הריצה הבאה אל הבנק יכולה להגיע מה-AI, בלי פאניקה ובלי תור בסניף
הריצה הבנקאית הבאה יכולה להיראות שונה לגמרי מזו שהעולם מכיר. בלי לקוחות מודאגים שמחכים מול סניף, בלי שמועה שמתפשטת במשך שעות ובלי אדם שמקבל החלטה בכל פעם מחדש. סוכן AI שמקבל הרשאה לנהל חלק מהכסף של משק הבית יכול לבדוק בכל רגע איפה הכסף מקבל את הריבית הגבוהה ביותר, לזהות שהבנק משלם 0.1% על העו"ש בזמן שחברת פינטק או חשבון חיסכון מציעים 4% או 5%, ולהעביר את הכסף כמעט מיד. לקוח אחד שעושה את זה חוסך לעצמו כסף. מיליוני סוכנים שעושים את זה באותו זמן יכולים לשנות את כל הדרך שבה בנקים מממנים את עצמם. זה התרחיש שמעלה טורסטן סלוק, הכלכלן הראשי של אפולו, והוא מכנה אותו "Agentic Bank Run", ריצה בנקאית שמופעלת בידי סוכני AI.
הפער שאפולו מצביעה עליו גדול. הריבית הממוצעת על חשבונות עו"ש בארה"ב עומדת סביב 0.1%, וחשבונות ופלטפורמות פיננסיות שונות מציעות היום בערך 3.3% עד 5%. על יתרה של 10,000 דולר מדובר בפער בין כ-10 דולר בשנה לבין עד 500 דולר. במשפחה שמחזיקה 30 אלף דולר בכסף נזיל הפער כבר יכול להתקרב ל-1,500 דולר בשנה. במשך שנים לקוחות רבים השאירו את הכסף בבנק מתוך הרגל, נוחות או חוסר רצון לחפש אלטרנטיבה. סוכן AI יכול להסיר כמעט את כל החיכוך הזה.
הדור החדש של סוכני ה-AI כבר מתקדם בדיוק לשם. Muse של מטא, למשל, בנוי לבצע משימות בפועל ולא להסתפק בתשובות. מטא מציגה יכולות של חיבור לחשבונות פיננסיים, ניתוח הוצאות, בניית תקציב, איתור מנויים, ביטול שלהם באישור המשתמש ומעקב אחרי יעדי חיסכון. הסוכן פועל בסביבת מחשוב משלו ויכול לבצע פעולות לאורך זמן, גם כשהמשתמש עסוק בדברים אחרים. החשש הזה כבר הגיע גם למניות הבנקים בוול סטריט, כשהמשקיעים התחילו לתמחר עולם שבו נאמנות הלקוח נחלשת והכסף נע בין בנקים, ברוקרים, פינטקים וקרנות כמעט בלי מאמץ.
וכאן מתחילה הבעיה של הבנקים. חשבונות עו"ש ופיקדונות בריבית נמוכה הם אחד ממקורות המימון הזולים ביותר שלהם. הבנק מקבל כסף מהלקוחות בריבית נמוכה, משתמש בחלק ממנו כדי לממן משכנתאות, הלוואות ופעילות אחרת, וגובה עליהם ריבית גבוהה יותר. הפער הזה הוא חלק מרכזי במרווח הריבית שלו. ככל שהלקוחות דורשים יותר ריבית, או מעבירים את הכסף למקום אחר, עלות המימון עולה. הבנק יכול להגיב בהעלאת הריבית על הפיקדונות, אבל אז הרווחיות נשחקת. אפשרות אחרת היא לצמצם או לייקר אשראי, מה שמעביר את השינוי מהבנקים עצמם אל משקי הבית והעסקים.
