«Искусственный интеллект не убережет банки от недальновидных шагов»

Дидье Сорнетт заведует Кафедрой предпринимательских рисков Факультета менеджмента, технологий и экономики Высшей технической школы Цюриха ETHZ. Elisabeth Real / Keystone

Финансовые и кредитные институты, такие как Credit Suisse, оснащены сложнейшими компьютерными моделями и инструментами, которые позволяют, с опорой на искусственный интеллект (ИИ), довольно точно прогнозировать все возможные риски. Однако, как говорит швейцарский эксперт по управлению рисками Дидье Сорнетт (Didier SornetteВнешняя ссылка), решения в конечном итоге принимают люди.

Крах Credit Suisse в очередной раз высветил царящую в финансовом мире культуру рисков и ставок «ва-банк». Такие банки оснащены компьютерными моделями и инструментами, позволяющими, с опорой на искусственный интеллект (ИИ), довольно точно прогнозировать все возможные риски. По мнению Дидье Сорнетта, профессора ВТШ Цюриха и эксперта в области предпринимательских рисков, проблема не в инструментах, а в недальновидности руководителей банков, которые ставят во главу угла только прибыль.

SWI swissinfo.ch: С целью прогнозирования рисков и оценки эффективности инвестиций банки давно используют модели с опорой на ИИ, однако эти инструменты все равно не смогли спасти от краха ни Credit Suisse, ни Silicon Valley Bank. Почему же банкиры не действовали в соответствии с собственными прогнозами? И почему ответственные лица, принимающие решения, не вмешались в ситуацию раньше?

Дидье Сорнетт: В прошлом я постоянно составлял прогнозы, которые были успешны и точны, но при этом они систематически игнорировались менеджерами и лицами, принимающими важные решения. Почему? Потому что потом гораздо проще сказать, что кризис — это была «рука Бога» и его нельзя было предвидеть, сняв с себя тем самым всякую ответственность.

Действовать по прогнозам — это значит, что однажды мы должны будем взять и остановить весь этот «танец с саблями», другими словами, взяться за ум и реализовать может быть даже очень болезненные меры. Именно поэтому политики, по сути, всегда отстают и бьют «по хвостам». Потому что для них осознать проблему и решить ее еще до того, как она взорвется у вас в руках, — это политическое самоубийство. В этом заключается фундаментальная проблема, которая лежит в основании всех механизмов в области рискового менеджмента.

В течение десятилетий в Credit Suisse существовал очень слабый контроль за рисками. Отдельным подразделениям всегда предоставлялось право самим решать, что и как делать, и поэтому они постепенно, но неизбежно накапливали у себя портфель скрытых рисков — или, я бы сказал, набор пут-опционовВнешняя ссылка с нулевой денежностьюВнешняя ссылка [это когда опцион не имеет сам по себе никакой внутренней стоимости]. Затем происходит цепь случайных событий, каждое из которых вроде бы является просто единичным симптомом фундаментального отсутствия какого-либо контроля за рисками.

Начинается паника. А когда падает такой крупный американский банк, как Silicon Valley Bank, с активами в 220 млрд долларов, то вкладчики начинают уже качественно иначе оценивать свою готовность оставлять вклады в первом попавшемся кое-как управляемом банке, да еще без страховки — и вуаля, мы имеем то, что имеем.

SWI: Это означает, что прогнозирование и управление рисками будет работать только тогда, когда мы решим проблему на системном уровне?

Д.С.: Первопричиной всего этого хаоса была политика нулевых или даже отрицательных процентных ставок по депозитам. Она привела к тому, что при повышении ставок позиции многих банков стали очень уязвимыми. Свою роль сыграли и огромные объемы государственных долгов.

Мы живем в мире, ставшем очень уязвимым из-за недальновидной и безответственной политики Центральных банков, не захотевших или не сумевших учесть долгосрочные последствия своих «пожарных» валютных интервенций. Шок носит системный характер.

