Как LLM учатся ценить время — и что это даёт инвестору

Почти любая серьёзная система — от городского трафика до фондового рынка — живёт на компромиссах. Мы постоянно меняем одно на другое: время на деньги, риск на доходность, скорость на точность. И вот что неожиданно важно: в конце 2025 года исследователи проверили, способны ли большие языковые модели (LLM) оценивать ценность времени в поездке так же, как это делают люди.

На первый взгляд — чистая транспортная история из серии «Искусственный интеллект в транспорте и логистике». Но по сути это тест на экономическое мышление ИИ: понимает ли модель цену времени, как реагирует на цели поездки, доход и соотношение «время–стоимость». А это уже прямой мост к финансам: алгоритмическая торговля, портфельная оптимизация и поведенческое моделирование строятся на тех же принципах.

Ниже разберём, что именно проверяли в работе от 17.12.2025, какие выводы действительно полезны бизнесу, и как эту логику можно применить в инвестиционных продуктах и аналитике.

Что такое «ценность времени» и почему это вообще проверяют у LLM

Ценность времени в поездке (Value of Travel Time, VOT) — это, по сути, «сколько денег человек готов доплатить, чтобы сэкономить час». В транспортной экономике это один из ключевых параметров для:

• расчёта эффективности инфраструктурных проектов;
• настройки тарифов и платных дорог;
• моделирования выбора маршрута и вида транспорта;
• оценки спроса и перегрузок.

Авторы исследования сделали важный шаг: они проверили, ведут ли себя популярные LLM так, как ведут себя люди, когда сталкиваются с выбором «дешевле, но дольше» vs «дороже, но быстрее».

Почему это важно именно сейчас (декабрь 2025)? Потому что в транспортной отрасли активно обсуждают смешанные системы: где часть решений принимает человек, часть — автономные агенты, часть — ИИ-помощники. Если LLM может выступать прокси-моделью поведения пассажира, её можно использовать для симуляций — быстрее и дешевле, чем постоянные полевые опросы.

А в финансах — ровно та же проблема: нам нужны модели, которые правдоподобно имитируют решения людей (инвесторов, трейдеров, клиентов банка), а не просто подгоняют кривую под исторические данные.

Что показало исследование: LLM действительно похожи на людей, но с оговорками

Главный вывод авторов звучит трезво: LLM во многом демонстрируют человеческую логику, если измерять её через VOT и чувствительность к контексту. Но «во многом» — не значит «всегда правильно».

Где совпадение с человеком выглядит убедительно

Авторы использовали полнофакторный дизайн эксперимента: системно меняли условия выбора и смотрели, как реагирует модель. В результатах выделяются три сильных совпадения с человеческим поведением:

1. Чувствительность к цели поездки. Когда цель важнее (например, деловая), типичный человек ценит время выше. Модели показали похожую зависимость.
2. Чувствительность к доходу. В классической экономике более высокий доход коррелирует с более высокой ценностью времени. LLM воспроизвели эту интуицию.
3. Реакция на соотношение “время–стоимость”. Если альтернативы отличаются и по времени, и по цене, модель (как и человек) переключается в зависимости от «курса обмена» минут на рубли.

Отдельно отмечено: внутри каждого отдельного LLM-профиля поведение оказалось устойчивым в разных контекстах. Для прикладных задач это огромный плюс: стабильность важнее разовых «красивых ответов».

Где начинаются риски

Самая практичная оговорка — гетерогенность между моделями. То есть разные LLM могут:

• показывать разную силу реакции на доход;
• менять направление чувствительности в отдельных контекстах;
• сходиться по среднему VOT, но расходиться по деталям.

Это критично для бизнеса. Если вы строите симулятор спроса (в логистике) или модель клиентского поведения (в инвестициях), то ошибка часто не в том, что ИИ «не понимает», а в том, что он торгуется не теми величинами и не в тех пропорциях.

Практическая формулировка: LLM может делать «правильный выбор», но по «неправильной цене компромисса».

Почему транспортные компромиссы — отличная тренировка для инвестиционных моделей

И транспорт, и финансы — это мир оптимизации под ограничениями. Разница только в терминах. Там — минуты и тарифы, здесь — риск и доходность.

Прямая аналогия: VOT = «стоимость ожидания» в инвестициях

В инвестициях есть свой VOT, просто он редко так называется:

• стоимость задержки исполнения (slippage, opportunity cost);
• стоимость ожидания лучшей цены vs риск упустить движение;
• время как риск-фактор (чем дольше держим позицию, тем больше неопределённость);
• премия за ликвидность (готовность заплатить за скорость входа/выхода).

Если LLM умеет устойчиво воспроизводить человеческий обмен «время ↔ деньги» в транспорте, это даёт надежду, что она сможет:

• симулировать реакции инвесторов на комиссии/спреды/задержки;
• объяснять «почему клиент не покупает» при росте расходов;
• моделировать выбор между стратегиями (дешевле, но медленнее) vs (дороже, но быстрее).

