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

6 причин, по которым белое вино стало мировым трендом 6 причин, по которым белое вино стало мировым трендом

Разбираемся в причинах «белого разворота» в мире вина

РБК
Сделай сам Сделай сам

Игрушечные машинки своими руками

Автопилот
Она вышивает мечты Она вышивает мечты

Самая яркая звезда на небосклоне высокой моды Поднебесной — талантливая Гуо Пей

Y Magazine
Спасти мир от самого себя Спасти мир от самого себя

Непростая история одного из создателей атомной бомбы

Наука
Александр Чулок: «Ключевым показателем общества станет уровень счастья человека» Александр Чулок: «Ключевым показателем общества станет уровень счастья человека»

Что ждет человечество в 2050 году и какие тренды уже сейчас влияют на общество?

РБК
Разумный Макс Разумный Макс

Флагманский кроссовер Chery дебютирует обновленным

Автопилот
Лариса Малькова: «Искусственный интеллект можно сравнить с энергией атома» Лариса Малькова: «Искусственный интеллект можно сравнить с энергией атома»

Где еще заявит о себе искусственный интеллект и как он повлияет на рынок труда

РБК
«Влюбить в морские науки»: как работает «Плавучий университет» «Влюбить в морские науки»: как работает «Плавучий университет»

Как работает «Плавучий университет», что он дает участникам?

Наука
Близкий Дальний Восток, новая Анапа и поезд вместо ракет Близкий Дальний Восток, новая Анапа и поезд вместо ракет

Как мы будем путешествовать по России через 30 лет

РБК
Отказаться от сигарет по науке Отказаться от сигарет по науке

Почему люди продолжают курить сигареты?

Наука
Альберт Эйнштейн: счастливые годы в Берне Альберт Эйнштейн: счастливые годы в Берне

В 1908 году Эйнштейн получил короткое письмо от профессора Альфреда Кляйнера...

Наука и жизнь
От лифта на орбиту до встречи с марсианами От лифта на орбиту до встречи с марсианами

Какие инновации и тренды будут определять развитие космической отрасли

РБК
Александр Чернокульский: «У климатологов на будущее есть еще и план «Б» Александр Чернокульский: «У климатологов на будущее есть еще и план «Б»

Что станет с климатом через 30 лет и к каким изменениям нужно быть готовым?

РБК
Егор Кривошея: «Время делать стратегические ставки» Егор Кривошея: «Время делать стратегические ставки»

Как со временем трансформируется сфера платежей

РБК
Гортензии на любой вкус и цвет Гортензии на любой вкус и цвет

Вторая половина лета и осень — пора цветения гортензий

Наука и жизнь
Такси высокого полета Такси высокого полета

Как и на чем мы будем передвигаться через несколько десятилетий

РБК
Дерби нового света Дерби нового света

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

Вокруг света
Философ у отверстого гроба Философ у отверстого гроба

Жизнь и смерть французского философа Николя де Кондорсе

Знание – сила
Солидная история Солидная история

Как развивался фондовый рынок России на протяжении 30 лет

РБК
Сдвинувший материки Сдвинувший материки

Альфред Вегенер – человек, понявший, что континенты движутся

Вокруг света
Новый Вавилон Новый Вавилон

В любой непонятной ситуации нужно строить что-нибудь колоссальное

ТехИнсайдер
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
«Любая эволюция предполагает несовершенства. Это естественно» «Любая эволюция предполагает несовершенства. Это естественно»

Михаил Гельфанд — о лжеученых и своей собственной научной работе

Наука
«Звучит незнаемая лира…» «Звучит незнаемая лира…»

Кто такой Антиох Кантемир?

Знание – сила
Как размножаются математики Как размножаются математики

Каждый путь математика к звездам проходит через тернии

Знание – сила
Птичий нюх Птичий нюх

С обонянием птицам не повезло — во всяком случае, так очень долго думали

Наука и жизнь
Промышленным гигантам нужны ферменты Промышленным гигантам нужны ферменты

Ученые создали новую технологию получения ферментов для промышленности

Наука
Тур де Кавказ Тур де Кавказ

На Geely Atlas Pro до Эльбруса и назад

Автопилот
Темные миры Темные миры

Таинственные тоннели, подземные водоемы, удивительной красоты сталактиты

Вокруг света
Просто и со вкусом Просто и со вкусом

Удачный микс минимализма и скандинавского стиля в миниатюрной квартире-студии

Идеи Вашего Дома
Открыть в приложении