La vague actuelle d'applications d'intelligence artificielle déclenchée par Chat GPT s'étend au secteur financier.
Récemment, le China Industrial Securities Global Fund a lancé un robot de trading de fonds d'IA - le trader intelligent "Xingbao", devenant ainsi la première société de fonds nationale à appliquer la technologie de l'IA au domaine du trading de fonds.
En fait, sous la marée de l'IA, des avatars IA des analystes du courtage, de l'investissement quantitatif IA aux robots de trading de fonds IA... Depuis cette année, de nombreuses institutions financières telles que les maisons de courtage et les sociétés de fonds ont lancé des scénarios d'investissement de produits IA. Dans le même temps, les fournisseurs de services de logiciels financiers représentés par Hang Seng Electronics promeuvent également la mise en œuvre de produits de recherche sur les investissements en IA.
Depuis 2016, les sociétés de valeurs mobilières ont successivement lancé des applications intelligentes telles que des services de conseil en robotique et des laboratoires d'innovation numérique.C'est la tendance générale d'intégrer profondément la technologie de l'IA aux opérations, à la gestion des risques, au service client et à d'autres activités. Dans le même temps, les sociétés de fonds font également la même tentative et ont même intégré des méthodes d'IA dans le processus de transaction. La naissance de Chat GPT a accéléré ce processus.
"Pour l'application de l'IA, l'industrie dans son ensemble en est encore au stade initial de l'exploration. L'industrie réfléchit dans différentes directions à la manière d'utiliser la technologie de l'IA pour améliorer sa propre efficacité et son efficacité opérationnelles. Parmi elles, les entreprises les plus actives ont commencé à essayer de lancer des produits connexes, avec succès. Il y a de nombreux cas, mais il y a aussi de nombreux cas d'échec.
En ce qui concerne la combinaison de l'IA et des transactions, la personne pense que les transactions en capital ont des exigences extrêmement élevées en matière de sécurité, de stabilité et de précision.Par conséquent, des applications telles que les transactions en capital de l'IA doivent encore se prémunir contre les risques cachés dans les données, les algorithmes et la puissance de calcul. **
Courtiers IA+ : nécessité de tenir compte de la conformité
Comme nous le savons tous, le lancement de ChatGPT marque que le développement de l'IA est entré dans une nouvelle ère de l'intelligence artificielle générale (IAG). Les applications d'IA telles que le dialogue, l'écriture et les diagrammes de Vincent basés sur de "grands modèles" ont également commencé à affecter l'activité des sociétés de titres.
En mai de cette année, l'avatar IA d'un analyste en courtage est apparu pour la première fois aux yeux du public.
China Merchants Securities a créé un avatar numérique IA pour Gu Jia, son analyste en chef des médias. Selon l'introduction officielle, l'avatar IA de Gu Jia peut apparaître dans des tournées de présentation, des conférences de presse, des interprétations de rapports de recherche, des conférences téléphoniques d'analystes et partout où les clients en ont besoin.
Il est entendu qu'au cours des dernières années, China Merchants Securities a entièrement construit un système d'IA, et son cas d'assistant d'employé numérique a été introduit dans le "Rapport sur les pratiques de transformation numérique des sociétés de valeurs mobilières et la collection de cas (2022)".
Dans le même temps, certaines maisons de courtage recherchent une coopération externe pour explorer les applications d'IA applicables aux activités de courtage.
Par exemple, le 18 mai, Soochow Securities et Tonghuashun ont officiellement signé un contrat.Les deux parties établiront conjointement un institut de recherche sur l'intelligence artificielle pour développer conjointement Soochow Securities - un grand modèle de l'industrie des valeurs mobilières.
