تمتد الموجة الحالية من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي أطلقتها Chat GPT لتشمل الصناعة المالية.
في الآونة الأخيرة ، أطلق الصندوق العالمي للأوراق المالية الصناعية الصينية روبوتًا تجاريًا لصندوق الذكاء الاصطناعي - المتداول الذكي "Xingbao" ، ليصبح أول شركة تمويل محلية تطبق تقنية الذكاء الاصطناعي في مجال تداول الأموال.
في الواقع ، في ظل موجة الذكاء الاصطناعي ، بدءًا من تجسيدات الذكاء الاصطناعي لمحللي الوساطة ، والاستثمار الكمي للذكاء الاصطناعي إلى روبوتات التداول في صناديق الذكاء الاصطناعي ... منذ هذا العام ، أطلقت العديد من المؤسسات المالية مثل شركات السمسرة وصناديق الاستثمار سيناريوهات استثمارية.منتجات الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه ، يشجع مقدمو خدمات البرامج المالية الممثلة في Hang Seng Electronics أيضًا تنفيذ منتجات أبحاث الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.
منذ عام 2016 ، أطلقت شركات الأوراق المالية على التوالي تطبيقات ذكية مثل خدمات الاستشارات الآلية ومختبرات الابتكار الرقمي ، وهو الاتجاه العام لدمج تقنية الذكاء الاصطناعي بعمق مع العمليات وإدارة المخاطر وخدمة العملاء وغيرها من الأعمال. في الوقت نفسه ، تقوم شركات التمويل أيضًا بنفس المحاولة ، وقد قامت حتى بدمج أساليب الذكاء الاصطناعي في عملية المعاملات. أدى ولادة Chat GPT إلى تسريع هذه العملية.
"بالنسبة لتطبيق الذكاء الاصطناعي ، لا تزال الصناعة ككل في المرحلة الأولى من الاستكشاف. تفكر الصناعة من اتجاهات مختلفة في كيفية استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءتها التشغيلية وفعاليتها. ومن بينها ، كلما زادت الشركات نشاطًا بدأت محاولة إطلاق المنتجات ذات الصلة بنجاح. هناك العديد من الحالات ، ولكن هناك أيضًا العديد من حالات الفشل. "أشار أحد كبار المطلعين على الصناعة إلى مراسل 21st Century Business Herald.
فيما يتعلق بالجمع بين الذكاء الاصطناعي والمعاملات ، يعتقد الشخص أن المعاملات الرأسمالية لها متطلبات عالية للغاية للأمان والاستقرار والدقة.لذلك ، لا تزال التطبيقات مثل المعاملات الرأسمالية للذكاء الاصطناعي بحاجة إلى الحماية من المخاطر الخفية في البيانات والخوارزميات وقوة الحوسبة. **
** وسطاء الذكاء الاصطناعي +: يجب مراعاة الامتثال **
كما نعلم جميعًا ، يشير إطلاق ChatGPT إلى أن تطوير الذكاء الاصطناعي قد دخل حقبة جديدة من الذكاء الاصطناعي العام (AGI). كما بدأت تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل الحوار والكتابة ومخططات فنسنت القائمة على "النماذج الكبيرة" في التأثير أيضًا أعمال شركات الأوراق المالية.
في شهر مايو من هذا العام ، دخلت الصورة الرمزية للذكاء الاصطناعي لمحلل وساطة إلى أعين الجمهور لأول مرة.
قامت شركة China Merchants Securities بإنشاء صورة رمزية رقمية للذكاء الاصطناعي لـ Gu Jia ، كبير محللي وسائل الإعلام بها. وفقًا للمقدمة الرسمية ، يمكن أن تظهر الصورة الرمزية لـ Gu Jia's AI في العروض الترويجية والمؤتمرات الصحفية وتفسيرات التقارير البحثية والمكالمات الجماعية للمحللين وفي أي مكان يحتاجه العملاء.
من المفهوم أنه في السنوات الأخيرة ، قامت China Merchants Securities ببناء نظام ذكاء اصطناعي شامل ، وتم تقديم حالة مساعد الموظف الرقمي الخاصة بها في "تقرير ممارسة التحول الرقمي لشركة الأوراق المالية ومجموعة الحالات (2022)".
في الوقت نفسه ، تسعى بعض شركات السمسرة إلى التعاون الخارجي لاستكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تنطبق على أعمال الوساطة.
على سبيل المثال ، في 18 مايو ، وقعت شركة Soochow Securities و Tonghuashun رسميًا عقدًا ، حيث سيؤسس الطرفان معًا معهد أبحاث للذكاء الاصطناعي لتطوير سوشو للأوراق المالية بشكل مشترك - وهو نموذج كبير لصناعة الأوراق المالية.
