К чему приведут новые технологии в экономике

РБКHi-Tech

Олег Шибанов: «Нейроэкономика и нейрофинансы уже интригуют некоторыми результатами»

Новые технологии становятся для экономической науки ключом к лучшему пониманию самых разных процессов. Экономист Олег Шибанов размышляет о том, к каким открытиям они могут привести нас через 30 лет

Олег Шибанов, кандидат экономических наук (Лондонская школа бизнеса), профессор финансов РЭШ, директор программ «Финансы, инвестиции, банки» и «Мастер наук по финансам»

Как академические, так и прикладные экономисты получили фантастическую пользу от доступности достаточно больших данных в последние 20 лет. Еще в двухтысячных казалось, что изучать поведение людей сложно и удобнее опираться на теории, а макроэкономисты и вовсе верили, что «уже разобрались с макроэкономикой» и, например, что «финансовый сектор не важен». Если у макроэкономиста есть четыре наблюдения квартального ВВП в год, то за сто лет наберется всего 400 точек — сегодня с такими объемами уважающий себя аналитик больших данных даже знакомиться не будет.

К 2023 году мы умеем использовать очень разные методы исследования решений компаний, граждан и государства. Можно проводить эксперименты и видеть причинно-следственные связи в том, как влияет информация на действия агентов. Можно использовать транзакционные действия клиентов и формировать хорошую модель поведения или кластеризации. Есть скоринговые модели с большими данными, которые автоматизируют процесс принятия решений о выдаче кредитов как физлицам, так и фирмам. Поэтому экономисты 2020-х скорее страдают от излишеств, потому что вытащить из огромного множества разнообразных наборов данных хорошую историю достаточно непросто.

Будущее, мне кажется, будет еще интереснее. Мы увидим значительные изменения в двух направлениях: в процессе сбора данных об отдельных людях и в способе понимания их мотивации. Я не разделяю экономистов на академических и прикладных — все мы будем заниматься похожими вопросами, как это уже происходит в части исследовательских направлений в финансах или маркетинге. Обычно считается, что люди в науке могут думать длинными горизонтами и писать статьи годами, в то время как аналитики в бизнесе должны реагировать быстрее на запросы компании или контрагентов. Это различие может стереться, потому что как генерация идей, так и их проверка будут заметно ускоряться.

Как изменится сбор данных

Человечество пока находится на ранних стадиях глубокого понимания решений граждан. Мы не понимаем, как влияют химические реакции в организме на дальнейшие действия, насколько настроение может поменять привычные модели поведения и что может оказаться триггерами изменений. Нейроэкономика и нейрофинансы, которые пробуют проверять такие связи, еще не развились в достаточной мере, хотя уже интригуют некоторыми результатами. Например, мы стали лучше понимать, как тестостерон влияет на поведение инвесторов на финансовых рынках и что отдельные части мозга могут отвечать за командное поведение.

Поэтому так интересны эксперименты с нейроимплантами (например, Neuralink Илона Маска). Если мозг человека удастся достаточно эффективно соединить с доступными данными и одновременно собирать информацию о ежесекундных решениях, мы сможем понимать людей гораздо лучше. А значит, сможем лучше работать с производством товаров и услуг и перейдем к идеальной клиентоцентричности без помех в коммуникации с клиентом.

А про «простые» данные о компаниях, экономике или транзакциях мы будем знать много и в режиме реального времени. Может быть, тогда воплотится в жизнь желание некоторых экономистов: чтобы государство могло не просто мониторить спрос, а поддерживать его в случае серьезного снижения и управлять экономикой более эффективно.

Что изменится в экономическом моделировании

Вторая часть изменений касается того, как мы будем анализировать эти сложные и разноуровневые данные. Уже сегодня машинное обучение и слабые искусственные интеллекты (ИИ) позволяют вытаскивать из данных нелинейные взаимодействия, но пока что не все они обоснованны как причинно-следственные.

В будущем возможность использовать такие модели дойдет до автоматизма: в условном Python встроенные модули позволят с низкими издержками получать выводы о взаимодействии макроданных, действий фирм и граждан. Уже сегодня ChatGPT позволяет экспериментировать с «экономической личиной», которая в целом отражает потребителей из отдельных регионов, а в будущем цифровые двойники позволят гораздо меньше отвлекать людей, и предложенные услуги/ продукты можно будет протестировать проще и дешевле.

Еще интереснее будет выглядеть генерация идей для исследований. Уже сейчас академические ученые используют необычное свойство ChatGPT — способность предлагать новые и совсем не очевидные гипотезы. На английском стали называть это свойство emergent, то есть способность ИИ генерировать что-то не запрограммированное заранее и не появляющееся в отдельных частях модели. В будущем ИИ станет еще более эффективным помощником для поиска идей.

