Аннотация Пущенко Алексея на статью Жуньхуан Фэн, Хун Ли, Мин Лю «Робо-эдвайзеры за пределами автоматизации: принципы и дорожная карта финансового планирования на основе искусственного интеллекта»
В статье Жуньхуан Фэн (Runhuan Feng), Хун Ли (Hong Li) и Мин Лю (Ming Liu) ставят цель сформулировать теоретическую модель «ответственного искусственного интеллекта» применительно к финансовому планированию на базе робо-эдвайзеров и показать, почему без такой модели дальнейшее развитие этих технологий сопряжено с системными рисками.
По мнению авторов, искусственный интеллект действительно может удешевить и расширить доступ к персонализированным рекомендациям. Однако без встроенных ограничителей платформы рискуют воспроизводить классические провалы рынка, включая информационную асимметрию, конфликт стимулов и уязвимость к системным сбоям. Классические провалы рынка в финансовых услугах означают ситуации, когда из-за «неравенства» информации при котором поставщик системно обладает большим объёмом знаний по сравнению с клиентом, несовпадения интересов поставщика и клиента, риска массовых технических или модельных ошибок рынок сам по себе не обеспечивает для потребителя ни качественных решений, ни справедливых результатов, что делает необходимыми правила, надзор и специальные механизмы защиты.
Авторы формулируют пять опорных принципов ответственного дизайна и применения искуственного интеллекта в финансовом планировании: фидуциарная обязанность, адаптивная персонализация, техническая надежность, этические ограничения и проверяемость через аудит. Чтобы «приземлить» идеи, в исследовании используют кейсы и на их основе строят пятиуровневую «дорожную карту» эволюции ИИ-финансовых посредников.
Итоговый вывод работы в том, что одна и та же технологическая траектория способна либо усилить существующие уязвимости финансового посредничества, либо, при правильной увязке инженерных решений с экономическими основаниями, привести к более устойчивым и заслуживающим доверия форматам финансовых сервисов.
Источник: Feng, R., Li, H., & Liu, M. (2025). Robo-Advisors beyond automation: Principles and roadmap for AI-driven financial planning. SSRN Scholarly Paper No. 5473746. Social Science Research Network. https://doi.org/10.2139/ssrn.5473746