صرحت China Galaxy على منصة تفاعل المستثمرين في 4 أبريل أن الشركة تعاونت مع عدد من شركات الذكاء الاصطناعي ذات القدرة التنافسية في السوق ، وحققت إنجازات كبيرة في التسويق الذكي ، والاستثمار الذكي ، وخدمة العملاء الذكية ، والتحكم الذكي في المخاطر ، والوثائق الذكية ، والهوية. تُستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل التعرف ، وستستمر متابعة أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي في المستقبل لتوسيع سيناريوهات التطبيق ومجالات تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
هناك أيضًا مقدمو خدمات برمجيات مالية يستهدفون سيناريو "الذكاء الاصطناعي + السمسرة". في الآونة الأخيرة ، تم الإبلاغ عن أن Hang Seng Electronics قد تطلق منتجًا ماليًا رقميًا جديدًا للذكاء يتم وضعه في أبحاث الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى ذلك ، أطلقت جامعة أوفرسيز كولومبيا مؤخرًا FinGPT ، وهو منتج نموذجي مالي واسع النطاق ، بالاشتراك مع جامعة نيويورك شنغهاي.
في الأسواق الخارجية ، طبقت البنوك الاستثمارية أحدث منتجات GPT على أعمال إدارة الثروات. في مارس من هذا العام ، بعد أن أصدرت شركة OpenAI GPT-4 ، صرحت شركة Morgan Stanley بأنها استخدمت تقنية GPT-4 لتحويل كل محتوى مركز الفكر إلى تنسيق يسهل استخدامه وتشغيله. كان Morgan Stanley قد اختبر الأداة سابقًا مع 300 مستشار ويخطط لطرحها على نطاق واسع في الأشهر المقبلة ، حسبما ورد.
لا يمكن لتطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي أن يساعد فقط إدارات الأعمال المختلفة لشركات الأوراق المالية على تحسين كفاءة العمل ، ولكن أيضًا الاستفادة من احتياجات إدارة الثروات الأوسع.
يعتقد Hou Yanjun ، المدير العام لشركة Houshi Tiancheng Investment ، أن الذكاء الاصطناعي سيكون له مجموعة واسعة من التطبيقات في المجال المالي في المستقبل من حيث استخراج البيانات ، والخوارزميات ، وخدمة العملاء ، وكفاءة العمل.
ومع ذلك ، أشار بعض الأشخاص في الصناعة إلى أن التنفيذ الفعلي لبعض تقنيات الذكاء الاصطناعي لا يزال بحاجة إلى استكشاف. بالإضافة إلى ذلك ، فإن الطريقة التي تأخذ بها شركات الأوراق المالية في الاعتبار الامتثال عند استكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي هي إحدى المشكلات الشائعة التي تواجه الصناعة. على سبيل المثال ، لا يزال البشر الرقميون الافتراضيون مثل استنساخ الذكاء الاصطناعي للمحللين في "فجوة تنظيمية". **
** الذكاء الاصطناعي + تداول الأموال: منع ثلاث مخاطر رئيسية **
في المقابل ، بالنسبة لشركات التمويل التي لديها نموذج عمل واحد نسبيًا ، فإن مطالبها بالذكاء الاصطناعي تكون أكثر تركيزًا. في السنوات الأخيرة ، جمعت بعض شركات الصناديق بين الذكاء الاصطناعي والتحكم في المخاطر أو البحث أو خدمة العملاء أو اتخاذ القرار المساعد. الاتجاه الأخير هو أن شركات الصناديق بدأت في تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي في مجال المعاملات الرأسمالية وروابط الاستعلام.
في الآونة الأخيرة ، أطلق الصندوق العالمي للأوراق المالية الصناعية روبوت تداول الأموال بالذكاء الاصطناعي - المتداول الذكي "Xingbao". في الوقت الحاضر ، تم إطلاق "Xingbao" رسميًا على منصة Qtrade.
وفقًا للتقارير ، لا يمكن لمتداولي الذكاء الاصطناعي فقط الشروع بنشاط في تأكيد الأسئلة من خلال تحديد العناصر الرئيسية واستخراجها وفهم منطق السياق ، واستخلاص النوايا العميقة في الوقت الفعلي ، وتوزيع الأسئلة بنشاط ، والحصول بسرعة على نوايا الطرف المقابل ، ولكن أيضًا التواصل من خلال سؤال وجواب مستمر ، بعد سلسلة من الاستفسار وعملية التفاوض ، أكمل جمع طلب استفسار الطرف المقابل ، وأرسل حالة الاستفسار إلى المتداول في الوقت الفعلي ، واحصل على ملاحظات المعاملة المطابقة النهائية للمتداول ، وأكمل المعاملة بعد التأكيد مع الطرف المقابل.
في مارس من هذا العام ، تم إطلاق روبوت تداول السندات AI "Xing Xiaoer" الذي طوره الصندوق الصناعي بشكل مستقل.أصبحت الشركة أول شركة أموال عامة تطلق روبوت استفسار ذكي على منصة iDeal لمركز تداول العملات الأجنبية.
"** في الماضي ، كانت بعض المؤسسات تحاول دمج الذكاء الاصطناعي مع المعاملات ، غالبًا من خلال خوارزميات البيانات أو قواعد العمل لاستكشاف الذكاء الاصطناعي. في الأشهر الأخيرة ، مع ظهور قدرات نموذج اللغة الكبيرة التي يمثلها ChatGPT ، هذا النوع من الاستكشاف لقد أصبحت نقطة ساخنة في الصناعة مرة أخرى **. وأشار كبير المطلعين على الصناعة المذكور أعلاه إلى مراسل 21st Century Business Herald.
