Автоматизовані інвестиційні рішення роздрібного інвестора на фондовому ринку у контексті використання сучасних інструментів штучного інтелекту

Abstract

У статті досліджено місце штучного інтелекту у системі автоматизованих інвестиційних рішень на фондовому ринку з урахуванням міжнародного досвіду та особливостей українського контексту. Обґрунтовано, що сучасні інструменти штучного інтелекту вже не обмежуються технічним прогнозуванням цінових рядів, а формують ширший контур підтримки інвестиційного рішення, який охоплює профілювання інвестора, обробку ринкових і фінансових даних, оцінювання ризику, формування портфельної рекомендації, контроль відповідності та пояснення логіки запропонованої дії. У такому підході автоматизована інвестиційна система розглядається не як самостійний замінник інвестора або фінансового радника, а як інфраструктурний елемент, що підвищує швидкість, формалізованість і простежуваність прийняття рішень. Метою статті є розробка концептуально-прикладного підходу до використання штучного інтелекту у системі автоматизованих інвестиційних рішень роздрібного інвестора на фондовому ринку, а також визначення умов його адаптації до українського ринкового та регуляторного середовища. Методологічну основу статті становить поєднання порівняльного аналізу міжнародних регуляторних практик, узагальнення наукових досліджень щодо машинного навчання, автоматизованого інвестиційного консультування, глибокого навчання та навчання з підкріпленням у фінансах, а також економічної інтерпретації офіційних статистичних даних ЄС, США, Канади та України. Особливу увагу приділено не лише потенційним перевагам штучного інтелекту, але й обмеженням, пов’язаним із якістю даних, зміною ринкових режимів, непрозорістю моделей, ризиком надмірної довіри до алгоритму, кіберризиками та можливістю недобросовісного декларування використання штучного інтелекту. У результаті дослідження запропоновано структурну модель автоматизованої інвестиційної системи, яка включає блок вхідних даних, перевірку якості інформації, аналітичний модуль штучного інтелекту, економічний фільтр інвестиційної придатності, контур контролю та пояснення, а також блок формування рекомендації. Показано, що міжнародний досвід США, Європейського Союзу, Канади та Міжнародної організації комісій з цінних паперів (IOSCO) поступово зміщується від технологічного ентузіазму до вимоги керованості, відповідальності, розкриття інформації та постійного нагляду за моделями. Для України доведено доцільність поетапного використання штучного інтелекту насамперед як системи підтримки рішень, а не повністю автономного механізму торгівлі, що зумовлено структурою організованого ринку, домінуванням боргових інструментів, нерівномірною ліквідністю та потребою в посиленні інституційної довіри. Практичне значення результатів полягає у формуванні методичних орієнтирів для брокерів, інвестиційних радників, фінтех-компаній і регуляторних органів, які можуть бути використані під час розроблення програмних модулів автоматизованого інвестування, сервісів автоматизованого інвестиційного консультування, систем контролю ризику та навчальних інструментів для роздрібного інвестора. Перспективи подальших досліджень пов’язані з емпіричною перевіркою запропонованого підходу на реальних даних українського та міжнародних ринків, порівнянням ефективності різних класів моделей, розробленням критеріїв пояснюваності інвестиційної рекомендації та визначенням мінімальних вимог до аудиту алгоритмічних рішень у фінансовій сфері.