***
Prezentujemy laureatkę akcji “Idee Liderów Przyszłości”! Specjalnie dla FinTech & InsurTech Digital Congress Zuzanna Górecka z Uczelni Łazarskiego przygotowała tekst Rola nowych technologii i fintechów w automatyzacji procesów inwestycyjnych (na przykładach systemów brokerskich i tradingowych) i tym samym otrzymała zaproszenie na nasz kongres, który odbędzie się 14 kwietnia 2025 roku. Zachęcamy do lektury!
***
Rola nowych technologii i fintechów w automatyzacji procesów inwestycyjnych ma ogromne znaczenie zarówno dla sektora bankowego, gospodarki jak i osób indywidualnych. W ciągu ostatnich dekad dynamiczny rozwój technologii cyfrowych przyczynił się do pojawienia się rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, Big Data, blockchain oraz zaawansowanych algorytmach, które umożliwiają przetwarzanie i analizę danych w czasie rzeczywistym. Automatyzacja tych procesów pozwala na szybką identyfikację trendów rynkowych, optymalizację kosztów operacyjnych oraz redukcję ryzyka związanego z błędami ludzkimi, co znacząco wpływa na efektywność podejmowanych decyzji inwestycyjnych.
Przykładem zastosowania automatyzacji jest system tradingowy wykorzystywany przez doświadczonych traderów, którzy korzystają z platform takich jak MetaTrader wyposażonych w funkcjonalności expert advisors (EA). Takie systemy umożliwiają ustawienie predefiniowanych reguł opartych na analizie technicznej – na przykład poprzez obserwację wskaźników trendu, poziomów wsparcia i oporu czy analizy wolumenu. Systemy te, działając 24 godziny na dobę, automatycznie otwierają i zamykają pozycje, eliminując konieczność ciągłego monitorowania rynku przez człowieka. Przykład ten nie tylko ilustruje, jak automatyzacja przyczynia się do zwiększenia efektywności, ale również podkreśla, że precyzyjne ustalenie parametrów handlu pozwala na minimalizację strat wynikających z emocjonalnych decyzji.
Równie interesującym przypadkiem jest automatyzacja w sektorze brokerskim. Nowoczesne platformy brokerskie, takie jak te stosowane przez firmy typu Interactive Brokers czy Revolut, wykorzystują zaawansowane systemy CRM oraz algorytmy analizy zachowań klientów, które na bieżąco generują spersonalizowane rekomendacje inwestycyjne. Na przykład, systemy te potrafią analizować historię transakcji, preferencje inwestorów oraz bieżące trendy rynkowe, by dostarczyć klientom indywidualne raporty i alerty. Dzięki temu brokerzy mogą szybko reagować na zmiany na rynku, a inwestorzy otrzymują rekomendacje, które zwiększają szanse na osiągnięcie lepszych wyników przy jednoczesnym zmniejszeniu ryzyka. W efekcie automatyzacja nie tylko przyspiesza proces obsługi, ale także poprawia jakość relacji między klientem a instytucją finansową.
W praktyce warto również wspomnieć o rosnącej roli robo-doradców, takich jak Betterment czy Wealthfront, które rewolucjonizują rynek usług inwestycyjnych. Platformy te automatycznie dobierają portfele inwestycyjne na podstawie profilu ryzyka klienta, analizując przy tym ogromne zbiory danych historycznych oraz bieżące wskaźniki rynkowe. Robo-doradcy są w stanie nie tylko efektywnie alokować zasoby, ale także dynamicznie rebalansować portfel, reagując na zmieniające się warunki rynkowe. Dzięki temu, nawet inwestorzy o niewielkim doświadczeniu mogą korzystać z usług, które tradycyjnie były zarezerwowane dla bardziej zaawansowanych graczy na rynku finansowym.