في رأيه ، في الأشهر القليلة المقبلة أو حتى السنوات المقبلة ، ستستمر المؤسسات في زيادة محاولاتها للجمع بين الذكاء الاصطناعي والمعاملات.
ويرجع ذلك أساسًا إلى أن "تقنية الذكاء الاصطناعي ، وخاصة الجيل الجديد من تقنية نموذج اللغة الكبيرة ، لها تأثير على معظم الصناعات. في مجال التداول ، تُستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي والخوارزميات لتعميق تفاصيل المعاملات الاستثمارية بشكل مستمر ، مثل الروبوت الاستفسار ، وما إلى ذلك ، وتحرير الأشخاص من سيناريوهات العمل البسيطة أو المتكررة أو حتى ذات المنطق العام ، بحيث يمكن للمتداولين التركيز بشكل أكبر على الحفر الاحترافي ".
ومع ذلك ، قال أيضًا إن الذكاء الاصطناعي يعمل حاليًا بشكل أفضل في التطبيقات العامة ، لكن التداول مجال احترافي للغاية.بسبب قيود مصادر البيانات وسيناريوهات التدريب وعوامل أخرى ، لا توجد العديد من الحالات الناجحة. بالإضافة إلى الاختراقات التكنولوجية ، يتطلب التطبيق الناجح للذكاء الاصطناعي عددًا كبيرًا من تكامل مشهد الأعمال. فقط من خلال الصقل والتحسين المتعمق لتكامل تكنولوجيا المشهد ، يمكن تنفيذ تقنية الذكاء الاصطناعي بشكل حقيقي **.
الجدير بالذكر أن المعاملات الرأسمالية لها متطلبات عالية للغاية لعناصر مثل الأمان والاستقرار والدقة ، وفي عملية الدمج مع تقنية الذكاء الاصطناعي ، لا يزال من الضروري الحماية من المخاطر الخفية في البيانات والخوارزميات وقوة الحوسبة.
ذكر كبار المطلعين على الصناعة المذكورين أعلاه بالتفصيل أنه ، أولاً وقبل كل شيء ، نظرًا للمتطلبات العالية للغاية لأمن البيانات ودقتها في المعاملات الرأسمالية ، فإن أهمية مؤسسة البيانات تحتل المرتبة الأولى في عملية تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي. لا يمكن للذكاء الاصطناعي نفسه أن يحل مشكلة دقة البيانات ، لذا فإن عمل حوكمة البيانات الأساسي قوي للغاية.يجب علينا أولاً ضمان أساس بيانات عالي الجودة ، بما في ذلك اتساق البيانات ودقتها وأمانها وما إلى ذلك.
ثانيًا ، فيما يتعلق بالخوارزميات ، يمكن القيام بالعديد من الأشياء من خلال الذكاء الاصطناعي للذكاء الاصطناعي ، ولكن في الوقت الحالي ، غالبًا ما تقوم خوارزميات تقنية الذكاء الاصطناعي بأشياء ذات احتمالية رياضية.لم يتطور الذكاء الاصطناعي حتى الآن ليكون ذكيًا مثل البشر ، لذا ستظهر نتائج خاطئة. على سبيل المثال ، يعمل نموذج ChatGPT الكبير بشكل جيد في معظم الأوقات ، ولكن في بعض الحالات ، تكون الإجابة غير موثوقة. ومع ذلك ، فإن المعاملات الرأسمالية لديها درجة تحمل منخفضة جدًا للأخطاء ، ولا يُسمح بحدوث احتمال واحد من كل عشرة آلاف. في هذه الحالة ، يجب إيلاء اهتمام خاص لكيفية مراجعة أو التعرف متعدد الطبقات على النتائج الناتجة عن الذكاء الاصطناعي.
ثالثًا ، من حيث قوة الحوسبة ، فإن الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي المتمثل في نماذج اللغات الكبيرة لديه متطلبات عالية لقوة الحوسبة ، مع معلمات تتراوح من عشرات المليارات إلى مئات المليارات ، ويتطلب الكثير من التدريب. بالنسبة لشركات الصناديق ، إذا اقترضت بشكل مباشر قدرات النماذج العامة واسعة النطاق لـ Baidu و HKUST Xunfei ، فستتضمن مشكلات أمان البيانات. إذا تم نشرها وتدريبها بشكل مستقل ، فسوف تواجه أيضًا مشكلة نسبة المدخلات والمخرجات. وظيفة جيدة في الحوسبة العامة التوازن بين قوة الحوسبة وقوة الحوسبة الخاصة مشكلة يجب على جميع الشركات في الصناعة مواجهتها.
بالإضافة إلى ذلك ، قال يانغ ديلونج ، كبير الاقتصاديين في صندوق Qianhai Open Source Fund ، إنه عند تطبيق الذكاء الاصطناعي على المعاملات ، فإن الخطر الذي يجب تجنبه يكمن في الامتثال للمعاملات ، مثل ما إذا كانت هذه المعاملات تأخذ في الاعتبار عدالة المعاملات مع الأخذ في الاعتبار في الاعتبار الكفاءة. في الوقت نفسه ، يجب علينا أيضًا الانتباه إلى منع المخاطر النظامية. على سبيل المثال ، تمتلك الولايات المتحدة نسبة كبيرة من الاستثمار الكمي ، وقد يكون هناك حدث تدافع ناجم عن التداول الكمي ، مما يتسبب في انخفاض مؤشر داو جونز بمقدار 1000 نقطة في لحظة. يجب أن تؤخذ هذه المخاطر على محمل الجد.
