Гонка нейросетей — это не просто история про код и чипы. Это борьба за будущее, где искусственный интеллект (ИИ) меняет всё: от того, как банки выдают кредиты, до того, как будет развиваться доставка грузов беспилотными видами транспорта.
Искры, зажёгшие пожар
Гонка нейросетей началась не вчера. Ещё в 1943 году Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс написали статью, которая заложила основы ИИ, связав вопросы биологии и технологий.
В середине 1950-х годов Герберт Саймон и Аллен Ньюэлл разработали компьютерную программу «The Logic Theorist», способную имитировать аспекты человеческого осознания проблем и принятия решений. Это часто рассматривается как поворотный момент в развитии ИИ.
В 1958 году Фрэнк Розенблатт создал перцептрон — первый алгоритм, вдохновлённый нейронами мозга. Но тогда это было больше теорией.
Настоящий рывок случился позже. В 1986 году Дэвид Румельхарт, Джеффри Хинтон и Рональд Уильямс популяризировали метод обратного распространения ошибки, который стал ключом к обучению нейросетей. А в 2012 году команда Хинтона с AlexNet выиграла конкурс ImageNet, показав, что глубокое обучение бьёт все рекорды в распознавании изображений. Это был важный момент — мир понял: нейросети становятся реальностью.
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал ключевым фактором трансформации финансовых рынков, особенно в области алгоритмической и высокочастотной торговли (HFT, High-Frequency Trading).
Современные технологии ИИ позволяют обрабатывать огромные объемы данных в реальном времени, выявлять скрытые закономерности и принимать решения за доли секунды. На российском фондовом рынке, включая Московскую биржу, эти изменения особенно заметны, так как доля автоматизированных систем в торгах продолжает расти. В 2024–2025 годах ИИ задает новые стандарты эффективности и точности, меняя подходы к трейдингу. Эта статья, основанная на данных авторитетных российских источников, раскрывает, как ИИ трансформирует высокочастотную торговлю и какие перспективы открывает для инвесторов.
ИИ в алгоритмической торговле: новые возможности
Алгоритмическая торговля предполагает использование программ, которые автоматически совершают сделки на основе заданных алгоритмов.
Искусственный интеллект (ИИ) становится ключевым драйвером технологического прогресса, и Россия стремится занять достойное место в глобальной гонке. В 2023–2024 годах страна значительно увеличила инвестиции в ИИ, опираясь на государственную поддержку и активность бизнеса. Как государство и компании сотрудничают для развития технологий, и сможет ли Россия догнать мировых лидеров? Разбираемся в актуальных трендах и цифрах, говорит Константин Владимирович Церазов.
Государственная поддержка: основа развития ИИ
Государство играет ключевую роль в развитии ИИ в России. Согласно данным Мин цифры, в 2023году объем российского рынка ИИ достиг ₽900 млрд с ростом на 37%, а инвестиции в отрасль выросли на 36% до ₽305 млрд, из которых 60,9% пришлось негосударственные вложения. Федеральный проект «Искусственный интеллект», запущенный в 2021 году, получил с момента старта ₽32,1 млрд, а в 2025 году на него выделено ₽7,7 млрд. Эти средства направлены на исследования, гранты для вузов и поддержку региональных ИТ-систем, добавил Церазов Константин.
Финансовые рынки переживают эпоху стремительных изменений, в центре которых находится искусственный интеллект (ИИ). Алгоритмическая торговля, основанная на ИИ, и особенно высокочастотная торговля (High-FrequencyTrading, HFT), радикально меняют подходы к биржевой деятельности. Эти технологии позволяют обрабатывать огромные объемы данных за доли секунды, прогнозировать ценовые движения и автоматизировать сделки. Однако их внедрение вызывает вопросы о волатильности рынков и доступности трейдинга для розничных инвесторов. В этой статье мы исследуем, как ИИ трансформирует биржи, какие возможности и риски он несет, и как это влияет на участников рынка.
ИИ и алгоритмическая торговля: суть трансформации
Алгоритмическая торговля предполагает использование компьютерных программ для автоматического выполнения сделок на основе заранее заданных правил. С появлением ИИ эти алгоритмы стали значительно сложнее. Современные системы ИИ, использующие машинное обучение и нейронные сети, способны анализировать не только исторические данные, но и новостные потоки, социальные медиа, макроэкономические показатели и даже настроения рынка в реальном времени, говорит Церазов Константин.