China Galaxy a déclaré sur la plate-forme d'interaction avec les investisseurs le 4 avril que la société avait coopéré avec un certain nombre de sociétés d'IA compétitives sur le marché et avait réalisé de grandes réalisations en matière de marketing intelligent, d'investissement intelligent, de service client intelligent, de contrôle intelligent des risques, de documents intelligents, d'identité. La technologie d'IA est utilisée dans des domaines tels que la reconnaissance, et les dernières technologies d'IA continueront d'être suivies à l'avenir pour élargir les scénarios d'application et les domaines d'application de la technologie d'IA.
Il existe également des fournisseurs de services logiciels financiers ciblant le scénario "IA + courtage". Récemment, il a été rapporté que Hang Seng Electronics pourrait lancer un nouveau produit financier d'intelligence numérique positionné dans la recherche d'investissement en IA.
En outre, l'Overseas Columbia University a récemment lancé FinGPT, un produit modèle financier à grande échelle, conjointement avec l'Université de New York à Shanghai.
Sur les marchés étrangers, les banques d'investissement ont appliqué les derniers produits GPT aux activités de gestion de patrimoine. En mars de cette année, après qu'OpenAI a publié GPT-4, Morgan Stanley a déclaré avoir utilisé la technologie GPT-4 pour convertir tout le contenu des groupes de réflexion dans un format plus facile à utiliser et à exploiter. Morgan Stanley avait précédemment testé l'outil auprès de 300 conseillers et prévoit de le déployer largement dans les mois à venir, rapporte-t-on.
L'application de la technologie de l'IA peut non seulement aider divers départements commerciaux des sociétés de valeurs mobilières à améliorer l'efficacité du travail, mais également répondre à des besoins plus larges en matière de gestion de patrimoine.
Hou Yanjun, directeur général de Houshi Tiancheng Investment, estime que l'IA aura à l'avenir un large éventail d'applications dans le domaine financier en termes d'exploration de données, d'algorithmes, de service client et d'efficacité du travail.
Cependant, certaines personnes de l'industrie ont souligné que la mise en œuvre réelle de certaines technologies d'IA doit encore être explorée. En outre, la façon dont les sociétés de valeurs mobilières tiennent compte de la conformité lors de l'exploration des applications d'IA est l'un des problèmes courants auxquels le secteur est confronté. Par exemple, les humains numériques virtuels tels que les clones d'IA d'analystes sont toujours dans un « lacune réglementaire ». **
Trading de fonds IA+ : prévenir trois risques majeurs
En revanche, pour les sociétés de fonds ayant un modèle commercial relativement unique, leurs demandes d'IA sont plus ciblées. Ces dernières années, certaines sociétés de fonds ont combiné l'IA avec le contrôle des risques, la recherche, le service client ou l'aide à la décision. La dernière tendance est que les sociétés de fonds ont commencé à appliquer la technologie de l'IA au domaine des transactions en capital et des liens d'enquête.
Récemment, Industrial Securities Global Fund a lancé un robot de trading de fonds AI - commerçant intelligent "Xingbao". À l'heure actuelle, "Xingbao" a été officiellement lancé sur la plateforme Qtrade.
Selon les rapports, les traders d'IA peuvent non seulement initier activement la confirmation des questions grâce à l'identification et à l'extraction des éléments clés et à la compréhension de la logique du contexte, extraire les intentions de niveau profond en temps réel, distribuer activement les questions et obtenir rapidement les intentions de la contrepartie, mais aussi communiquer via question-réponse continue, après une série d'enquêtes et de processus de négociation, terminez la collecte de la demande d'enquête de la contrepartie et renvoyez l'état de l'enquête au commerçant en temps réel, obtenez le retour final de la transaction correspondante au commerçant et terminez la transaction après confirmation avec la contrepartie.
En mars de cette année, le robot de trading d'obligations AI "Xing Xiaoer" développé indépendamment par Industrial Fund a également été lancé. La société est devenue la première société de fonds publics à lancer un robot d'enquête intelligent sur la plate-forme iDeal du centre de trading de devises.