** هل يمكن للذكاء الاصطناعي استبدال مديري الصناديق النشطين؟ **
من ناحية أخرى ، فإن السوق أكثر قلقًا بشأن ما إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي استبدال مديري الصناديق في المستقبل وإجراء استثمارات مستقلة؟
"** في الاستثمار الكمي ، تم استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في اتخاذ قرارات الاستثمار ، ولكن هناك حالات قليلة نسبيًا يستخدم فيها الثيران الذاتيون ، وخاصة الاستثمار القيمي ، هذه التكنولوجيا **. وأشار هي لي ، مدير صندوق الاستثمار في Zhishan ، في من أجل تحقيق الاستثمار في الذكاء الاصطناعي في استراتيجية استثمار القيمة ، من الضروري أن يكون لديك قدرة استثمار قيمة متعمقة + تقنية ذكاء اصطناعي متقدمة وفهم التكنولوجيا.يعمل الجمع بين الاثنين. وفي الوقت نفسه ، قد يتم إنفاق الكثير من التكاليف على البحث والتطوير في هذه العملية.
"لقد سلطت دردشة GPT الضوء على الذكاء الاصطناعي ، ولكن تم بالفعل استخدام تقنيات معينة للذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي على نطاق واسع في القياس الكمي ، وبالتالي فإن تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال القياس الكمي والاستثمار لم يعد في مرحلته الأولية ، والآن أصبح كذلك نضجت. ومع ذلك ، لا تزال أحدث الخوارزميات وقوة الحوسبة في طور التكرار المستمر. على المدى الطويل ، يعد الذكاء الاصطناعي أحد وسائل الاستثمار الجيدة ، ولكن في المستقبل ، من غير المرجح أن يحل الذكاء الاصطناعي محل الاستثمار البشري تمامًا ، ولكن الاستثمار في الذكاء الاصطناعي قد يحل محل أنت لا تعرف كيفية الاستثمار بالذكاء الاصطناعي.
ذكر يانغ ديلونج أيضًا أنه من الممكن لشركات التمويل تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي للمشاركة في بعض الأعمال المساعدة في أبحاث الاستثمار ، لأن تطبيقات الذكاء الاصطناعي يمكنها بالفعل توفير الكثير من القوى العاملة ، ولها أيضًا بعض المزايا التي لا يتمتع بها العمل اليدوي ، مثل قدرات قوية في حوسبة البيانات وما إلى ذلك. لكن من غير المحتمل أن تحل محل العمالة البشرية بالكامل. بعد كل شيء ، لا يزال هناك العديد من جوانب سوق رأس المال التي تتطلب الحكم اليدوي ، لذلك لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل العمل اليدوي تمامًا.
وفقًا لكبار المطلعين على الصناعة المذكورين أعلاه ، فإن إمكانية تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي بنجاح على اتخاذ قرارات الاستثمار تعتمد على ثلاثة جوانب: أولاً ، الجدوى التقنية ، أي المجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي تمكينها ، والتي تربط بين تقنية الذكاء الاصطناعي هي ناضجة نسبيًا ؛ الجدوى الاجتماعية ، في عملية صنع القرار الاستثماري ، حيث يكون مديرو الاستثمار والباحثون في المجالات أكثر استعدادًا لاستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي ، والتي تكون الروابط أسهل لتحقيق تمكين الذكاء الاصطناعي ؛ والثالث هو نسبة المدخلات والمخرجات ، والعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي هي مشاريع مبتكرة ، وهناك احتمال الفشل ، يجب أن تأخذ في الاعتبار نسبة المدخلات والمخرجات. **
"بالنظر إلى هذه الجوانب الثلاثة ، في الوقت الحالي ، عند الاستثمار في البحث ، تكون تقنية الذكاء الاصطناعي ناضجة نسبيًا لفرز سجلات البحث ، وتحسين محتوى المعلومات ، وكتابة التقارير البحثية. ومن المتوقع أن يكون باحثو الاستثمار أكثر استعدادًا لاستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لتحسين أنفسهم • كفاءة العمل عالية ، واستثمار التكلفة ليس كبيرًا جدًا ، ويمكن ترتيب أولوياتها لتشكيل أدوات مساعدة ذكية لتمكين أبحاث الاستثمار وزيادة الكفاءة. يعتمد قرار الاستثمار المحدد بشكل أكبر على الخبرة الشخصية وقدرة مدير الصندوق. تقنية الذكاء الاصطناعي ليست ناضجة ، والاستثمار من الصعب تحديد رغبة الأفراد ودرجة الاندماج ، بل إنه من الصعب قياس نسبة المدخلات إلى المخرجات ، لذا فإن مشاركة الذكاء الاصطناعي فيها أبطأ بكثير. ، من المتوقع أن يكون الاستثمار الكمي هو المجال الأول الذي يستخدم قدرات الذكاء الاصطناعي في صنع القرار.