Поведенческая точность важнее, чем точность прогноза

Большая ошибка, которую я часто вижу в финтех-проектах: пытаются получить от ИИ «идеальный прогноз рынка». Но бизнесу обычно важнее другое — как поведёт себя человек рядом с рынком:

• когда он испугается просадки;
• при каких комиссиях он уйдёт к конкуренту;
• что он выберет: автоследование или ручное управление;
• как изменится спрос на продукт при изменении условий.

Исследование про VOT — это пример того, как проверять LLM не «на умность», а на экономическую адекватность.

Как применять этот подход в транспорте и логистике: 4 практичных сценария

Если вы работаете в логистике, пассажирских сервисах или городской мобильности, подход из статьи можно превратить в инструменты.

1) Симулятор спроса без бесконечных опросов

Ответ: LLM можно использовать как быстрый симулятор, но только после калибровки на реальных данных.

Опросы дорогие и редкие. LLM-агент может прогонять тысячи сценариев «цена/время/цель/доход» и выдавать распределения выбора. Дальше вы сравниваете с вашим историческим спросом и подстраиваете параметры (conditioning).

2) Тарифная политика и платные опции

Ответ: ценность времени — основа монетизации скорости.

Экспресс-доставка, приоритетная погрузка, «быстрый коридор» на складе — всё это продаётся, пока вы не попали в потолок VOT клиента. LLM может помочь быстро накидать «карту чувствительности» по сегментам.

3) Оптимизация маршрутизации с учётом человеческих предпочтений

Ответ: маршрут “самый быстрый” не всегда лучший — важен контекст поездки.

Логистические алгоритмы часто оптимизируют километры и минуты. Но клиент оценивает иначе: надёжность, предсказуемость, простота, стресс. Модели, способные воспроизвести поведенческий компромисс, позволяют добавлять в оптимизацию «человеческий слой».

4) Коммуникации и UX: объяснять выбор так, как думает человек

Ответ: объяснимость через “ценность времени” работает лучше, чем через “оптимальность”.

Сообщение «мы выбрали маршрут №2, потому что он оптимален» слабое. Сообщение «вы экономите 18 минут за доплату 120 ₽, это 400 ₽/час» — конкретное, сравнимое, человеческое.

Что это меняет для AI-инвестиций: где LLM полезны, а где опасны

Где LLM действительно дают преимущества

Ответ: в моделировании поведения и сценарном анализе LLM уже полезны.

Конкретные применения в инвестициях и финтехе:

• сегментация клиентов по “ценности времени/комфорта”: кто платит за скорость и простоту, а кто терпит ради экономии;
• стресс-тест продуктовых условий: как изменится конверсия при росте комиссии, появлении задержек вывода, изменении минимального входа;
• генерация правдоподобных поведенческих сценариев для агентных моделей рынка (agent-based modeling);
• проверка UX-решений: какие формулировки снижают “когнитивную стоимость” выбора.

Где легко получить красивую, но неверную экономику

Ответ: если не проверять масштабы trade-off, модель может “перекосить” бизнес-решение.

Три типовых риска:

1. Неправильная эластичность: LLM может слишком сильно (или слишком слабо) реагировать на доход, комиссии или риск.
2. Сдвиг приоритетов: модель выбирает «как человек», но причины выбора не совпадают с реальностью.
3. Стабильная ошибка: самое опасное — когда ошибка не случайная, а системная и повторяемая. Тогда вы «оптимизируете» продукт под искажённого клиента.

Как валидировать LLM как экономического агента: чек-лист для бизнеса

Ответ: LLM нужно тестировать как модель спроса: через калибровку, чувствительность и контроль смещений.

Я бы делал так:

1. Определите один измеримый trade-off (в транспорте: минуты/рубли; в финансах: риск/доходность или комиссия/скорость).
2. Соберите “эталон” из ваших данных: реальные выборы клиентов, A/B-тесты, транзакции.
3. Прогоните полнофакторную сетку сценариев (как в исследовании): меняйте контекст по одному параметру.
4. Проверьте три слоя качества:
   • знак чувствительности (правильное направление);
   • масштаб (насколько сильно реагирует);
   • устойчивость (повторяемость в похожих условиях).
5. Зафиксируйте область применимости: где модель работает, а где нужен другой подход.

Этот чек-лист скучный. Зато он экономит деньги.

Что дальше: LLM как «пассажир» и как «инвестор» в симуляциях

Сильная часть исследования — оно задаёт стандарт: LLM можно проверять на экономическую правдоподобность через конкретный параметр (VOT) и контекстные факторы. Для серии «Искусственный интеллект в транспорте и логистике» это хороший знак: мы движемся от демонстраций к инженерной дисциплине — измерять, сравнивать, калибровать.

Если вы строите продукты на стыке ИИ и инвестиций, мысль ещё проще: модели полезны тогда, когда вы знаете, какие компромиссы они “продают” и по какой цене. Хотите использовать LLM в аналитике, алготрейдинге или портфельном UX — начните не с прогнозов, а с тестов на trade-off.

Что вы готовы доверить ИИ: поиск закономерностей или право назначать цену вашим минутам, риску и деньгам?