בבנק אוף אמריקה כבר מתייחסים לתופעה כאל איום ממשי על מרווחי הריבית בענף. לדבריהם, סוכני AI יכולים ליצור "מיון פיקדונות" כמעט בלי חיכוך, כשכסף פנוי עובר שוב ושוב למוצר שמציע את התשואה הגבוהה ביותר. התהליך הזה כבר קיים היום דרך אפליקציות בנקאות, קרנות כספיות וברוקרים. ה-AI מוסיף שלב חדש, שבו הלקוח כבר כמעט לא צריך לבדוק, להשוות ולבצע את המעבר בעצמו.
כמה זה יעלה לבנקים?
"אם כל משק בית ישתמש בסוכני AI כדי למקסם את התשואה על המזומן שלו, הבנקים עלולים לאבד חלק גדול מהפיקדונות הזולים שעליהם הם נשענים כדי לתת הלוואות, וזו תהיה בעיה לכל המערכת הפיננסית", כתב סלוק. המספרים מראים עד כמה המרווח של הבנקים דק. לפי תאגיד ביטוח הפיקדונות האמריקאי, מרווח הריבית הנטו של בנק ממוצע בארה"ב עומד על 3.32%. חשבונות העו"ש והחשבונות השוטפים מסתכמים ב-8.3 טריליון דולר מתוך כ-26 טריליון דולר של התחייבויות והון במערכת הבנקאית, והבנקים משלמים עליהם בממוצע כ-1%. כמעט 20% מהפיקדונות לא נושאים ריבית בכלל, ועל פיקדונות לזמן קצוב הבנקים משלמים כבר כ-3.6%.
בחישוב גס, העלאת הריבית על פיקדונות של 10 טריליון דולר לרמה של המתחרים תעלה לבנקים 200 עד 300 מיליארד דולר בשנה. הבנקים האמריקאים כולם הרוויחו בשנה שעברה 296 מיליארד דולר. אם הם לא יעשו כלום, הרווח כמעט יימחק. אבל בנקים לא עומדים במקום. הם יעלו את הריבית על הלוואות, יצמצמו אשראי מסוכן יותר ויתמזגו כדי לחסוך עלויות. כך קרה אחרי הקורונה, כשהריבית קפצה אחרי עשור קרוב לאפס ועלות הפיקדונות עלתה בבת אחת. היו נפגעים, כמו סיליקון ואלי בנק, אבל רוב המערכת ספגה את המכה והתאימה את עצמה. קריסת קופות החיסכון וההלוואות בשנות ה-80 הראתה איך זה נראה כשזה נגמר פחות טוב.
השאלה הפתוחה היא הקצב. איש עוד לא יודע כמה מהר משקי בית יתנו לסוכנים הרשאה להזיז כסף. Muse צבר משתמשים מהר מאז שהושק החודש, וגם סוכן בשם Instinct מתחיל לתפוס תאוצה. תעודת הסל של מניות הפיננסים בארה"ב ירדה מאז ההשקה של Muse, אבל באותה תקופה גם קפצו תשואות האג"ח הארוכות, כך שקשה לדעת כמה מהירידה שייכת לסוכנים וכמה לריבית.
מסיליקון ואלי בנק לריצה במהירות של מכונה
המערכת הפיננסית כבר קיבלה בשנים האחרונות הדגמה למה שקורה כשפיקדונות יכולים לזוז מהר. בקריסת סיליקון ואלי בנק ב-2023 נמשכו כ-42 מיליארד דולר ביום אחד, כמעט 30% מהפיקדונות, ובקשות משיכה נוספות בהיקף של כ-100 מיליארד דולר כבר הוזנו ליום הבא. תאגיד ביטוח הפיקדונות האמריקאי מגדיר את האירועים בבנק הזה, בסיגנצ'ר ובפירסט ריפבליק כריצות הבנקאיות המהירות ביותר בתולדות ארה"ב. הסמארטפון והבנקאות הדיגיטלית הפכו תהליך שפעם נמשך ימים לפעולה של שעות. סוכני AI יכולים לקצר עוד יותר את הדרך מזיהוי הזדמנות ועד העברת הכסף.
- סינגפור מכשירה 80 אלף עובדי פיננסים ל-AI - למה כדאי לעקוב אחרי המהלכים שלה?
