Даниил Наумов: «ИИ-агенты — помощники, а не замена человеку»

«ИИ-агент — следующий интерфейс взаимодействия человека с биржей»

— Даниил, вы пришли на биржу из промышленности. Как ваш предыдущий опыт помогает в финтехе?

— Я больше десяти лет занимаюсь цифровизацией и инновациями. Начинал в промышленности — «Красцветмет», «Уралхим», «ЕвроХим». И меня всегда мотивировало одно: найти самую перспективную передовую технологию и превратить ее в реальную ценность для бизнеса.

В 2018 году я осознанно пошел на стык производства и IT, а с приходом генеративного ИИ понял, что за этим будущее. Ушел в стартапы и руками прошел весь путь — архитектуры, промптинг, отладка решений, поиск специалистов, работа с бизнес-задачами. В начале 2025 года получил предложение от Московской биржи и воспринял его как возможность применить накопленный опыт для действительно масштабных задач.

За полтора года мы запустили два направления: внутреннюю оптимизацию с помощью ИИ и клиентские ИИ-продукты. Промышленный бэкграунд здесь скорее плюс: он приучает внедрять новые технологии там, где особенно важны надежность, контроль и ответственность.

— Давайте начнем с будущего. Что на бирже через три-пять лет будет делать ИИ, чего не делает сейчас?

— Если говорить о горизонте трех-пяти лет, ключевой тренд — это ИИ-агенты. Я бы смотрел на это как на следующий интерфейс взаимодействия человека с биржей — после телефонных заявок, терминалов и мобильных приложений.

Сейчас биржевая инфраструктура рассчитана на людей, брокеров и классические IT-системы. А если у человека или компании появляется агент, ему нужен другой слой взаимодействия с биржей: машиночитаемый, быстрый, экономный по токенам и основанный на проверенных данных. Поэтому мы говорим об ИИ-протоколе. Его задача — дать агенту не хаотичный набор API и разрозненных источников, а релевантный слой данных и проверенные способы их обработки.

— Почему вы считаете, что агент должен быть связан именно с биржей? Ведь в России и за рубежом уже развиваются решения для электронной коммерции, где платежные агенты встраиваются прямо в продукты от создателей больших языковых моделей.

— Потому что биржа — это не интернет-магазин, где агент купил кроссовки и на этом история закончилась. Биржа — регулируемая инфраструктура, где важны доверие, устойчивость рынка, качество данных и возможность потом восстановить логику решения.

Именно поэтому на бирже нужен свой понятный слой взаимодействия с такими агентами — ИИ-протокол. Он может стать универсальным входом для разных ИИ — пользовательских, брокерских, корпоративных, а в будущем и тех, которые создаются на базе продуктов крупных LLM-вендоров.

— Что это меняет для частного инвестора?

— Сейчас, чтобы грамотно инвестировать, нужно много времени и экспертизы. ИИ снижает порог входа в инвестиции: он может ответить на сложные вопросы и разобраться в финансовых терминах, за короткое время способен обработать большие объемы информации, найти нетипичные корреляции и подобрать подходящие под запрос клиента финансовые инструменты.

Но важно: он не должен превращаться в «черный ящик», который просто говорит человеку, что купить. Хороший агент должен объяснить логику: почему он так считает, какие данные использовал, где риски, какие есть альтернативы.

И второе ограничение — агент должен действовать только в пределах прав пользователя. Если человеку недоступен какой-то инструмент или операция, агент тоже не должен иметь возможности это сделать. Вся цепочка — от сбора данных до предложения сделки — должна фиксироваться для аудита. Тогда у инвестора появляется не иллюзия автоматического заработка, а более прозрачный и контролируемый способ взаимодействия с рынком.

— Где на бирже ИИ уже применяется и можно ли это объяснить неспециалисту?

— У нас несколько направлений. Внутренние операционные задачи помогают закрыть корпоративный чат-бот MOEX GPT на открытых моделях, офисный ассистент MOEX Insight, который помогает с документами и встречами. Для разработки мы используем Code Agent, с помощью которого производительность отдельных команд выросла в полтора-три раза.

Сейчас две трети сотрудников Московской биржи используют внутренние ИИ-инструменты для оптимизации своей работы.

Есть и внешние продукты. Например, FinGPT — финансовый ассистент для пользователей. Еще один важный проект — MOEX AI Hackathon, в рамках которого созданные участниками ИИ-агенты в течение двух недель торговали 1 млн виртуальных рублей. Для нас это был эксперимент: мы смотрели, как ИИ-агенты с разными архитектурами и принципами работы ведут себя в рыночных условиях, какие данные анализируют, как принимают решения, как управляют риском, где ошибаются и каких инструментов им не хватает. В июне мы подвели итоги и наградили три команды-победителя. Сейчас мы изучаем архитектуру ИИ-агентов и видим уже более 50 повторяющихся паттернов, которые учитываем при разработке ИИ-протокола.

«Финальное решение всегда остается за человеком»

— Нейросети иногда «галлюцинируют». Как вы с этим боретесь?

— Полностью исключить риск «галлюцинаций» нельзя, но его можно ограничить архитектурно. Мы работаем не только с моделями, но и с контекстом и инструментами вокруг них: какие данные подаются, как они структурированы, как проверяются, какие есть ограничения и контрольные точки.

Важный принцип: все, что можно посчитать кодом, должно считаться кодом, а не угадываться моделью. Хорошо работают и многоагентные схемы: например, на хакатоне мы видели архитектуры с ролями критика, валидатора и риск-менеджера. Модели перепроверяют друг друга, а при противоречии сигналов агент может воздержаться от действия.