Он начался с Silicon Valley Bank, Signature Bank и т.д., а Credit Suisse является лишь эпизодом, раскрывающим главную проблему системы, а именно, буквально катастрофические последствия политики, проводимой Центральными банками начиная с 2008 года, когда рынок был просто наводнен легкими деньгами. Сейчас мы расхлебываем некоторые из последствий такого курса. 

SWI: Какую роль может сыграть прогнозирование рисков на основе ИИ, например, в случае с таким новым гигантом, каким стал новый банк UBS?

Д.С.: Системы на основе ИИ и математические модели имеют какой-то смысл только тогда, когда у нас есть желание использовать (результаты их применения)! Когда возникает проблема, многие начинают сразу винить модели, инструменты и методы контроля рисков. Но это неправильно. Все проблемы возникают из-за людей, которые просто игнорируют модели. За последние 20 лет у нас уже было очень много таких случаев. Снова и снова повторяется одна и та же история, и никто не извлекает никаких уроков. Проблема не в «искусственном интеллекте», а в алчности и недальновидности.

Несмотря на очевидную финансовую выгоду, нынешняя сделка будет для UBS, вероятно, в итоге очень плохой и опасной. Ведь на создание надлежащей культуры рискового менеджмента уходят десятилетия. Кроме того, скорее всего, он понесет огромный моральный ущерб из-за необходимости значительно сократить персонал.

Наконец, ни один регулятор не даст ему компенсаций за унаследованные от Credit Suisse нарушения требований регуляторов или клиентов в области борьбы с отмыванием денег, а, как мы знаем, эти требования соблюдались банком спустя рукава. Новым хозяевам придется решать самые неожиданные проблемы в течение многих лет. 

SWI: А может быть, создать более жесткий формат надзора за банковской системой со стороны правительств — или даже налогоплательщиков — как раз с использованием больших объемов данных (биг-дата), собранных системами искусственного интеллекта?

Д.С.: Сбор данных не входит в компетенцию систем на основе ИИ, потому что это задача, которая куда сложнее задач, связанных с машинным обучением. Большинство наборов данных полны белым шумом, они неполны, непоследовательны, а также очень дорогостоящи в управлении. Они требуют огромных инвестиций и долгосрочного взгляда, который почти всегда отсутствует. Поэтому-то кризисы и происходят с периодичностью примерно раз в пять лет или около того.

SWI: В последнее время мы все чаще слышим о так называемой поведенческой экономике, которая изучает границы рациональности в поведении экономических акторов, в том числе в области финансов. Чего сейчас в нашей финансовой системе больше —  иррациональности или рациональности? Может быть, эмоций там даже больше, чем нам кажется?

Д.С.: В финансах есть все: алчность, страх, надежда, даже… секс. Но шутки в сторону. Люди, работающие в банковской и финансовой сферах, в целом даже сверхрациональны, особенно когда речь идет об оптимизации целей и о получении прибыли. Это не иррациональность, это скорее большие риски и ставки «ва-банк», когда прибыль приватизируется, а потери обобществляются. Думаю, тут необходимо ввести жесткое регулирование. В некотором смысле мы должны сделать «банковское дело скучным» и менее «секси», с тем чтобы приручить всех этих «фантастических тварей», склонных постоянно дестабилизировать финансовую систему.

SWI: Сможем ли мы в будущем при помощи ИИ надежно предотвращать крах таких системно-релевантных банков, как Credit Suisse, или это пока чистая (не)научная фантастика?

Д.С.: Да, ИИ сможет предотвращать такие ситуации, но только при условии полного порабощения нашего мира машинами, заставляющими людей следовать рациональным прогнозам и методам управления рисками, продиктованным ИИ, вот просто буквально так, как это описано в кино про «восстание машин» на основе сверхразумного искусственного интеллекта. И я вовсе не шучу.

Интервью было проведено в письменной форме и было отредактировано для больших ясности и четкости.