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
المخاطر تلوح في الأفق في ظل طفرة "الذكاء الاصطناعي + التمويل" في المستقبل
الأصل: 21st Century Business Herald
تمتد الموجة الحالية من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي أطلقتها Chat GPT لتشمل الصناعة المالية.
في الآونة الأخيرة ، أطلق الصندوق العالمي للأوراق المالية الصناعية الصينية روبوتًا تجاريًا لصندوق الذكاء الاصطناعي - المتداول الذكي "Xingbao" ، ليصبح أول شركة تمويل محلية تطبق تقنية الذكاء الاصطناعي في مجال تداول الأموال.
في الواقع ، في ظل موجة الذكاء الاصطناعي ، بدءًا من تجسيدات الذكاء الاصطناعي لمحللي الوساطة ، والاستثمار الكمي للذكاء الاصطناعي إلى روبوتات التداول في صناديق الذكاء الاصطناعي ... منذ هذا العام ، أطلقت العديد من المؤسسات المالية مثل شركات السمسرة وصناديق الاستثمار سيناريوهات استثمارية.منتجات الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه ، يشجع مقدمو خدمات البرامج المالية الممثلة في Hang Seng Electronics أيضًا تنفيذ منتجات أبحاث الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.
منذ عام 2016 ، أطلقت شركات الأوراق المالية على التوالي تطبيقات ذكية مثل خدمات الاستشارات الآلية ومختبرات الابتكار الرقمي ، وهو الاتجاه العام لدمج تقنية الذكاء الاصطناعي بعمق مع العمليات وإدارة المخاطر وخدمة العملاء وغيرها من الأعمال. في الوقت نفسه ، تقوم شركات التمويل أيضًا بنفس المحاولة ، وقد قامت حتى بدمج أساليب الذكاء الاصطناعي في عملية المعاملات. أدى ولادة Chat GPT إلى تسريع هذه العملية.
"بالنسبة لتطبيق الذكاء الاصطناعي ، لا تزال الصناعة ككل في المرحلة الأولى من الاستكشاف. تفكر الصناعة من اتجاهات مختلفة في كيفية استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءتها التشغيلية وفعاليتها. ومن بينها ، كلما زادت الشركات نشاطًا بدأت محاولة إطلاق المنتجات ذات الصلة بنجاح. هناك العديد من الحالات ، ولكن هناك أيضًا العديد من حالات الفشل. "أشار أحد كبار المطلعين على الصناعة إلى مراسل 21st Century Business Herald.
فيما يتعلق بالجمع بين الذكاء الاصطناعي والمعاملات ، يعتقد الشخص أن المعاملات الرأسمالية لها متطلبات عالية للغاية للأمان والاستقرار والدقة.لذلك ، لا تزال التطبيقات مثل المعاملات الرأسمالية للذكاء الاصطناعي بحاجة إلى الحماية من المخاطر الخفية في البيانات والخوارزميات وقوة الحوسبة. **
** وسطاء الذكاء الاصطناعي +: يجب مراعاة الامتثال **
كما نعلم جميعًا ، يشير إطلاق ChatGPT إلى أن تطوير الذكاء الاصطناعي قد دخل حقبة جديدة من الذكاء الاصطناعي العام (AGI). كما بدأت تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل الحوار والكتابة ومخططات فنسنت القائمة على "النماذج الكبيرة" في التأثير أيضًا أعمال شركات الأوراق المالية.
في شهر مايو من هذا العام ، دخلت الصورة الرمزية للذكاء الاصطناعي لمحلل وساطة إلى أعين الجمهور لأول مرة.
قامت شركة China Merchants Securities بإنشاء صورة رمزية رقمية للذكاء الاصطناعي لـ Gu Jia ، كبير محللي وسائل الإعلام بها. وفقًا للمقدمة الرسمية ، يمكن أن تظهر الصورة الرمزية لـ Gu Jia's AI في العروض الترويجية والمؤتمرات الصحفية وتفسيرات التقارير البحثية والمكالمات الجماعية للمحللين وفي أي مكان يحتاجه العملاء.
من المفهوم أنه في السنوات الأخيرة ، قامت China Merchants Securities ببناء نظام ذكاء اصطناعي شامل ، وتم تقديم حالة مساعد الموظف الرقمي الخاصة بها في "تقرير ممارسة التحول الرقمي لشركة الأوراق المالية ومجموعة الحالات (2022)".
في الوقت نفسه ، تسعى بعض شركات السمسرة إلى التعاون الخارجي لاستكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تنطبق على أعمال الوساطة.
على سبيل المثال ، في 18 مايو ، وقعت شركة Soochow Securities و Tonghuashun رسميًا عقدًا ، حيث سيؤسس الطرفان معًا معهد أبحاث للذكاء الاصطناعي لتطوير سوشو للأوراق المالية بشكل مشترك - وهو نموذج كبير لصناعة الأوراق المالية.