В реальных ИИ-продуктах на ключевых развилках мы придерживаемся принципа human-in-the-loop (HITL, человек в контуре): окончательное решение всегда остается за человеком.

— Как защищаются права инвесторов и как ИИ помогает бороться с манипуляциями?

— Это две связанные, но разные задачи. Первая — рыночный надзор и комплаенс. Здесь у нас уже применяются классический ML и генеративный ИИ: они помогают искать признаки недобросовестных действий, находить связи, подсвечивать подозрительные паттерны и быстрее готовить материалы для специалистов. ИИ помогает сотрудникам отдела комплаенс быстрее разобраться в ситуации и собрать аргументацию.

Вторая задача — помощь и обучение частного инвестора. FinGPT может объяснить финансовые термины, собрать актуальные новости по компании, помочь сравнить продукты, например вклады. Но он не дает индивидуальных инвестиционных рекомендаций. Внутри стоят дисклеймеры, гардрейлы — то есть механизмы контроля и защиты, которые фильтруют действия модели, — и ограничения по сценариям.

Еще один момент: часто человек принимает решение под влиянием эмоций — паники, ажиотажа или страха упустить выгоду. ИИ-ассистент может уменьшить количество таких импульсивных поступков, предложив посмотреть на ситуацию более рационально. При этом ИИ не принимает решение за человека: ответственность остается за инвестором.

— Будете ли вы обучать FinGPT на больших объемах данных, как это делают крупные инвестиционные банки?

— FinGPT уже опирается на большой массив данных — аналитику, новости компаний, типовые цепочки принятия решений в разных ситуациях. Но мы не обучаем модели в привычном смысле этого слова, мы настраиваем обвязку — даем модели нужный контекст, сценарии, правила и ограничения.

— Есть ли у вас планы запустить сервис, где инвесторы смогут выбрать агента и доверить ему деньги?

— Это одно из направлений, которое мы изучаем, но здесь важно не забегать вперед. В перспективе на базе «Финуслуг» может появиться витрина или маркетплейс агентов: не «отдал деньги роботу и забыл», а выбрал агента с понятным описанием, историей тестирования, риск-профилем и ограничениями.

Такой агент мог бы помогать пользователю формировать заявку или сценарий действий, но клиент по-прежнему идет через брокера, а финальное решение должно оставаться в регулируемом контуре.

— Есть мнение, что ИИ — это энейблер (фактор, а не движущая сила), он не меняет экономическую ситуацию, а способствует более эффективной аллокации капитала, как биржа. Согласны?

— Да, это разумная параллель. История финансовых рынков циклична: в 20-е годы прошлого века в Америке были нерегулируемые рынки. Появился SEC, рынки стали более прозрачными. Затем опционы и деривативы, формула Блэка — Шоулза — следующий уровень. Потом компьютеры и высокочастотный трейдинг — еще один скачок. Сейчас — ИИ. Технологии последовательно повышают эффективность рынков, делают их более устойчивыми.

Наша задача — чтобы новые инструменты использовались ответственно, а рынок становился более прозрачным и доступным. Каждый технологический виток дает временное преимущество первым, а затем становится стандартом.

— Используете ли вы open-source-модели и как смотрите на развитие российских ИИ-моделей?

— Мы агностичны в выборе моделей и ориентируемся на те, которые лучше всего подходят для конкретной задачи. В основе наших решения — open-source-модели и обвязка вокруг них, также для нас принципиально, что все модели развернуты on-premise: данные не покидают контур Московской биржи.

При этом мы внимательно следим за развитием российских моделей и регулирования. Если появляются зрелые решения, которые соответствуют нашим требованиям по качеству, безопасности и стоимости владения, мы готовы их использовать. Для биржи важна не «мода» на конкретную модель, а надежность, контроль и воспроизводимость результата.

— Сотрудники не боялись, что их заменят?

— Такой страх был у многих, и он понятен. Но на практике мы видим другую картину. ИИ в первую очередь дает эффект не через увольнения, а через рост производительности и изменение ролей.

Я иногда объясняю это мысленным экспериментом. Есть две компании по 500 человек. Одна внедрила ИИ, уволила большую часть людей и оставила 100. Вторая никого не уволила, но научила все 500 человек работать с ИИ и делать больше. Кто выиграет конкурентную гонку? Скорее всего, вторая. Потому что конкуренция за скорость, качество и объем задач никуда не исчезает.

У нас люди начинают брать на себя смежные роли: аналитик лучше понимает разработку, тестировщик автоматизирует больше сценариев, сотрудники с большим объемом рутины переходят к более содержательным задачам. Поэтому я бы сказал так: мы не сокращаем людей, мы растем в производительности и переупаковываем роли.

— И в завершение — что можете посоветовать инвесторам?

— Если вы еще не пробовали использовать ИИ в жизни или работе — это первое, что вам нужно сделать прямо сейчас. Если пользуетесь чат-ботами — переходите к агентам, которые способны выполнять действия за вас и экономить время. При этом важно помнить, что ИИ масштабирует бездарность так же хорошо, как и усиливает таланты. Поэтому важно развивать и сохранять за собой стратегическое мышление, задавать себе вопросы о целях. Рутинные задачи можно делегировать, а ключевые решения — оставлять за собой.

И, конечно, не стоит бояться технологий — они лишь помощники, а не замена человеку. И всегда помните, что инвестиционные решения — это ваша личная ответственность.