Jednakże, pomimo licznych korzyści, automatyzacja procesów inwestycyjnych wiąże się również z szeregiem wyzwań. Bezpieczeństwo danych stanowi jeden z najważniejszych problemów – systemy operujące na ogromnych zbiorach informacji są atrakcyjnym celem dla cyberataków. Incydenty takie jak kradzieże danych czy włamania do systemów bankowych wymagają wdrożenia zaawansowanych metod zabezpieczających, w tym technologii blockchain, która umożliwia przechowywanie transakcji w sposób odporny na manipulacje, oraz systemów biometrycznych, które zwiększają autoryzację użytkowników. Ponadto, całkowite poleganie na algorytmach bez udziału ludzkiego nadzoru może prowadzić do sytuacji, w których systemy nie są w stanie odpowiednio zareagować na nietypowe zjawiska rynkowe lub kryzysy finansowe. Przykładowo, w okresach gwałtownych zawirowań rynkowych, kiedy standardowe modele predykcyjne zawodzą, interwencja ekspertów okazuje się niezbędna, aby dokonać korekty strategii i zapobiec potencjalnym stratom.
Krytycy automatyzacji wskazują również na ryzyko związane z redukcją roli ludzkiego doświadczenia. W sytuacjach, gdy decyzje są podejmowane wyłącznie przez systemy algorytmiczne, może dojść do utraty intuicji, która często pozwala ekspertom na identyfikację subtelnych sygnałów rynkowych nieuchwytnych dla maszyn. W takich warunkach, współpraca między zaawansowanymi systemami a doświadczonymi analitykami staje się kluczowa. Przykładem może być integracja systemów automatyzacji z tradycyjnym nadzorem – banki takie jak Goldman Sachs czy Morgan Stanley stosują hybrydowe podejście, gdzie algorytmy generują wstępne rekomendacje, które następnie są analizowane przez ekspertów. Taka współpraca umożliwia wykorzystanie zalet obu metod, jednocześnie minimalizując ryzyko błędów.
Regulacje również odgrywają istotną rolę w kształtowaniu przyszłości automatyzacji inwestycyjnej. Instytucje nadzoru finansowego na całym świecie pracują nad stworzeniem elastycznych ram prawnych, które umożliwią bezpieczne wdrażanie nowych technologii. Inicjatywy takie jak „regulatory sandbox” w Wielkiej Brytanii czy w krajach europejskich pozwalają na testowanie innowacyjnych rozwiązań w kontrolowanych warunkach. Dzięki temu możliwe jest stopniowe wdrażanie nowych rozwiązań przy jednoczesnym monitorowaniu ich wpływu na stabilność rynku. Taki model działania buduje zaufanie zarówno wśród inwestorów, jak i instytucji finansowych, umożliwiając płynne przejście do bardziej zautomatyzowanej przyszłości.
Analizując dane z ostatnich lat, można zauważyć, że automatyzacja procesów inwestycyjnych przyczynia się do znacznej poprawy efektywności operacyjnej. Według raportów branżowych, wdrożenie systemów opartych na Big Data i AI przyczyniło się do redukcji kosztów transakcyjnych o kilkanaście procent w porównaniu z tradycyjnymi metodami. Przykłady z rynków europejskich i amerykańskich pokazują, że instytucje, które zainwestowały w nowoczesne technologie, osiągają lepsze wyniki finansowe oraz zwiększają konkurencyjność na rynku. Dodatkowo, automatyzacja umożliwia szybsze dostosowywanie się do zmian w otoczeniu rynkowym, co jest szczególnie ważne w dynamicznie zmieniających się warunkach globalnej gospodarki.
Podsumowując, rola nowych technologii i fintechów w automatyzacji procesów inwestycyjnych jest wielowymiarowa – oferuje ona ogromne korzyści, takie jak zwiększenie efektywności operacyjnej, personalizacja usług oraz optymalizacja kosztów, ale jednocześnie stawia przed instytucjami finansowymi wyzwania związane z bezpieczeństwem danych oraz koniecznością utrzymania równowagi między automatyzacją a nadzorem ludzkim. Przykłady z praktyki, takie jak zastosowanie systemów tradingowych przez doświadczonych traderów, wdrożenie robo-doradców czy hybrydowe modele zarządzania inwestycjami w bankach inwestycyjnych, doskonale ilustrują, jak nowoczesne technologie mogą rewolucjonizować rynek finansowy. W obliczu dynamicznych zmian technologicznych i rosnącej konkurencji, współpraca między instytucjami finansowymi a regulatorami jest kluczowa dla zapewnienia stabilności, transparentności i efektywności procesów inwestycyjnych, co w rezultacie przyczynia się do rozwoju globalnego systemu finansowego.