Автоматизация и аналитикаИИ активно применяется для автоматизации рутинных процессов и анализа больших объемов данных. В банковской сфере алгоритмы машинного обучения ускоряют кредитный скоринг, анализируя кредитную историю и финансовое положение заемщиков, что сокращает время принятия решений.
Например, Сбербанк уже к 2023 году довел долю процессов с использованием ИИ до 75%, включая ключевые решения, ранее выполнявшиеся людьми. В 2025 году ВТБ запустил кластер для развития ИИ-технологий, акцентируя внимание на прогнозировании рисков и анализе данных, говорит Церазов Константин.Мое мнение: автоматизация процессов — это уже не конкурентное преимущество, а необходимость. Банки, которые не интегрируют ИИ в свои операции, рискуют отстать. Однако важно, чтобы автоматизация сопровождалась прозрачностью алгоритмов, иначе доверие клиентов может быть подорвано.
Персонализация и клиентский опыт
Гиперперсонализация остается ключевым трендом. ИИ позволяет создавать финансовые продукты, максимально адаптированные под нужды клиентов.
Как я и прогнозировал ранее, в 2025 году мы наблюдаем бум инвестиций в финтех. Очевидно усиление деловой активности в этой сфере. Появляются любопытные сделки.
Так, британский банк Barclays и канадская компания в области Private Equity, Brookfield Asset Management, договорились о стратегическом партнерстве. В фокусе внимания — платёжный бизнес банка, который теперь превращается в отдельную структуру. В неё Barclays вкладывает около 400 млн фунтов стерлингов, а со стороны Brookfield Asset Management своеобразным вариантом инвестиций выступает корпоративная экспертиза в области платежей, технологий и проведения стратегической бизнес-трансформации.
Это — очень важный момент. С точки зрения партнёров, каждый делает достойный вклад в общее дело, но при этом, очевидно, значительную стратегическую бизнес-ценность имеет нематериальный, можно сказать, взнос со стороны Brookfield Asset Management. Ведь именно поэтому, исходя из договоренностей, в течение 3-7 лет Brookfield Asset Management получит солидную, до 80%, долю в новой институциональной единице. У Barclays останется 20% и эксклюзив минимум на 10 лет на обслуживание своих клиентов через новую структуру.
На прошедшей неделе финтех-компания из Флориды, FIS, объявила о приобретении у Global Payments направления по работе с кредитными картами и транзакциями, за 13,5 млрд долларов, и одновременно согласилась продать Global Payments свою долю в Worldpay за 6 млрд долларов. Global Payments также выкупает долю другого владельца в Worldpay, GTCR. Что в сухом остатке?
Global Payments с приобретением Worldpay ещё больше усиливает свою позицию в мировой онлайн-торговле с точки зрения обслуживания платежей юридических лиц — теперь речь идёт о 6 млн клиентов, в более чем 175 странах, а объём обработанных транзакций может составить 3,7 трлн долларов ежегодно. Global Payments, очевидно, концентрируется на своей нише.
По роду своей профессиональной деятельности я много лет имею дело с анализом ценных бумаг компаний самого разного масштаба. Возглавляя Совет директоров «Открытие брокер» в 2017-2022 гг, то есть в период самой острой фазы пандемии COVID-19, я видел, как многие участники глобального фондового рынка были обескуражены колоссальными изменениями, вызванными весьма неординарным событием для человечества в новейшей истории.
За последнее время я заметил, что в мировом финтех-секторе стали появляться новости про движения капитала с большим инвестиционным чеком. Так, например, есть финтех-платформа FNZ со штаб-квартирой в Лондоне. Компания, которая работает в 30 странах, теперь привлекла дополнительно 500 млн долларов от своих акционеров на развитие.
Что такое FNZ? Стартап, который обеспечивает цифровую инфраструктуру для банков, страховых организаций, а также управляющих компаний (УК) — они его клиенты. Но не только. Платформа, хоть и B2B, но её решения ориентированы и на физических лиц — опосредованно, через те продукты, которые она готовит для своих институциональных клиентов, а те используют их под своими брендами.
В частности, речь идёт о мобильных приложениях для банков. По сути, FNZ поставил на поток создание таких приложений. Как человек, который на протяжении нескольких лет занимал должность председателя Совета директоров «Открытие брокер» и старшего вице-президента банка «Открытие», я курировал стратегически создание мобильного приложения для клиентов экосистемы «Открытие».