"** Dans le passé, certaines institutions ont essayé de combiner l'IA avec les transactions, et plus encore d'explorer l'intelligence artificielle via des algorithmes de données ou des règles métier. Ces derniers mois, avec la montée en puissance des grandes capacités de modèle de langage représentées par ChatGPT, ce type de Il est redevenu un point chaud dans l'industrie **." L'initié principal de l'industrie mentionné ci-dessus a fait remarquer au journaliste du 21st Century Business Herald.
Selon lui, au cours des prochains mois, voire des prochaines années, les institutions continueront d'intensifier leurs tentatives de combiner l'IA avec les transactions.
C'est principalement parce que "la technologie de l'IA, en particulier la nouvelle génération de technologie de grands modèles de langage, a un impact sur la plupart des industries. Dans le domaine du trading, la technologie et les algorithmes de l'IA sont utilisés pour approfondir en permanence les détails des transactions d'investissement, telles que le robot enquête, etc., libérant les gens des scénarios de travail simples, répétitifs ou même de sens général, afin que les commerçants puissent se concentrer davantage sur le creusement professionnel.
Cependant, il a également déclaré que l'IA fonctionne actuellement mieux dans les applications générales, mais le trading est un domaine très professionnel. En raison des limites des sources de données, des scénarios de formation et d'autres facteurs, il n'y a pas beaucoup de cas de réussite. . En plus des percées technologiques, l'application réussie de l'IA nécessite un grand nombre d'intégrations de scènes d'affaires.Ce n'est que par le polissage et le raffinement en profondeur de l'intégration de la technologie de scène que la technologie de l'IA peut être véritablement mise en œuvre**.
Il convient de mentionner que les transactions en capital ont des exigences extrêmement élevées pour des éléments tels que la sécurité, la stabilité et la précision.Dans le processus de combinaison avec la technologie de l'IA, il est toujours nécessaire de se prémunir contre les risques cachés dans les données, les algorithmes et la puissance de calcul.
Les hauts responsables de l'industrie mentionnés ci-dessus ont mentionné en détail que, tout d'abord, en raison des exigences extrêmement élevées en matière de sécurité et d'exactitude des données dans les transactions en capital, l'importance de la base de données occupe la première place dans le processus d'application de la technologie de l'IA. L'IA elle-même ne peut pas résoudre le problème de l'exactitude des données, donc le travail de gouvernance de base des données est très solide.Nous devons d'abord assurer une base de données de haute qualité, y compris la cohérence des données, l'exactitude, la sécurité, etc.
Deuxièmement, en termes d'algorithmes, beaucoup de choses peuvent être faites grâce à l'intelligence artificielle de l'IA, mais à l'heure actuelle, les algorithmes de la technologie de l'IA font souvent des choses avec une probabilité mathématique.L'intelligence artificielle n'a pas encore été développée pour être aussi intelligente que les humains, donc des résultats erronés apparaîtront. Par exemple, le grand modèle ChatGPT fonctionne bien la plupart du temps, mais dans certains cas, la réponse n'est pas fiable. Cependant, les transactions en capital ont une très faible tolérance aux erreurs et la probabilité d'une sur dix mille n'est pas autorisée. Dans ce cas, une attention particulière doit être accordée à la manière d'examiner ou de reconnaître à plusieurs niveaux les résultats générés par l'IA.
Troisièmement, en termes de puissance de calcul, la nouvelle génération d'intelligence artificielle représentée par les grands modèles de langage a des exigences élevées en matière de puissance de calcul, avec des paramètres allant de dizaines de milliards à des centaines de milliards, et beaucoup de formation est nécessaire. Pour les sociétés de fonds, si elles empruntent directement les capacités de modélisation publique à grande échelle de Baidu et HKUST Xunfei, cela impliquera des problèmes de sécurité des données. Si elles se déploient et s'entraînent de manière indépendante, elles seront également confrontées au problème du rapport entrée-sortie. un bon travail dans l'informatique publique L'équilibre entre la puissance de calcul et la puissance de calcul privée est un problème auquel toutes les entreprises de l'industrie doivent faire face.
