Искусственный интеллект не убьет банкиров, но может съесть их бонусы.

В конце 2023 года Morgan Stanley был одним из первых крупных банков, внедривших генеративный искусственный интеллект для использования своими сотрудниками в повседневном взаимодействии с клиентами. Внутренний чат-бот был разработан для того, чтобы предоставить финансовым консультантам быстрый доступ ко всем исследованиям и знаниям компании , чтобы они могли получать ответы или идеи по инвестициям, налогообложению или большинству других вопросов от состоятельных клиентов. Цель заключалась в том, чтобы каждый консультант был настолько же компетентен, насколько это возможно.

Сейчас банк и ряд его конкурентов стремятся к следующему этапу — к тому, как собирать и использовать всю информацию, известную и собранную банкирами в процессе общения с клиентами, заключения сделок или совершения операций. В случае успеха, я подозреваю, это окажет глубокое влияние на финансовые профессии. Даже сложные должности, предполагающие непосредственное взаимодействие с клиентами, могут стать гораздо менее интеллектуально развитыми, чем кажется сегодня, — и их чрезмерно высокие зарплаты, вероятно, тоже сократятся. В финансовой сфере ИИ, возможно, не отнимет у вас работу, но может сократить ваши бонусы.

Предстоящие перемены также поднимают интересные вопросы о том, как высокоэффективные сотрудники и будущие лидеры смогут выделиться, и придется ли инвестиционным банкам постоянно обновлять свой персонал традиционными ежегодными циклами увольнений и найма.

Крупные инвестиционные банки уже много лет пытаются использовать коллективный интеллект, управляемый человеком; каждое обновление стратегии включает в себя обещание заставить различные подразделения обмениваться информацией о клиентах, чтобы банк мог продавать как можно больше продуктов каждому из них.

Дэвид Соломон запустил свою инициативу «Единый Goldman Sachs», став генеральным директором в 2018 году, именно с этой целью. В прошлом году, когда руководство банка осознало, как искусственный интеллект может помочь перестроить все, что он делает, инициатива была перезапущена под названием «Единый Goldman Sachs 3.0». У Morgan Stanley также есть видение интегрированной клиентской аналитики. У других крупных банков тоже есть планы.

Ключевая цель всех этих усилий — сделать всех банкиров такими же хорошими, как и лучших из них, подобно тому, как был разработан гораздо более ранний инструмент управления активами от Morgan Stanley. Согласно академическим исследованиям, этот принцип, похоже, работает. По словам Голо Хенсеке, доцента кафедры прикладной экономики Университетского колледжа Лондона, там, где ИИ расширяет возможности трудоустройства и помогает людям выполнять задачи, во всех видах офисной работы, а не только в финансовой сфере, повышение производительности труда концентрируется у тех, кто имеет наименьший опыт. Генеративный ИИ, по-видимому, снижает вариативность производительности или результатов среди людей в рамках одной и той же профессии. В прошлом новые технологии часто означали освоение новых навыков, в которых одни работники преуспевали лучше, чем другие.

Последствия существенно отличаются от того, о чем обычно говорят, обсуждая влияние ИИ на рабочие места в финансовой и других сферах. Основное внимание уделялось его способности брать на себя рутинные и повторяющиеся задачи — переформатирование презентаций, подготовку первого тиража исследований или отчетов, выполнение административных задач и так далее. Это же будет систематическое накопление знаний внутри компании самой компанией.

Чтобы понять, как это может выглядеть, представьте себе типичную работу в сфере продаж или консалтинга. Вы следите за внутренними исследованиями и деятельностью компании, общаетесь с клиентами о том, чем они занимаются или что хотели бы делать, и постоянно пытаетесь объединить все это в идеи, которые можно продать конкретным клиентам. Лучшие продавцы создают больше презентаций, лучше подходящих их целевой аудитории, чем другие. Но если все эти исследования и информация о клиентах собираются искусственным интеллектом компании каждую минуту каждого рабочего дня, то программное обеспечение будет синтезировать эти знания в актуальные идеи быстрее, чем любой продавец. Большая часть работы может свестись к выполнению инструкций вашего ИИ о том, кому звонить и что предлагать.