صرحت China Galaxy على منصة تفاعل المستثمرين في 4 أبريل أن الشركة تعاونت مع عدد من شركات الذكاء الاصطناعي ذات القدرة التنافسية في السوق ، وحققت إنجازات كبيرة في التسويق الذكي ، والاستثمار الذكي ، وخدمة العملاء الذكية ، والتحكم الذكي في المخاطر ، والوثائق الذكية ، والهوية. تُستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل التعرف ، وستستمر متابعة أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي في المستقبل لتوسيع سيناريوهات التطبيق ومجالات تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
هناك أيضًا مقدمو خدمات برمجيات مالية يستهدفون سيناريو "الذكاء الاصطناعي + السمسرة". في الآونة الأخيرة ، تم الإبلاغ عن أن Hang Seng Electronics قد تطلق منتجًا ماليًا رقميًا جديدًا للذكاء يتم وضعه في أبحاث الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى ذلك ، أطلقت جامعة أوفرسيز كولومبيا مؤخرًا FinGPT ، وهو منتج نموذجي مالي واسع النطاق ، بالاشتراك مع جامعة نيويورك شنغهاي.
في الأسواق الخارجية ، طبقت البنوك الاستثمارية أحدث منتجات GPT على أعمال إدارة الثروات. في مارس من هذا العام ، بعد أن أصدرت شركة OpenAI GPT-4 ، صرحت شركة Morgan Stanley بأنها استخدمت تقنية GPT-4 لتحويل كل محتوى مركز الفكر إلى تنسيق يسهل استخدامه وتشغيله. كان Morgan Stanley قد اختبر الأداة سابقًا مع 300 مستشار ويخطط لطرحها على نطاق واسع في الأشهر المقبلة ، حسبما ورد.
لا يمكن لتطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي أن يساعد فقط إدارات الأعمال المختلفة لشركات الأوراق المالية على تحسين كفاءة العمل ، ولكن أيضًا الاستفادة من احتياجات إدارة الثروات الأوسع.
يعتقد Hou Yanjun ، المدير العام لشركة Houshi Tiancheng Investment ، أن الذكاء الاصطناعي سيكون له مجموعة واسعة من التطبيقات في المجال المالي في المستقبل من حيث استخراج البيانات ، والخوارزميات ، وخدمة العملاء ، وكفاءة العمل.
ومع ذلك ، أشار بعض الأشخاص في الصناعة إلى أن التنفيذ الفعلي لبعض تقنيات الذكاء الاصطناعي لا يزال بحاجة إلى استكشاف. بالإضافة إلى ذلك ، فإن الطريقة التي تأخذ بها شركات الأوراق المالية في الاعتبار الامتثال عند استكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي هي إحدى المشكلات الشائعة التي تواجه الصناعة. على سبيل المثال ، لا يزال البشر الرقميون الافتراضيون مثل استنساخ الذكاء الاصطناعي للمحللين في "فجوة تنظيمية". **
** الذكاء الاصطناعي + تداول الأموال: منع ثلاث مخاطر رئيسية **
في المقابل ، بالنسبة لشركات التمويل التي لديها نموذج عمل واحد نسبيًا ، فإن مطالبها بالذكاء الاصطناعي تكون أكثر تركيزًا. في السنوات الأخيرة ، جمعت بعض شركات الصناديق بين الذكاء الاصطناعي والتحكم في المخاطر أو البحث أو خدمة العملاء أو اتخاذ القرار المساعد. الاتجاه الأخير هو أن شركات الصناديق بدأت في تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي في مجال المعاملات الرأسمالية وروابط الاستعلام.
في الآونة الأخيرة ، أطلق الصندوق العالمي للأوراق المالية الصناعية روبوت تداول الأموال بالذكاء الاصطناعي - المتداول الذكي "Xingbao". في الوقت الحاضر ، تم إطلاق "Xingbao" رسميًا على منصة Qtrade.
وفقًا للتقارير ، لا يمكن لمتداولي الذكاء الاصطناعي فقط الشروع بنشاط في تأكيد الأسئلة من خلال تحديد العناصر الرئيسية واستخراجها وفهم منطق السياق ، واستخلاص النوايا العميقة في الوقت الفعلي ، وتوزيع الأسئلة بنشاط ، والحصول بسرعة على نوايا الطرف المقابل ، ولكن أيضًا التواصل من خلال سؤال وجواب مستمر ، بعد سلسلة من الاستفسار وعملية التفاوض ، أكمل جمع طلب استفسار الطرف المقابل ، وأرسل حالة الاستفسار إلى المتداول في الوقت الفعلي ، واحصل على ملاحظات المعاملة المطابقة النهائية للمتداول ، وأكمل المعاملة بعد التأكيد مع الطرف المقابل.
في مارس من هذا العام ، تم إطلاق روبوت تداول السندات AI "Xing Xiaoer" الذي طوره الصندوق الصناعي بشكل مستقل.أصبحت الشركة أول شركة أموال عامة تطلق روبوت استفسار ذكي على منصة iDeal لمركز تداول العملات الأجنبية.
"** في الماضي ، كانت بعض المؤسسات تحاول دمج الذكاء الاصطناعي مع المعاملات ، غالبًا من خلال خوارزميات البيانات أو قواعد العمل لاستكشاف الذكاء الاصطناعي. في الأشهر الأخيرة ، مع ظهور قدرات نموذج اللغة الكبيرة التي يمثلها ChatGPT ، هذا النوع من الاستكشاف لقد أصبحت نقطة ساخنة في الصناعة مرة أخرى **. وأشار كبير المطلعين على الصناعة المذكور أعلاه إلى مراسل 21st Century Business Herald.
