Искусственный интеллект преобразует сферу инвестиционного банкинга, автоматизируя рабочие процессы, на которые раньше уходили тысячи часов работы аналитиков. То, что начиналось как разрозненные пилотные проекты в период с 2020 по 2023 год, превратилось в основную инфраструктуру. В 2024 году внедрение ИИ в инвестиционном банкинге достигло 58%, а генеративный ИИ, ИИ-агенты и передовые модели ИИ теперь широко используются в таких сферах, как поиск сделок, финансовое моделирование, выявление мошенничества и комплексная проверка.
В этой статье рассматривается, как искусственный интеллект в инвестиционном банкинге меняет повседневные рабочие процессы, где он действительно приносит пользу и какими рисками должны управлять руководители финансовых институтов — от конфиденциальности данных и предвзятости моделей до меняющегося нормативно-правового соответствия.
Что такое ИИ в инвестиционном банкинге сегодня?
ИИ в инвестиционном банкинге относится к инструментам машинного обучения, обработки естественного языка и генеративного ИИ, внедряемым на всех этапах жизненного цикла сделки. В отличие от традиционной аналитики, построенной на макросах Excel или базовой регрессии, современные системы ИИ используют большие языковые модели, глубокое обучение и обучение с подкреплением для обработки миллионов точек данных, анализа данных в больших масштабах и генерации практических выводов.
Основные возможности включают:
- Генеративный ИИ для создания контента: подготовка информационных меморандумов (CIM), презентаций для инвесторов (pitchbooks), сводок по оценке и отчетов по комплексной проверке (due diligence) на основе необработанных данных и хранилищ документов.
- Обработка естественного языкаИИ извлекает информацию из неструктурированных данных для обработки документов, позволяя компаниям анализировать юридические документы, стенограммы звонков и новостные статьи.
- ИИ-агентыполуавтономные системы искусственного интеллекта, объединяющие задачи в цепочки (сбор отчетов, построение сопоставимых компаний, расчет DCF, подготовка резюме) с контролем человека в ключевых точках утверждения.
- Пredictive models -> Прогностические моделипрогнозная аналитика оценивает будущие результаты с использованием исторических данных для кредитного риска, волатильности рынка и управления портфелем.
Парадигмальный сдвиг: инвестиции в искусственный интеллект и его внедрение в банковском секторе
Объем финансирования стартапов в сфере ИИ вырос с примерно $18 млрд в 2017 году до примерно $92 млрд к 2022 году, при этом в 2023 и 2024 годах преобладали крупные раунды финансирования компаний, занимающихся базовыми моделями, таких как OpenAI, Anthropic, Cohere и Mistral. Эта волна капиталовложений изменила технологические дорожные карты глобальных банков. Крупные финансовые учреждения перенаправили бюджеты с модернизации устаревших систем на Платформы искусственного интеллекта, фреймворки агентов и инфраструктура данных.
ИИ повышает операционную эффективность за счет оптимизации ручных задач, а генеративный ИИ может сэкономить банкам почти $1,5 млрд за счет повышения операционной эффективности. К 2026 году ИИ может повысить производительность фронт-офиса на 27–35%. Удаленная работа в эпоху COVID-19, растущие киберугрозы и сокращение маржи подтолкнули банки к тому, чтобы уделить приоритетное внимание ИИ-решениям для повышения эффективности, автоматизации обеспечения нормативно-правового соответствия и цифрового взаимодействия с клиентами.
Как искусственный интеллект трансформирует ключевые рабочие процессы инвестиционного банкинга
ИИ теперь затрагивает практически каждый этап жизненного цикла сделки: от поиска потенциальных объектов и исполнения сделки до интеграции после ее закрытия. В подразделах ниже рассматриваются конкретные рабочие процессы, в которых технологии ИИ обеспечивают измеримый эффект.
ИИ для поиска и отбора сделок
Платформы на базе искусственного интеллекта анализируют наборы данных для выявления потенциальных покупателей и продавцов из публичных и частных источников, включая отчетность SEC и ESMA, базы данных патентных ведомств и социальные сети. Модели машинного обучения ранжируют цели по отраслевому соответствию, географии, структуре капитала и мультипликаторам оценки. Инструменты искусственного интеллекта способны выявлять рыночные аномалии и объекты для поглощения, в то время как алгоритмы ИИ анализируют неструктурированные массивы данных для определения рыночных тенденций.
