Най-новата професия на Уолстрийт няма нищо общо с ранните сутрини, безкрайните нощи или дори със самия Уолстрийт. Работата е изцяло дистанционна, плаща по 150 долара на час и се състои в това да обучаваш изкуствен интелект как да върши работата на инвестиционен банков анализатор, пише Quartz.

Такава е концепцията на Project Mercury – секретна инициатива на OpenAI, чиято цел е да автоматизира тежката рутинна работа във финансите, обикновено вършена от живи, дишащи млади банкери.

Според Bloomberg, компанията е наела над 100 бивши служители на JPMorgan, Morgan Stanley, Goldman Sachs и други големи институции, за да обучават нейните модели да изготвят оценки на парични потоци (DCF анализи), да формулират финансови аргументи за сделки и да подготвят презентации – точно както са изисквали някогашните им шефове.

Именно тези задачи традиционно са били ядрото на „стажанството“ във високите финанси. Младите анализатори прекарват първите си години в изтощителен режим – проверяват числа, подравняват слайдове, отгатват желанията на вицепрезидентите, понасят гневни изблици от старшите мениджъри и почти не спят. След това или се издигат по стълбицата, или напускат индустрията напълно скапани.

Самата система, както често се шегуват ветераните, е устроена така, че да пречупи най-амбициозните и да ги изгони.

Големите инвестиционни банки – т.нар. “bulge bracket”, които доминират глобалните сделки, са наели около 1 милион души по света, макар само малка част от тях да са реални анализатори, изготвящи модели и презентации. На този фон колумнистът на Bloomberg Мат Левин отбелязва, че Project Mercury има ироничен завършек: повечето млади банкери така или иначе напускат след две години, смазани от 100-часовите работни седмици.

„След като така или иначе си напуснал, защо да не обучиш робот, който да върши тази работа вместо следващото поколение?“ – пише Левин с ирония.

Заплащането е още един стимул – 150 долара на час, което се равнява на около 300 000 долара годишно при пълно работно време. Това е повече от заплатите на начинаещите банкери дори в най-престижните институции като Goldman Sachs.

Вицепрезидентът в отдела за технологии, медии и телекомуникации в звеното за инвестиционно банкиране на Goldman Sachs разказва за динамиката на най-големите сделки, за AI и пазарните сривове, както и за финансовото образование в България

От СМГ до върха на Уолстрийт: Марчо Друмев за пазарите, финансовите навици и пътя на парите

Какво става, ако AI поеме „входното ниво“?

„Идеята, че изкуственият интелект ще замени изцяло младите анализатори, е преувеличена“, казва Роб Лангрик, директор по продуктова стратегия в CFA Institute, пред Quartz.

„Наблюдаваме еволюция, не елиминация на началното ниво.“

Според годишното проучване на организацията за 2025 г., само 13% от завършващите смятат, че AI значително ще затрудни намирането на желаната работа.

„AI може да помогне на финансовите специалисти да работят по-ефективно, но същевременно повишава изискванията към уменията“, обяснява Лангрик.

„Ще се акцентира повече върху междуличностните способности и етичната употреба на технологиите. Успешните ще бъдат тези, които умеят да комбинират изкуствен и човешки интелект. За нас човекът трябва да остане част от процеса, за да бъде AI ефективен във финансовия свят.“

Той добавя, че инвестиционното банкиране винаги е било „игра без право на грешка“ – пропуснат детайл в презентация пред клиент може да струва милиони. Затова дори и инструментите да спестят време, това време почти сигурно ще бъде „реинвестирано“ в повече работа и нови сделки.

Лангрик предупреждава и за потенциален поколенчески вакуум:

„Вече се забелязва притеснение, че липсата на младо поколение в някои компании може да доведе до проблеми с наследяването на опит.“

Засега обаче няма сериозно свиване на приема на стажанти в големите институции. По думите му, новата роля на анализаторите ще бъде да наблюдават автоматизираните процеси, да гарантират точността, етичните стандарти и да одобряват крайния резултат, който стига до по-високите нива.

„Парадоксално, младите специалисти ще добият по-ранен достъп до реални решения. Ще трябва да използват техническите и аналитичните си умения много по-рано от предишните поколения“, казва той.

Съкращения в редица американски компании – от Amazon до Target – изпращат млади и опитни служители на пазар на труда, който вече не ги посреща с отворени обятия

AI захапа работата на десетки хиляди „бели якички“. Какви са човешките истории зад това?

Скептицизмът на ветераните

Сред хората, минали през инвестиционното банкиране, мненията са разделени.

Бивш анализатор от Morgan Stanley, пожелал анонимност, казва пред Quartz, че проектът има смисъл:

„Ако работи, това ще освободи много умни хора да се занимават с по-смислени задачи. Финансовото моделиране след известно време става механично – и е загуба на талант, ако най-умните ни хора го вършат излишно.“

Друг анализатор е по-предпазлив:

„AI често измисля неща. Не бих му поверил нищо важно. Да проверяваш дали машината не е сбъркала изглежда като нискостатусна работа. А моделът не е магия – стойността му идва от правилните предположения, които стоят зад него.“

„Намери подход, който можеш да следваш дългосрочно. Опитите да уцелиш краткосрочните движения са загуба на време и пари“, съветва основателят на Dimensional Fund Advisors Дейвид Бут

„Не можеш да победиш пазара, но можеш да го използваш“: Инвестиционната философия на една легенда от Уолстрийт

Eксперимент или начало на нова ера?

Засега моделите на OpenAI все още се обучават – учат се на финансов етикет, точен формат и подходяща типография. Компанията твърди, че целта ѝ е „да подобри и тества възможностите си в различни сфери“, а не да измести хората. Но дори това звучи като началото на свят, в който младите финансисти не изграждат модели, а проверяват тези, които машините вече са създали.

Това може да изглежда по-ефективно и по-хуманно, но крие и риск — загубата на усета към числата, онова интуитивно разбиране, което идва само след години работа „на ръка“. Както се казва в бранша: GIGO – garbage in, garbage out – дори перфектен модел е толкова добър, колкото данните, които му подаваш.

За OpenAI, целта е ясна: Project Mercury е част от по-широкия план да направи технологиите си по-полезни за бизнеса – и по-печеливши. Въпреки оценка на стойност над 500 милиарда долара, компанията все още не е на печалба. Обучаването на GPT моделите да вършат високоплатена корпоративна работа – включително и тази на хиляди млади анализатори – може да се окаже стъпката, която променя това.