настрой, он проявляет «бычий» нрав. Он продает акции на пике и покупает их на дне, не обращая внимания на настроение рынка или эмоциональное воздействие.

Таким человеком приятно представлять себя в теории, однако быть им на практике практически невозможно. Доктор Скралли Блотник, один из постоянных авторов журнала

Forbes, изучал теорию действий в противовес толпе при осуществлении инвестиций. Он исследовал различные группы людей в попытках выяснить, кто из них считает себя человеком, мыслящим и инвестирующим в противовес толпе. Почти 90% респондентов считали себя инвесторами, идущими против потока, — однако, будь это правдой, противодействующее им «большинство» составляло бы всего 10%!

Люди, действительно способные мыслить независимо, встречаются крайне редко. Логика говорит нам: «Покупайте задешево и продавайте задорого». Такой подход позволяет получить прибыль и избежать потерь. Однако на практике он неосуществим, так как нам крайне сложно продать акцию, когда цена на нее стремительно растет, или купить ее в тот момент, когда цена на нее стремительно падает. Нами управляют эмоции. В этом причина нашей неспособности следовать стратегии Баффета.

По сути, инвесторов, подобных Баффету, отличает не черно-белое мышление, согласно которому нужно всегда действовать вопреки общепринятому мнению. Скорее, речь идет об умении не обращать внимания на то, что делают другие, и бесстрастно относиться к происходящему. Способные к этому люди могут подавлять свои эмоции и сохранять объективность, когда большинство окружающих идет на поводу то паники, то алчности. Это вопрос не столько лучшей интерпретации фактов и цифр, сколько хорошо развитого чувства эмоционального интеллекта, лежащего в основе успеха.

Когда сына барона Ротшильда, Натаниэля, спросили о том, как ему удалось заработать на панике на французском фондовом рынке в 1871 году, он ответил: «Когда по улицам Парижа начинает течь кровь, я начинаю покупать»61.

Он обладал редким умением дистанцироваться от импульса толпы и в то же время наблюдать за ее поведением, используя его как индикатор для дальнейших действий.

Рекомендация. «Смотрите на мяч и думайте об игре». Сконцентрируйтесь на фактах, присущих конкретной ситуации, не развлекайтесь своими эмоциями и держите в уме общую картину, ваши цели и ваш план.

Поделитесь на страничке

Следующая глава >

econ.wikireading.ru

Кредит на интеллект | StudOtvet

Говорят, что образование не купишь. А как же кредит на обучение? Кому он необходим, кому противопоказан, рентабельно ли вкладывать деньги в повышение собственной квалификации и сколько это мероприятие будет стоить?

Испокон веков высоко ценилось хорошее образование, старшее поколение заранее заботилось о том, что бы отдать свое чадо в «правильный» ВУЗ и не скупилось на оплату репетиторов. С приходом новых экономических реформ появились платные формы обучения. Ситуация на рынке труда поменялась кардинальным образом. Теперь недостаточно иметь красный диплом престижного университета, учиться приходиться постоянно, иногда без отрыва от производства. В гонке за лакомые вакантные места выживают сильнейшие, то есть самые образованные специалисты.

Кому это нужно?Вчерашним школьникам, которые готовятся поступать в ВУЗ, студентам и всем тем, кто самостоятельно или по велению работодателя решил получить второе высшее образование или повысить свою квалификацию по выбранной специальности.

Что делать в том случае, когда новые знания нужны уже сегодня, а средств, что бы их оплатить нет в достаточном количестве? Занять деньги у знакомых, попросить ссуду у работодателя или попросту пропустить в социальный лифт своего конкурента? Самым верным решением в данном случае является обращение в банк за целевым кредитом на обучение. Банки предлагают несколько вариантов кредита и гарантируют индивидуальный подход к каждому, кто отважился постичь новые науки.

Цена образованияСледует помнить, что размер платы за образование должна соответствовать тем результатам, которые принесут новые знания. К примеру, высшее образование – практически обязательное требование всех работодателей, а степень магистра или ученая степень – это добровольная ступень вверх по карьерной лестнице. Для того, что бы организовать компанию с нуля степень бизнес администрирования не понадобится, но именно с ней легче всего работать над расширением в выбранной отрасли.

Подходить к вопросу о сумме и сроке кредита надо с точным расчетом тех временных рамок, в которых он действительно необходим. И ошибочно полагать, что наличие нового сертификата или диплома является залогом моментального повышения заработной платы.

Банк поможетИтак, банковские программы по кредитованию обучения рассчитаны на граждан, достигших 14 лет, которые получают высшее образование впервые и на очной форме обучения. Как правило, подтвердить финансовую стабильность в столь юном возрасте могут не все студенты. В этом случае, заемщиком становится один из родителей.

Следует помнить, что большинство коммерческих банков кредитом на образование называет целевой кредит без отсрочки платежа и льготных периодов. Заемщика оповещают о положительном решении банка и переводят средства на счет выбранного учебного заведения. Если же сумма для оплаты нужна небольшая и на короткий срок, разумнее прибегнуть к обычному потребительскому кредиту. Ведь в настоящее время возможность зарабатывать деньги появляется и у школьников, и у студентов.

Самым выгодным кредитом является кредит с государственной поддержкой. Выдается такой кредит как на оплату высшего, так и среднего специального образования, форма обучения – любая. Срок рассмотрения заявки заемщика – всего 4 рабочих дня. Лояльные условия данного вида кредита позволяют получить низкую процентную ставку – около 6-7% в год и до 100% всей суммы, которая требуется для оплаты. Кредит с государственной поддержкой не требует обеспечения активами и обязательного страхования. Комиссия за выдачу не взимается. Столь низкая ставка по кредиту обусловлена тем, что большую часть его стоимости будет компенсировано государством. Но есть и определенные требования – это отличная успеваемость именно в том ВУЗе, который попал в программу государственной поддержки.

Плата за успехСтоит ли откладывать собственное образование на несколько лет только потому, что нет нужной суммы на оплату контракта учебного заведения? Конечно же, нет! Любая сумма, вложенная в собственное развитие, возвращается сполна. Единственным моментом, который заставляет задуматься над тем – обращаться в банк или нет – является точное понимание собственной стратегии развития и наличие или отсутствие жажды новых знаний. Если личный бизнес-план отточен до мелочей, то хорошее образование всегда дороже любых денег.

www.studotvet.ru


Смотрите также