En outre, Yang Delong, économiste en chef du Qianhai Open Source Fund, a déclaré que lors de l'application de l'IA aux transactions, le risque à éviter réside dans la conformité des transactions, par exemple si ces transactions tiennent compte de l'équité des transactions tout en prenant en compte en compte l'efficacité. Dans le même temps, il faut aussi faire attention à prévenir les risques systémiques.Par exemple, les États-Unis ont une forte proportion d'investissements quantitatifs, et il peut y avoir un événement de ruée provoqué par le commerce quantitatif, faisant chuter le Dow de 1 000 points en un instant. Ces risques doivent être pris au sérieux.
**L'IA peut-elle remplacer les gestionnaires de fonds actifs ? **
D'un autre côté, le marché est plus préoccupé par la question de savoir si l'IA peut remplacer les gestionnaires de fonds à l'avenir et mener des investissements indépendants ?
"** Dans l'investissement quantitatif, la technologie de l'IA a été largement utilisée dans la prise de décision d'investissement, mais il y a relativement peu de cas où les taureaux subjectifs, en particulier l'investissement de valeur, utilisent cette technologie **", a souligné le gestionnaire du fonds d'investissement de Zhishan, He Li, dans Afin de réaliser un investissement en IA dans une stratégie d'investissement de valeur, il est nécessaire d'avoir une capacité d'investissement de valeur approfondie + une technologie d'IA avancée et de comprendre la technologie. La combinaison des deux fonctionnera. En même temps, beaucoup de coûts peuvent être dépensés sur la recherche et le développement dans ce processus.
"Le chat GPT a mis l'IA sous les feux de la rampe, mais des technologies d'IA spécifiques telles que l'apprentissage automatique ont déjà été largement utilisées dans la quantification, de sorte que l'application de l'IA dans le domaine de la quantification et de l'investissement n'en est plus au stade initial, et maintenant elle a Cependant, les derniers algorithmes et la puissance de calcul sont toujours en cours d'itération constante. À long terme, l'IA est l'une des bonnes aides à l'investissement, mais à l'avenir, l'IA ne remplacera probablement pas complètement l'investissement humain, mais l'investissement en IA peut remplacer Vous ne savez pas comment investir avec l'IA », a souligné Hu Bo, gestionnaire de fonds FOF de Rongzhi Investment.
Yang Delong a également mentionné qu'il est possible pour les sociétés de fonds d'appliquer la technologie de l'IA pour participer à certains travaux auxiliaires dans la recherche sur les investissements, car les applications de l'IA peuvent en effet économiser beaucoup de main-d'œuvre et présentent également certains avantages que le travail manuel n'a pas, tels que fortes capacités de calcul de données et ainsi de suite. Mais il est peu probable qu'il remplace complètement le travail humain. Après tout, de nombreux aspects du marché des capitaux nécessitent encore un jugement manuel, de sorte que l'IA ne peut pas complètement remplacer le travail manuel.
Selon les hauts responsables de l'industrie mentionnés ci-dessus, la réussite de l'application de la technologie de l'IA à la prise de décision en matière d'investissement dépend de trois aspects : premièrement, la faisabilité technique, quels domaines l'IA peut renforcer et quels liens la technologie de l'IA est relativement mature ; la faisabilité sociale, dans le processus de prise de décision d'investissement, dans quels domaines les gestionnaires d'investissement et les chercheurs sont plus disposés à utiliser la technologie de l'IA, quels liens sont plus faciles à réaliser l'autonomisation de l'IA ; le troisième est le rapport entrée-sortie, de nombreuses applications d'IA sont des projets innovants, il y a une probabilité de défaillance, doit tenir compte du rapport entrée-sortie. **
"Compte tenu de ces trois aspects, à l'heure actuelle, lorsqu'on investit dans la recherche, la technologie de l'IA est relativement mature pour trier les dossiers de recherche, affiner le contenu de l'information, rédiger des rapports de recherche, etc. On s'attend à ce que les chercheurs en investissement soient plus disposés à utiliser la technologie de l'IA pour améliorer eux-mêmes. L'efficacité du travail est élevée et le coût d'investissement n'est pas trop important. Ceux-ci peuvent être hiérarchisés pour former des outils auxiliaires intelligents pour habiliter la recherche d'investissement et augmenter l'efficacité. La décision d'investissement spécifique dépend davantage de l'expérience personnelle et de la capacité du gestionnaire de fonds La technologie de l'IA n'est pas mature et l'investissement Il est difficile de déterminer la volonté du personnel et le degré d'intégration, et il est encore plus difficile de mesurer le rapport entre l'entrée et la sortie, de sorte que la participation de l'IA est beaucoup plus lente. Cependant, l'investissement quantitatif devrait être le premier domaine à utiliser les capacités de l'IA pour la prise de décision », a-t-il déclaré.