Мне кажется, главным элементом будущего будет возможность использовать ИИ как для поиска смыслов, так и для обработки данных. Академические исследования станут очень близки к прикладным. Нам будет все проще делать выводы о поведении потребителей и на их основе создавать предложения для отдельных людей, что может привести к улучшению клиентского опыта. Экономика может стать максимально прикладной и при этом сохранить корректные методы выявления причинно-следственных связей.

Фото: Андрей Любимов для РБК

O'qishni davom ettirish uchun tizimga kiring. Bu tez va bepul.

Roʻyxatdan oʻtish orqali men foydalanish shartlari 

Tavsiya etilgan maqolalar

«Онлайн-каналы должны нести ответственность за реализацию БАДов» «Онлайн-каналы должны нести ответственность за реализацию БАДов»

О ситуации на рынке биологически активных добавок (БАД)

РБК
«День сурка» с наночастицами «День сурка» с наночастицами

Почему ученые не могут разработать лекарство от ВИЧ?

Знание – сила
«Двойка» за хорошее поведение «Двойка» за хорошее поведение

BMW M2 Gran Coupe: баварское купе, которое на самом деле седан

Автопилот
Золото в жилах стынет Золото в жилах стынет

Как добывают самое северное в мире золото

ТехИнсайдер
Весы Роберваля Весы Роберваля

В рычажных весах точки опоры и подвеса чаш образуют равнобедренный треугольник

Наука и жизнь
Почему у коршуна острое зрение Почему у коршуна острое зрение

Какие же особенности глаза позволяют птицам так хорошо видеть?

Наука и жизнь
Привлечь и удержать Привлечь и удержать

Кадровая проблема в АПК остается системной

Агроинвестор
Джанхотская усадьба братьев Короленко: история и современность Джанхотская усадьба братьев Короленко: история и современность

Джанхотская усадьба братьев Короленко воссоздает дух ушедшей эпохи

Знание – сила
Десерт антипода Десерт антипода

Для любого австралийца сладким символом его страны будет пирожное ламингтон

Вокруг света
Промышленным гигантам нужны ферменты Промышленным гигантам нужны ферменты

Ученые создали новую технологию получения ферментов для промышленности

Наука
Дерби нового света Дерби нового света

Не будем спорить насчет Запада и Востока, а вот Север и Юг однажды сошлись

Вокруг света
У природы нет плохой космической погоды? У природы нет плохой космической погоды?

Может ли из-за космической бури случиться инфаркт или инсульт?

Знание – сила
Разумный Макс Разумный Макс

Флагманский кроссовер Chery дебютирует обновленным

Автопилот
Яркий джапанди Яркий джапанди

Скандинавский и восточный минимализм в интерьере квартиры в Казани

Идеи Вашего Дома
Рустам Айнетдинов: «У образования будущего не будет конечной точки» Рустам Айнетдинов: «У образования будущего не будет конечной точки»

Как нейросети и другие технологии помогут с выбором верного жизненного пути

РБК
Собирание земель русских Собирание земель русских

Кто поверит, что на месте Уральских гор когда-то плескался океан?

Вокруг света
Академик Маркс Штарк: главное — это творчество и любовь Академик Маркс Штарк: главное — это творчество и любовь

Маркс Штарк — о том, чему можно научиться у зимнеспящих организмов

Наука
Больше света Больше света

Как управлять люминесценцией?

Наука
Новый Вавилон Новый Вавилон

В любой непонятной ситуации нужно строить что-нибудь колоссальное

ТехИнсайдер
Сделай сам Сделай сам

Игрушечные машинки своими руками

Автопилот
Андрей Лихачев: «Технологии просочатся за пределы мегапроектов» Андрей Лихачев: «Технологии просочатся за пределы мегапроектов»

Как сделать города по-настоящему «умными» и зелеными?

РБК
Космическая сила Космическая сила

Почему бы не построить солнечную электростанцию прямо в космосе?

ТехИнсайдер
Он такой один Он такой один

История культовой красно-белой «десятки»

Автопилот
Практичный контемпорари Практичный контемпорари

Стильное пространство с интересными деталями

Идеи Вашего Дома
Атмосфера дзен Атмосфера дзен

Актуальный микс современности и классики с природными мотивами

Идеи Вашего Дома
ЛПХ-зависимый агро ЛПХ-зависимый агро

77% сельхозпродукции в Забайкальском крае приходится на хозяйства населения

Агроинвестор
Радиоактивность, которая лечит Радиоактивность, которая лечит

Ядерная медицина — одно из наиболее динамично развивающихся направлений науки

Наука
Итак, она была… брюнеткой Итак, она была… брюнеткой

Как отличаются героини эпохальных романов и актрисы, играющие их в экранизациях

Знание – сила
Была бы лодка Была бы лодка

Changan CS35 Plus и путешествия по воде

Автопилот
Время Пегаса. Осеннее небо Время Пегаса. Осеннее небо

Этой осенью продолжаем разговор о созвездиях семейства Персея

Наука и жизнь
Открыть в приложении