ИИ используется для поиска сделок и автоматизации M&A в инвестиционном банкинге. Согласно Индекс ИИ в инвестиционном банкинге T3, примерно 54% ведущих банков в настоящее время используют ИИ в производственной среде для определения целевых объектов, сокращая время поиска на 50–70%.
Проведение комплексной юридической проверки и анализ документов с ускорением на базе искусственного интеллекта
Инструменты обработки естественного языка и компьютерного зрения анализируют базы данных, содержащие контракты, кредитные соглашения, соглашения о неразглашении и отчеты о соблюдении нормативных требований. Крупные языковые модели извлекают ключевые положения из юридических документов, включая положения о смене контроля, правах на расторжение и передаче прав на интеллектуальную собственность, а затем группируют похожие документы и составляют сводку рисков. ИИ позволяет сократить время поиска информации до 75%, а также снижает количество ручных ошибок в регуляторной отчетности за счет автоматизации извлечения данных.
Время, затрачиваемое на проведение комплексной проверки, сокращается на 30–60%, при этом инвестиционные банкиры и юристы сосредотачиваются на исключениях, а не на прочтении каждой страницы. В трансграничных сделках ИИ поддерживает многоязычную проверку, выявляя несоответствия в контрактах, составленных на местных языках. Модели работают внутри виртуальных частных сетей (VPC) банков с правами доступа, основанными на ролях, и журналами аудита, что обеспечивает конфиденциальность и безопасность данных.
Искусственный интеллект для финансового моделирования и оценки
ИИ повышает точность за счет сокращения ошибок, возникающих при ручной обработке данных для финансового моделирования. Генеративный ИИ занимается сбором данных, заполнением шаблонов, генерацией сценариев и проверкой на ошибки, однако человеческое суждение по-прежнему играет ключевую роль при формулировании допущений и определении структуры сделки. Современные инструменты позволяют напрямую подключать большие языковые модели (LLM) к электронным таблицам, что дает возможность вводить такие запросы, как “построить модель из трёх отчётов на основе данных из формы 10-K за последние пять лет и добавить пессимистический сценарий с сокращением выручки на 20%”.”
ИИ повышает производительность за счет автоматизации повторяющихся задач. Младшие банковские сотрудники тратят меньше времени на рутинное форматирование и больше — на проверку гипотез, сгенерированных ИИ, подтверждение крайних случаев и адаптацию структур для сложных сделок по выкупу компаний с использованием заемных средств (LBO). Исследования показывают, что примерно 46% задач младших аналитиков обладают высоким потенциалом автоматизации, по сравнению с примерно 9% у управляющих директоров, что свидетельствует скорее об эволюции ролей, чем об их полной замене. ИИ ускоряет процесс принятия решений за счет ускорения анализа данных как в среднем, так и в переднем офисе.
Управление рисками, обнаружение мошенничества и комплаенс
ИИ использует машинное обучение для повышения эффективности выявления мошенничества и оценки кредитных рисков. ИИ способен обрабатывать огромные потоки данных о транзакциях в режиме реального времени, а модели ИИ могут выявлять аномалии в торговых моделях, указывающие на инсайдерскую торговлю или рыночные злоупотребления. Эталонные системы достигают точности примерно 98% при выявлении мошенничества с карточными платежами и подозрительных торговых моделей, при этом доля ложных срабатываний снижается на 30–40%.
ИИ повышает уровень соответствия требованиям за счет автоматизация процесса верификации KYC с помощью ИИ, а искусственный интеллект отслеживает потоки платежей и проверяет документы на предмет соответствия требованиям. Искусственный интеллект может автоматизировать процессы регуляторной отчетности в инвестиционном банкинге, а генеративный искусственный интеллект может создавать проекты технических документов для обеспечения соответствия требованиям. Искусственный интеллект может суммировать данные о соответствии для регуляторных представлений, а автоматизированные решения могут генерировать отчеты о подозрительной деятельности.
ИИ может моделировать различные неблагоприятные рыночные условия для стресс-тестирования, а модели ИИ оценивают потенциальные сценарии убытков по сложным классам активов. Инструменты НЛП анализируют источники данных для оценки рыночных настроений, и агентный ИИ в банковской сфере для обнаружения мошенничества и улучшения качества обслуживания клиентов поддерживает управление рисками в торговых и кредитных подразделениях.
Охват клиентов, презентационные материалы (питбуки) и генеративный ИИ для контента
Генеративный ИИ автоматически создает персонализированные презентации и отчеты. Инструменты ИИ могут автоматизировать создание презентаций, значительно ускоряя рабочие процессы: первые варианты колод из 60–80 слайдов собираются за часы, а не за дни. ИИ может генерировать персонализированные аналитические отчеты для клиентов, а генеративный ИИ способен быстро создавать индивидуальные коммуникации с клиентами.