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Le risque menace sous l'essor de "IA + finance" à l'avenir
Original : 21st Century Business Herald
La vague actuelle d'applications d'intelligence artificielle déclenchée par Chat GPT s'étend au secteur financier.
Récemment, le China Industrial Securities Global Fund a lancé un robot de trading de fonds d'IA - le trader intelligent "Xingbao", devenant ainsi la première société de fonds nationale à appliquer la technologie de l'IA au domaine du trading de fonds.
En fait, sous la marée de l'IA, des avatars IA des analystes du courtage, de l'investissement quantitatif IA aux robots de trading de fonds IA... Depuis cette année, de nombreuses institutions financières telles que les maisons de courtage et les sociétés de fonds ont lancé des scénarios d'investissement de produits IA. Dans le même temps, les fournisseurs de services de logiciels financiers représentés par Hang Seng Electronics promeuvent également la mise en œuvre de produits de recherche sur les investissements en IA.
Depuis 2016, les sociétés de valeurs mobilières ont successivement lancé des applications intelligentes telles que des services de conseil en robotique et des laboratoires d'innovation numérique.C'est la tendance générale d'intégrer profondément la technologie de l'IA aux opérations, à la gestion des risques, au service client et à d'autres activités. Dans le même temps, les sociétés de fonds font également la même tentative et ont même intégré des méthodes d'IA dans le processus de transaction. La naissance de Chat GPT a accéléré ce processus.
"Pour l'application de l'IA, l'industrie dans son ensemble en est encore au stade initial de l'exploration. L'industrie réfléchit dans différentes directions à la manière d'utiliser la technologie de l'IA pour améliorer sa propre efficacité et son efficacité opérationnelles. Parmi elles, les entreprises les plus actives ont commencé à essayer de lancer des produits connexes, avec succès. Il y a de nombreux cas, mais il y a aussi de nombreux cas d'échec.
En ce qui concerne la combinaison de l'IA et des transactions, la personne pense que les transactions en capital ont des exigences extrêmement élevées en matière de sécurité, de stabilité et de précision.Par conséquent, des applications telles que les transactions en capital de l'IA doivent encore se prémunir contre les risques cachés dans les données, les algorithmes et la puissance de calcul. **
Courtiers IA+ : nécessité de tenir compte de la conformité
Comme nous le savons tous, le lancement de ChatGPT marque que le développement de l'IA est entré dans une nouvelle ère de l'intelligence artificielle générale (IAG). Les applications d'IA telles que le dialogue, l'écriture et les diagrammes de Vincent basés sur de "grands modèles" ont également commencé à affecter l'activité des sociétés de titres.
En mai de cette année, l'avatar IA d'un analyste en courtage est apparu pour la première fois aux yeux du public.
China Merchants Securities a créé un avatar numérique IA pour Gu Jia, son analyste en chef des médias. Selon l'introduction officielle, l'avatar IA de Gu Jia peut apparaître dans des tournées de présentation, des conférences de presse, des interprétations de rapports de recherche, des conférences téléphoniques d'analystes et partout où les clients en ont besoin.