- הפד מתכנן להקל על הבנקים הבינוניים
התרחיש של אפולו שונה מקריסת SVB בנקודה מרכזית. שם הלקוחות חששו מהבנק ורצו להוציא את הכסף לפני אחרים. בתרחיש של סוכני AI יכולה להיווצר יציאת פיקדונות גם מבנק בריא לגמרי. הסיבה יכולה להיות פשוטה: במקום אחד מקבלים 0.1%, ובמקום אחר 4.5%. כשתוכנה בודקת את הפער כל יום ומורשית לפעול, הכסף זז כי זה משתלם, ולא מתוך פחד.
השינוי הזה יכול להיות טוב מאוד לצרכן. בנקים שנהנו שנים מכמות גדולה של כסף כמעט בחינם יצטרכו להתחרות הרבה יותר על הפיקדונות. הלקוח יכול לקבל ריבית גבוהה יותר, עמלות נמוכות יותר והצעות מותאמות יותר. בארה"ב כבר רואים עד כמה כסף מחפש תשואה: נכסי הקרנות הכספיות הגיעו לכ-7.94 טריליון דולר, לעומת כ-7.28 טריליון דולר שנה קודם. יותר מ-650 מיליארד דולר נוספו בתוך שנה, וזה עוד לפני שמיליוני סוכנים מבצעים את המעבר לבד.
בשביל הבנקים, התחרות הזאת יכולה לשנות מודל שהיה יציב עשרות שנים. לקוח שהחזיק משכורת, הוראות קבע, כרטיס אשראי וחיסכון באותו מקום נטה להשאיר שם גם כסף שלא הניב הרבה. סוכן AI יכול לפרק את החבילה הזאת: עו"ש בבנק אחד, פיקדון במקום שני, קרן כספית במקום שלישי, הלוואה במקום רביעי וביטוח במקום חמישי. בכל פעם שמופיעה הצעה טובה יותר, הוא יכול להציע מעבר ואפילו לבצע אותו באישור הלקוח.
הבנקים עצמם כבר משקיעים ב-AI, בעיקר בשירות, בניתוח מידע, בניהול סיכונים ובאוטומציה. אבל הגל הבא עלול להציב אותם גם בצד השני. אותם כלים שמוזילים להם עבודה יכולים לתת ללקוחות כוח מיקוח גדול יותר. אנתרופיק כבר השיקה סוכני AI ייעודיים לעולם הפיננסי, והמעבר מכלי שמסביר מה לעשות לכלי שמבצע את הפעולה הוא השינוי שמטריד את אפולו.
גם הרגולטורים יצטרכו לחשוב מחדש על מודלי הנזילות. בנקים מחזיקים כריות נזילות לפי הערכות לגבי הקצב שבו לקוחות עשויים למשוך כסף בתרחיש קיצון. אם הסוכנים של מיליוני לקוחות פועלים לפי כללים דומים, למשל להעביר כסף בכל פעם שהפער בריבית עולה על 1%, ההתנהגות יכולה להיות אחידה הרבה יותר. שינוי קטן בריבית, בדירוג או בתנאי החשבון יכול ליצור גל העברות לאותו כיוון.
הסיכון הגדול נמצא דווקא ביום שבו אופטימיזציה רגילה פוגשת אירוע של חוסר ודאות. סוכן שמוגדר לחפש תשואה גבוהה יכול להעביר כסף בהדרגה. סוכן שמוגדר גם להקטין סיכון עשוי להגיב בתוך שניות לידיעה על הורדת דירוג, ירידה חדה במניה של בנק או שינוי במדדי אשראי. במקרה כזה אלגוריתמים רבים עשויים להגיע לאותה מסקנה באותו זמן. הריצה הבנקאית הישנה הייתה תלויה במהירות שבה בני אדם שמעו את החדשות וקיבלו החלטה. הגרסה החדשה יכולה להיות תלויה במהירות של שרתים, ממשקים ומודלים שמנהלים כסף עבורם.