Инструменты искусственного интеллекта могут анализировать настроения клиентов на основе электронной почты и звонков, в то время как обработка естественного языка помогает анализировать настроения клиентов в коммуникациях. Анализ настроений на базе ИИ может улучшить управление взаимоотношениями с клиентами, а ИИ обеспечивает проактивную аналитику клиентских данных для персонализированного взаимодействия. Информационные панели на базе ИИ помогают банкам повысить уровень удовлетворенности клиентов и количество выигранных сделок, стимулируя вовлеченность клиентов и улучшая клиентский опыт. Примечательно, что, 49% стран ОЭСР используйте ИИ для работы с клиентами, подчеркивая масштаб внедрения ИИ в этой сфере.
Платформа InvestGlass: Клиентские отношения на базе искусственного интеллекта и автоматизация рабочих процессов
InvestGlass — это инновационная платформа на базе искусственного интеллекта, которая помогает инвестиционным банкам автоматизировать управление клиентскими отношениями и операционные рабочие процессы. Интегрируя передовые возможности ИИ, такие как обработка естественного языка и прогнозная аналитика, InvestGlass позволяет банкирам обеспечивать максимально персонализированное обслуживание клиентов, одновременно оптимизируя комплаенс и документооборот.
Платформа предлагает инструменты для автоматизации проверки KYC, создания индивидуальных отчетов для клиентов и управления воронками сделок с помощью аналитики на базе ИИ. Анализ настроений на основе искусственного интеллекта от InvestGlass помогает менеджерам по работе с клиентами оценивать потребности клиентов и настроения рынка в режиме реального времени, повышая вовлеченность и количество успешных сделок. Безопасная облачная инфраструктура обеспечивает конфиденциальность данных и соблюдение нормативных требований, что делает систему надежным решением для банков, стремящихся использовать ИИ без ущерба для безопасности.
Используя InvestGlass, инвестиционные банки могут снизить объем ручного труда, повысить точность данных и эффективно масштабировать консультационные услуги, демонстрируя, насколько платформы на базе искусственного интеллекта важны для будущего операций в инвестиционном банкинге.
Реальные примеры внедрения искусственного интеллекта в инвестиционном банкинге
Ведущие мировые банки перешли от экспериментов к развертыванию в промышленном масштабе. Эти примеры иллюстрируют закономерности того, как многие компании используют искусственный интеллект в больших масштабах.
Goldman Sachs: корпоративный помощник с искусственным интеллектом и агенты для разработчиков
В июне 2025 года Goldman Sachs внедрил свой GS AI Assistant по всей компании после проведения пилотного проекта с участием около 10 000 специалистов, занимающихся обработкой информации. К началу 2026 года более 12 000 разработчиков Goldman Sachs использовали систему Claude от Anthropic, что позволило ускорить адаптацию новых сотрудников примерно на 30% и повысить производительность рецензирования кода на 20%. В рамках подхода к управлению модели запускаются в собственной инфраструктуре Goldman с использованием методов «красной команды», ведением журналов и строгим контролем доступа для обеспечения безопасности. Эти ИИ-помощники поддерживают поиск исследовательских материалов, составление внутренних меморандумов и проведение финансового анализа во всех подразделениях компании.
JPMorgan и Bank of America: ИИ-агенты для исследований и управления благосостоянием
JPMorgan сообщает, что годовая выгода от инициатив в области искусственного интеллекта составляет от $1,5 до $2,0 млрд, при этом насчитывается более 500 активных сценариев применения ИИ, охватывающих такие сферы, как предотвращение мошенничества, торговля и принятие кредитных решений. Платформа генеративного ИИ Bank of America позволяет сотрудникам обобщать результаты маркетинговых исследований, составлять повестки дня заседаний и готовить черновики писем для последующих действий, что, по данным банка, обеспечивает двузначный рост производительности. Обе организации уделяют приоритетное внимание объясняемости и обеспечивают участие человека в процессе принятия рекомендаций, затрагивающих портфели клиентов. Инвестиционные банки используют ИИ для сокращения затрат и расширения консультационных возможностей, и эти компании демонстрируют, как отраслевая экспертиза в сочетании с технологиями ИИ приносит ощутимые результаты.
Преимущества искусственного интеллекта в инвестиционном банкинге
Преимущества, наблюдаемые при развертываниях в период с 2023 по 2026 год, охватывают производительность, поддержку принятия решений и клиентский опыт.