في رأيه ، في الأشهر القليلة المقبلة أو حتى السنوات المقبلة ، ستستمر المؤسسات في زيادة محاولاتها للجمع بين الذكاء الاصطناعي والمعاملات.
ويرجع ذلك أساسًا إلى أن "تقنية الذكاء الاصطناعي ، وخاصة الجيل الجديد من تقنية نموذج اللغة الكبيرة ، لها تأثير على معظم الصناعات. في مجال التداول ، تُستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي والخوارزميات لتعميق تفاصيل المعاملات الاستثمارية بشكل مستمر ، مثل الروبوت الاستفسار ، وما إلى ذلك ، وتحرير الأشخاص من سيناريوهات العمل البسيطة أو المتكررة أو حتى ذات المنطق العام ، بحيث يمكن للمتداولين التركيز بشكل أكبر على الحفر الاحترافي ".
ومع ذلك ، قال أيضًا إن الذكاء الاصطناعي يعمل حاليًا بشكل أفضل في التطبيقات العامة ، لكن التداول مجال احترافي للغاية.بسبب قيود مصادر البيانات وسيناريوهات التدريب وعوامل أخرى ، لا توجد العديد من الحالات الناجحة. بالإضافة إلى الاختراقات التكنولوجية ، يتطلب التطبيق الناجح للذكاء الاصطناعي عددًا كبيرًا من تكامل مشهد الأعمال. فقط من خلال الصقل والتحسين المتعمق لتكامل تكنولوجيا المشهد ، يمكن تنفيذ تقنية الذكاء الاصطناعي بشكل حقيقي **.
الجدير بالذكر أن المعاملات الرأسمالية لها متطلبات عالية للغاية لعناصر مثل الأمان والاستقرار والدقة ، وفي عملية الدمج مع تقنية الذكاء الاصطناعي ، لا يزال من الضروري الحماية من المخاطر الخفية في البيانات والخوارزميات وقوة الحوسبة.
ذكر كبار المطلعين على الصناعة المذكورين أعلاه بالتفصيل أنه ، أولاً وقبل كل شيء ، نظرًا للمتطلبات العالية للغاية لأمن البيانات ودقتها في المعاملات الرأسمالية ، فإن أهمية مؤسسة البيانات تحتل المرتبة الأولى في عملية تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي. لا يمكن للذكاء الاصطناعي نفسه أن يحل مشكلة دقة البيانات ، لذا فإن عمل حوكمة البيانات الأساسي قوي للغاية.يجب علينا أولاً ضمان أساس بيانات عالي الجودة ، بما في ذلك اتساق البيانات ودقتها وأمانها وما إلى ذلك.
ثانيًا ، فيما يتعلق بالخوارزميات ، يمكن القيام بالعديد من الأشياء من خلال الذكاء الاصطناعي للذكاء الاصطناعي ، ولكن في الوقت الحالي ، غالبًا ما تقوم خوارزميات تقنية الذكاء الاصطناعي بأشياء ذات احتمالية رياضية.لم يتطور الذكاء الاصطناعي حتى الآن ليكون ذكيًا مثل البشر ، لذا ستظهر نتائج خاطئة. على سبيل المثال ، يعمل نموذج ChatGPT الكبير بشكل جيد في معظم الأوقات ، ولكن في بعض الحالات ، تكون الإجابة غير موثوقة. ومع ذلك ، فإن المعاملات الرأسمالية لديها درجة تحمل منخفضة جدًا للأخطاء ، ولا يُسمح بحدوث احتمال واحد من كل عشرة آلاف. في هذه الحالة ، يجب إيلاء اهتمام خاص لكيفية مراجعة أو التعرف متعدد الطبقات على النتائج الناتجة عن الذكاء الاصطناعي.
ثالثًا ، من حيث قوة الحوسبة ، فإن الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي المتمثل في نماذج اللغات الكبيرة لديه متطلبات عالية لقوة الحوسبة ، مع معلمات تتراوح من عشرات المليارات إلى مئات المليارات ، ويتطلب الكثير من التدريب. بالنسبة لشركات الصناديق ، إذا اقترضت بشكل مباشر قدرات النماذج العامة واسعة النطاق لـ Baidu و HKUST Xunfei ، فستتضمن مشكلات أمان البيانات. إذا تم نشرها وتدريبها بشكل مستقل ، فسوف تواجه أيضًا مشكلة نسبة المدخلات والمخرجات. وظيفة جيدة في الحوسبة العامة التوازن بين قوة الحوسبة وقوة الحوسبة الخاصة مشكلة يجب على جميع الشركات في الصناعة مواجهتها.
بالإضافة إلى ذلك ، قال يانغ ديلونج ، كبير الاقتصاديين في صندوق Qianhai Open Source Fund ، إنه عند تطبيق الذكاء الاصطناعي على المعاملات ، فإن الخطر الذي يجب تجنبه يكمن في الامتثال للمعاملات ، مثل ما إذا كانت هذه المعاملات تأخذ في الاعتبار عدالة المعاملات مع الأخذ في الاعتبار في الاعتبار الكفاءة. في الوقت نفسه ، يجب علينا أيضًا الانتباه إلى منع المخاطر النظامية. على سبيل المثال ، تمتلك الولايات المتحدة نسبة كبيرة من الاستثمار الكمي ، وقد يكون هناك حدث تدافع ناجم عن التداول الكمي ، مما يتسبب في انخفاض مؤشر داو جونز بمقدار 1000 نقطة في لحظة. يجب أن تؤخذ هذه المخاطر على محمل الجد.
