כשהבינה המלאכותית משתלטת על מיליארדים בעסקאות, מה נשאר מהמשקיע האנושי?

Yesterday 19:00

שוקי ההון הגלובליים נכנסים לשלב חדש שבו הבינה המלאכותית מתקדמת מעבר לביצוע אוטומטי של פקודות ומתחילה להשפיע יותר ויותר על אופן ניתוח ההשקעות, ניהול התיקים והערכת הסיכונים.

מסחר אלגוריתמי היה חלק מהשווקים הגדולים במשך שנים, אך הופעתה של הבינה המלאכותית האגנטית מרחיבה את היקף האוטומציה. בניגוד למערכות מסורתיות שעוקבות אחרי הוראות מוגדרות מראש, יישומי הבינה המלאכותית החדשים יכולים לנתח כמויות גדולות של מידע, ליצור תרחישים ובחלק מההגדרות הפיננסיות, לבצע פעולות עם רמת אוטונומיה גבוהה יותר.

מוסדות פיננסיים בודקים טכנולוגיות אלו למשימות שונות, החל מניהול שוק וזיהוי הונאות ועד לתכנון פיננסי, ניהול תיקים וניתוח השקעות. סקר שנערך ב-2026 על ידי Citizens מצא ש-95 אחוזים מהחברות בהשקעות פרטיות שנבדקו כבר התחילו או מתכננות ליישם בינה מלאכותית אגנטית בפעולותיהן במהלך השנה. בקרב החברות שכבר אימצו את הטכנולוגיה, 99 אחוזים אמרו שהיא שיפרה את היעילות התפעולית ואת פריון העבודה.

היכולת של הטכנולוגיה לעבד מידע במהירות גבוהה היא אחת מהמשיכות העיקריות שלה. מערכות הבינה המלאכותית יכולות לבדוק דוחות כספיים, נתוני שוק, אינדיקטורים כלכליים וחדשות תוך זיהוי קשרים שיהיה קשה לנתח באופן ידני עבור אנליסטים בודדים. מוסדות פיננסיים ומפקחים גם בודקים כיצד הכלים הללו יכולים לשפר את המעקב ואת גילוי מוקדם של מתחים בשוק.

מחקר של מורגן סטנלי דיווח כי כ-25 אחוזים מהחברות במדד S&P 500 ציינו לפחות השפעה ניתנת למדידה מהבינה המלאכותית עד יולי 2026, לעומת 15 אחוזים ברבעון השלישי של 2025. המחקר גם הדגיש כי היתרונות הפיננסיים של אימוץ הבינה המלאכותית נותרו לא אחידים ותלויים בגורמים כמו יישום, איכות נתונים ופיקוח.

עם זאת, התפקיד המתרקם של הבינה המלאכותית לא אומר שהמשקיעים האנושיים נעלמו משוקי ההון. במקום זאת, הקשר בין אנשים למערכות אוטומטיות משתנה. בני אדם נותרו אחראים על הגדרת מטרות ההשקעה, קביעת גבולות סיכון, פיקוח על מודלים והתערבות כאשר המערכות מתנהגות בצורה בלתי צפויה.

מפקחים ובנקים מרכזיים שמים דגש מיוחד על הקשר הזה. גובה הפדרל ריזרב, ליסה קוק, תיארה את הבינה המלאכותית כטכנולוגיה כללית פוטנציאלית לשינוי, תוך אזהרה כי האימוץ המהיר שלה עלול ליצור פגיעויות חדשות למערכת הפיננסית. היא הדגישה במיוחד את הסיכונים הפוטנציאליים הקשורים למסחר אלגוריתמי המונע על ידי בינה מלאכותית והדגישה את החשיבות של פריסה אחראית.

אחת מהדאגות העיקריות היא האפשרות להחלטות דומות יותר ויותר בין מוסדות פיננסיים. אם רבים מהמשקיעים מסתמכים על מודלים, מקורות נתונים או תשתיות דומים, חברות שונות עלולות להגיב להלם בשוק בדרכים דומות. התנהגות מסונכרנת כזו עלולה להגביר את תנועות המחירים ואת לחצי הנזילות במהלך תקופות של מתח.

הבנק להסדרים בינלאומיים הזהיר כי מסחר המונע על ידי בינה מלאכותית עלול להגדיל את התנודתיות בשוק וליצור לולאות משוב. המוסד גם ציין את הסיכון שהשימוש הנרחב באלגוריתמים דומים עלול לייצר התנהגות מקושרת ומכירת נכסים בקנה מידה גדול במהלך תקופות סוערות.

ה-BIS בודק כעת את הנושאים הללו ישירות. פרויקט לוגוס שלו מאגד את מרכז החדשנות של ה-BIS, את בנק אנגליה ואת הבנק המרכזי הגרמני כדי לחקור כיצד סוכנים המבוססים על מודלים גדולים של שפה יכולים להתנהג כמנהלי תיקים בשווקים פיננסיים מדומים. הפרויקט מתמקד במיוחד בשאלה האם תשתית בינה מלאכותית משותפת יכולה להוביל לדמיון רב יותר בהחלטות השקעה.

הבינה המלאכותית הופכת גם לרלוונטית מעבר להחלטות מסחר פרטניות. ה-BIS אומר שהטכנולוגיה עשויה להשפיע על פעילות כלכלית על ידי השפעה על פריון, השקעה, ביקוש ושווקים פיננסיים, מה שעשוי להקשות על הבנקים המרכזיים לפרש את האותות הכלכליים. המוסד ציין כי הרווחים מפריון של הבינה המלאכותית נותרו לא ודאיים ועשויים להשתנות באופן משמעותי בין מגזרים וארצות.

באותו הזמן, מוסדות פיננסיים מתמודדים עם סיכונים תפעוליים הקשורים לתלותם ההולכת וגוברת בטכנולוגיה. מערכות הבינה המלאכותית תלויות במפיצי נתונים, תשתיות ענן, חומרה מיוחדת ומודלים בסיסיים, מה שאומר שהפרעות המפגעות במספר קטן של ספקים קריטיים עלולות להשפיע על המערכת הפיננסית באופן רחב יותר.

לכן, הדיון הוא פחות על האם הבינה המלאכותית תחליף את המשקיעים לחלוטין ויותר על כמה החלטות יש להאציל למכונות. המהירות והיכולת האנליטית של הבינה המלאכותית יכולות להרחיב את מה שמוסדות פיננסיים יכולים לפקח ולעבד, אך שגיאות מודל, התנהגות בלתי צפויה, אסטרטגיות מקושרות ופיקוח בלתי מספיק יכולים ליצור צורות סיכון חדשות.

בשלב זה, המודל המתרקם של הפיננסים הוא כזה שבו בני אדם ומכונות פועלים יחד. הבינה המלאכותית יכולה לנתח מידע ולבצע משימות הולכות ומתרקמות, בעוד שהפיקוח האנושי נותר מרכזי לניהול סיכונים, אחריות ויציבות שוקי ההון.