Эффективность и экономичность
ИИ снижает операционные затраты за счет автоматизации рабочих процессов и сокращения количества ошибок, обеспечивая экономию времени на рутинных исследованиях в размере от 30 до 70% и сокращение времени на подготовку презентационных материалов на 20–40%. ИИ может сократить время поиска информации на 75%. Банки перенаправляют трудовые ресурсы на ведение переговоров и консультационную работу менеджеров по работе с клиентами. Некоторые компании сообщают об экономии затрат от 40 до 70% на выполнение конкретных стандартизированных задач при сочетании использования инструментов ИИ с переработкой бизнес-процессов.
Повышение эффективности принятия решений и анализ рисков
Машинное обучение анализирует рыночные настроения для оптимизации торговых стратегий. ИИ может анализировать данные из социальных сетей для выявления настроений, а инвестиционные банки используют ИИ для совершенствования инвестиционных стратегий на основе этих данных. ИИ ускоряет обработку данных, обеспечивая более быструю реакцию на рынок. Аналитики получают поддержку при принятии решений благодаря анализу сценариев и имитационным моделям, которые тестируют структуры сделок при различных макроэкономических допущениях.
Расширение масштабов персонализированного обслуживания клиентов
ИИ позволяет командам по работе с клиентами обслуживать больше клиентов без потери персонализации. Менеджеры по работе с клиентами получают динамические сводки, синтезирующие новости, документы и заметки из CRM. Аналитики могут поддерживать качество Управление портфелем на базе искусственного интеллекта, охватывающее от 80 до 100 наименований вместо традиционных 40–50, что повышает эффективность предоставления услуг клиентам. Этот эффект масштаба помогает региональным и среднерыночным компаниям конкурировать с глобальными банками, используя инструменты ИИ того же уровня при меньшей численности персонала.
Риски, ограничения и нормативно-правовые аспекты
Внедрение ИИ несет в себе реальные проблемы. Контроль со стороны регулирующих органов в сфере ИИ в финансах растет по всему миру, с использованием таких нормативно-правовых баз, как Закон об искусственном интеллекте ЕС классификация многих финансовых систем ИИ как систем высокого риска, и Регулятивное уведомление FINRA 24-09 подтверждение того, что существующие законы о ценных бумагах в полной мере применяются к генеративному ИИ и большим языковым моделям, аналогично тому, как ИИ меняет облик центрального банкинга, денежно-кредитной политики и цифровых валют при столь же строгом надзоре.
Конфиденциальность, безопасность и защита данных
Системы искусственного интеллекта требуют доступа к конфиденциальным данным, включая финансовую информацию клиентов, портфели сделок и внутреннюю переписку. Меры безопасности включают шифрование, строгий контроль доступа, развертывание в частном облаке и надежные журналы аудита. Использование общедоступных инструментов генеративного ИИ без изоляции создает риск непреднамеренной утечки данных и неопределенности в отношении юрисдикции в рамках GDPR или CCPA. Примечательно, что 85% руководителей финансовых компаний называют качество данных своей главной проблемой.
Риск моделей, предвзятость и галлюцинации
Модели ИИ могут усиливать исторические предвзятости при принятии решений о выдаче кредитов и выдавать уверенные, но неверные результаты. Для их смягчения требуются валидация моделей, бэктестинг сценариев, постоянный мониторинг и обязательный экспертный контроль человеком для результатов, имеющих высокую значимость. Управление риском моделей должно распространяться на большие языковые модели и агентов ИИ, а не только на традиционные количественные модели.
Культурное сопротивление и последствия для талантов
Банкиры могут с недоверием относиться к непрозрачным системам ИИ или опасаться сокращения рабочих мест. Успешное внедрение ИИ представляет инструменты как второго пилота, избавляющего от рутины. Новые требования к навыкам включают грамотность в работе с данными, промт-инжиниринг и способность подвергать сомнению результаты работы ИИ. Понимание обучающих данных и ограничений моделей теперь являются важнейшими компетенциями как для аналитиков, так и для младших сотрудников.
Интеграция с устаревшими системами и качество данных
Многие банки используют устаревшие торговые платформы и разрозненные CRM-системы, которые не рассчитаны на современные технологии искусственного интеллекта. Более 80% усилий, затрачиваемых на проекты в области искусственного интеллекта, обычно уходит на очистку, сопоставление и управление данными. Создание единого уровня данных со стандартизированными таксономиями является обязательным условием для масштабирования передовых инициатив в области искусственного интеллекта. Без единого источника чистых, хорошо управляемых данных даже самые лучшие модели искусственного интеллекта не смогут работать с полной эффективностью.