** هل يمكن للذكاء الاصطناعي استبدال مديري الصناديق النشطين؟ **
من ناحية أخرى ، فإن السوق أكثر قلقًا بشأن ما إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي استبدال مديري الصناديق في المستقبل وإجراء استثمارات مستقلة؟
"** في الاستثمار الكمي ، تم استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في اتخاذ قرارات الاستثمار ، ولكن هناك حالات قليلة نسبيًا يستخدم فيها الثيران الذاتيون ، وخاصة الاستثمار القيمي ، هذه التكنولوجيا **. وأشار هي لي ، مدير صندوق الاستثمار في Zhishan ، في من أجل تحقيق الاستثمار في الذكاء الاصطناعي في استراتيجية استثمار القيمة ، من الضروري أن يكون لديك قدرة استثمار قيمة متعمقة + تقنية ذكاء اصطناعي متقدمة وفهم التكنولوجيا.يعمل الجمع بين الاثنين. وفي الوقت نفسه ، قد يتم إنفاق الكثير من التكاليف على البحث والتطوير في هذه العملية.
"لقد سلطت دردشة GPT الضوء على الذكاء الاصطناعي ، ولكن تم بالفعل استخدام تقنيات معينة للذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي على نطاق واسع في القياس الكمي ، وبالتالي فإن تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال القياس الكمي والاستثمار لم يعد في مرحلته الأولية ، والآن أصبح كذلك نضجت. ومع ذلك ، لا تزال أحدث الخوارزميات وقوة الحوسبة في طور التكرار المستمر. على المدى الطويل ، يعد الذكاء الاصطناعي أحد وسائل الاستثمار الجيدة ، ولكن في المستقبل ، من غير المرجح أن يحل الذكاء الاصطناعي محل الاستثمار البشري تمامًا ، ولكن الاستثمار في الذكاء الاصطناعي قد يحل محل أنت لا تعرف كيفية الاستثمار بالذكاء الاصطناعي.
ذكر يانغ ديلونج أيضًا أنه من الممكن لشركات التمويل تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي للمشاركة في بعض الأعمال المساعدة في أبحاث الاستثمار ، لأن تطبيقات الذكاء الاصطناعي يمكنها بالفعل توفير الكثير من القوى العاملة ، ولها أيضًا بعض المزايا التي لا يتمتع بها العمل اليدوي ، مثل قدرات قوية في حوسبة البيانات وما إلى ذلك. لكن من غير المحتمل أن تحل محل العمالة البشرية بالكامل. بعد كل شيء ، لا يزال هناك العديد من جوانب سوق رأس المال التي تتطلب الحكم اليدوي ، لذلك لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل العمل اليدوي تمامًا.
وفقًا لكبار المطلعين على الصناعة المذكورين أعلاه ، فإن إمكانية تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي بنجاح على اتخاذ قرارات الاستثمار تعتمد على ثلاثة جوانب: أولاً ، الجدوى التقنية ، أي المجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي تمكينها ، والتي تربط بين تقنية الذكاء الاصطناعي هي ناضجة نسبيًا ؛ الجدوى الاجتماعية ، في عملية صنع القرار الاستثماري ، حيث يكون مديرو الاستثمار والباحثون في المجالات أكثر استعدادًا لاستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي ، والتي تكون الروابط أسهل لتحقيق تمكين الذكاء الاصطناعي ؛ والثالث هو نسبة المدخلات والمخرجات ، والعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي هي مشاريع مبتكرة ، وهناك احتمال الفشل ، يجب أن تأخذ في الاعتبار نسبة المدخلات والمخرجات. **
"بالنظر إلى هذه الجوانب الثلاثة ، في الوقت الحالي ، عند الاستثمار في البحث ، تكون تقنية الذكاء الاصطناعي ناضجة نسبيًا لفرز سجلات البحث ، وتحسين محتوى المعلومات ، وكتابة التقارير البحثية. ومن المتوقع أن يكون باحثو الاستثمار أكثر استعدادًا لاستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لتحسين أنفسهم • كفاءة العمل عالية ، واستثمار التكلفة ليس كبيرًا جدًا ، ويمكن ترتيب أولوياتها لتشكيل أدوات مساعدة ذكية لتمكين أبحاث الاستثمار وزيادة الكفاءة. يعتمد قرار الاستثمار المحدد بشكل أكبر على الخبرة الشخصية وقدرة مدير الصندوق. تقنية الذكاء الاصطناعي ليست ناضجة ، والاستثمار من الصعب تحديد رغبة الأفراد ودرجة الاندماج ، بل إنه من الصعب قياس نسبة المدخلات إلى المخرجات ، لذا فإن مشاركة الذكاء الاصطناعي فيها أبطأ بكثير. ، من المتوقع أن يكون الاستثمار الكمي هو المجال الأول الذي يستخدم قدرات الذكاء الاصطناعي في صنع القرار.