Начальникам эта идея очень нравится: их сотрудники будут тратить больше времени на продажу продуктов, которые действительно актуальны, и, следовательно, с большей вероятностью принесут комиссионные. Но для банкиров потеря творческого потенциала в генерировании идей сделает работу более монотонной. И если все работают на основе одного и того же интеллектуального ресурса, как более умные люди смогут выделиться, получать больше денег или продвижение по службе и в конечном итоге стать лидерами следующего поколения?

«Возможно, правила игры сместятся в сторону навыков, которые меньше поддаются коррекции с помощью ИИ, таких как политика, налаживание связей и отношений, а также управление персоналом», — говорит Хенсеке.

В финансовой сфере, чем выше ваша должность и чем больше вы контролируете отношения с корпоративным клиентом или управляющим фондом, тем вероятнее, что ваша нынешняя роль будет в безопасности. Другие банкиры, которые могут опередить грядущее цунами ИИ, будут занимать должности, требующие более сложных сочетаний специфических знаний или навыков. Это продолжение другой идеи, уже знакомой банкирам: вы зарабатываете больше денег, организуя индивидуальные сделки с производными финансовыми инструментами, чем, например, покупая и продавая обычные акции или облигации.

Дэвид Аутор, профессор экономики Массачусетского технологического института, изучал влияние новых технологий на профессии, оценивая уровень квалификации, необходимый для выполнения рутинных задач после их автоматизации. Исследование основано на анализе необходимого количества технической терминологии для описания работы. Например, «мытье окон» — это простой язык; «перенастройка аппарата магнитно-резонансной томографии» — нет.

Хорошая новость в том, что исторически сложилось так, что с 1980 года, в большинстве профессий, где требуется больше знаний и опыта, после автоматизации повышалась и заработная плата. Единственное забавное исключение — это менеджеры и руководители, где, похоже, заработная плата снижается с увеличением уровня квалификации. Это либо означает, что чем меньше вы знаете, тем больше зарабатываете, либо что те начальники, которые умеют обходиться без профессионального жаргона и говорить наиболее простым языком, получают более высокую зарплату, что было бы хорошим ответом.

Если ИИ призван уравнять и улучшить навыки большинства банкиров, то главный вопрос заключается в том, как часто людей увольняют за низкую производительность и освобождают место для следующего поколения талантливых молодых аналитиков. Традиционно инвестиционные банки ежегодно увольняли около 10% самых слабых сотрудников, приносящих доход, и нанимали молодых специалистов. Если ИИ устранит различия в производительности, то слабых сотрудников, которых нужно увольнять, станет меньше, и потребность в привлечении новых кадров уменьшится.

Возможно, одной из причин замедления найма молодых людей во многих отраслях является то, что ИИ уже повышает производительность труда тех, кто уже работает в этих сферах. Исследователи, такие как Хенсеке, говорят, что данные по Великобритании, например, показывают более резкое снижение найма в профессиях, которые, скорее всего, будут изменены ИИ, но пока рано говорить о причинах. «Тенденция есть, но мы все еще должны с осторожностью подходить к тому, что именно является ее причиной», — говорит он мне.

Для банкиров — и почти для всех остальных — главная стратегия выживания в условиях искусственного интеллекта заключается в том, чтобы как можно лучше освоить новые инструменты и постараться сделать так, чтобы остальная часть вашей работы была сложной для всех остальных. Или же смириться с тем, что ваш рабочий день станет менее творческим — и, вероятно, вы получите гораздо меньшую премию.

Данная статья отражает личное мнение автора и не обязательно совпадает с мнением редакционной коллегии или компании Bloomberg LP и её владельцев.

Пол Дж. Дэвис — обозреватель Bloomberg Opinion, специализирующийся на банковском и финансовом секторах. Ранее он работал репортером в Wall Street Journal и Financial Times.

https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2026-06-25/ai-won-t-cull-bankers-but-it-may-eat-their-bonuses?srnd=phx-finance