Как инвестиционные банки могут стратегически внедрять ИИ
Поэтапный, прагматичный подход превосходит амбициозные, но неконтролируемые программы трансформации.
Создайте надежную основу для данных и инфраструктуры
Проведите модернизацию с помощью централизованных хранилищ данных, стандартизированных схем, конвейеров данных в режиме реального времени и высококачественных архивов исторических данных. Начните с ограниченной, но высококачественной области данных для создания эталонных реализаций, а затем расширяйте масштабы. Основополагающим фактором является эффективное управление данными, включая определение ответственности, политики доступа и отслеживание происхождения данных.
Внедрение механизмов управления, контроля и этических норм в сфере искусственного интеллекта
Создайте комитеты по управлению ИИ и функции управления рисками моделей. Закрепите в регламентах правила допустимого использования, справедливости, прозрачности и обязательные контрольные точки с участием человека. Обеспечьте соответствие оценкам воздействия Закона об ИИ ЕС и стандартам надзора FINRA посредством регулярных стресс-тестов и аудитов.
Сначала отдавайте приоритет сценариям использования с высокой отдачей и низким уровнем риска
Начните с синтеза исследований, подготовки документов, автоматизации сравнительных таблиц и внутреннего поиска по знаниям. Измерьте окупаемость инвестиций (ROI) с помощью экономии времени на одного аналитика, снижения уровня ошибок и повышения процента выигранных сделок. По мере развития системы управления постепенно переходите к более ответственным сценариям использования, таким как ценообразование и оценка рисков.
Предоставьте банкирам возможности с помощью обучения и организации процессов с участием человека в контуре
Привлекайте рядовых банкиров и риск-менеджеров к проектированию, тестированию и сбору отзывов. Структурированное обучение охватывает возможности ИИ, ограничения и способы интерпретации результатов. Схемы контроля со стороны человека подчиняются четкой логике: ИИ предлагает — человек принимает решение; ИИ составляет проект — человек редактирует; ИИ осуществляет предварительный отбор — человек подтверждает.
Перспективы на будущее: агентный ИИ и следующая волна инноваций
Индустрия переходит от моделей для выполнения одной задачи к автономным системам агентного ИИ, которые самостоятельно выполняют многоэтапные процессы под контролем человека. К 2027–2028 годам ИИ-агенты будут регулярно координировать сложные рабочие процессы, такие как комплексные сводки по проверке контрагентов (дью-дилидженс), мониторинг рисков в реальном времени и автоматические регуляторные обновления.
Генеративный ИИ улучшает показатели портфеля за счет расширенного моделирования и Стратегии на основе искусственного интеллекта для эффективного управления портфелем оценивайте историческую производительность для оптимизации портфелей. ИИ может моделировать рыночные сценарии для улучшения торговых стратегий, в то время как модели на базе ИИ могут адаптировать стратегии портфеля к новым условиям. ИИ улучшает анализ риска и доходности в управлении портфелем, обеспечивая более сложные подходы к рыночной волатильности. Интеграция с блокчейном и токенизированными активами может в дальнейшем автоматизировать расчеты и непрерывное тестирование ковенантов.
Разрыв в конкурентоспособности будет увеличиваться между банками, которые рассматривают ИИ как ключевую возможность, и теми, кто остается в режиме пилотных проектов. Будущее принадлежит компаниям, которые сочетают технологии с управлением, сосредоточенностью и культурой.
Заключение: Как инвестиционным банкам реагировать на эпоху ИИ?
Искусственный интеллект в инвестиционном банкинге — это структурное изменение, а не мимолетный тренд. Он меняет поиск сделок, финансовое моделирование, выявление мошенничества и обслуживание клиентов по всей индустрии. Наиболее успешные банки объединят скорость и охват ИИ с человеческим суждением, креативностью и умением выстраивать отношения.
Компаниям следует определить четкую стратегию в области ИИ: расставить приоритеты для вариантов использования, инвестировать в данные и управление, а также сформировать культуру, которая воспринимает ИИ как второго пилота, а не как угрозу. Организации, которые внедрят ответственное использование ИИ в период с 2024 по 2028 год, зададут стандарт для глобального инвестиционного банкинга на следующее десятилетие. Вопрос больше не в том, внедрять ли ИИ, а в том, насколько быстро и качественно.