Il est entendu qu'au cours des dernières années, China Merchants Securities a entièrement construit un système d'IA, et son cas d'assistant d'employé numérique a été introduit dans le "Rapport sur les pratiques de transformation numérique des sociétés de valeurs mobilières et la collection de cas (2022)".
Dans le même temps, certaines maisons de courtage recherchent une coopération externe pour explorer les applications d'IA applicables aux activités de courtage.
Par exemple, le 18 mai, Soochow Securities et Tonghuashun ont officiellement signé un contrat.Les deux parties établiront conjointement un institut de recherche sur l'intelligence artificielle pour développer conjointement Soochow Securities - un grand modèle de l'industrie des valeurs mobilières.
China Galaxy a déclaré sur la plate-forme d'interaction avec les investisseurs le 4 avril que la société avait coopéré avec un certain nombre de sociétés d'IA compétitives sur le marché et avait réalisé de grandes réalisations en matière de marketing intelligent, d'investissement intelligent, de service client intelligent, de contrôle intelligent des risques, de documents intelligents, d'identité. La technologie d'IA est utilisée dans des domaines tels que la reconnaissance, et les dernières technologies d'IA continueront d'être suivies à l'avenir pour élargir les scénarios d'application et les domaines d'application de la technologie d'IA.
Il existe également des fournisseurs de services logiciels financiers ciblant le scénario "IA + courtage". Récemment, il a été rapporté que Hang Seng Electronics pourrait lancer un nouveau produit financier d'intelligence numérique positionné dans la recherche d'investissement en IA.
En outre, l'Overseas Columbia University a récemment lancé FinGPT, un produit modèle financier à grande échelle, conjointement avec l'Université de New York à Shanghai.
Sur les marchés étrangers, les banques d'investissement ont appliqué les derniers produits GPT aux activités de gestion de patrimoine. En mars de cette année, après qu'OpenAI a publié GPT-4, Morgan Stanley a déclaré avoir utilisé la technologie GPT-4 pour convertir tout le contenu des groupes de réflexion dans un format plus facile à utiliser et à exploiter. Morgan Stanley avait précédemment testé l'outil auprès de 300 conseillers et prévoit de le déployer largement dans les mois à venir, rapporte-t-on.
L'application de la technologie de l'IA peut non seulement aider divers départements commerciaux des sociétés de valeurs mobilières à améliorer l'efficacité du travail, mais également répondre à des besoins plus larges en matière de gestion de patrimoine.
Hou Yanjun, directeur général de Houshi Tiancheng Investment, estime que l'IA aura à l'avenir un large éventail d'applications dans le domaine financier en termes d'exploration de données, d'algorithmes, de service client et d'efficacité du travail.
Cependant, certaines personnes de l'industrie ont souligné que la mise en œuvre réelle de certaines technologies d'IA doit encore être explorée. En outre, la façon dont les sociétés de valeurs mobilières tiennent compte de la conformité lors de l'exploration des applications d'IA est l'un des problèmes courants auxquels le secteur est confronté. Par exemple, les humains numériques virtuels tels que les clones d'IA d'analystes sont toujours dans un « lacune réglementaire ». **
Trading de fonds IA+ : prévenir trois risques majeurs
En revanche, pour les sociétés de fonds ayant un modèle commercial relativement unique, leurs demandes d'IA sont plus ciblées. Ces dernières années, certaines sociétés de fonds ont combiné l'IA avec le contrôle des risques, la recherche, le service client ou l'aide à la décision. La dernière tendance est que les sociétés de fonds ont commencé à appliquer la technologie de l'IA au domaine des transactions en capital et des liens d'enquête.
Récemment, Industrial Securities Global Fund a lancé un robot de trading de fonds AI - commerçant intelligent "Xingbao". À l'heure actuelle, "Xingbao" a été officiellement lancé sur la plateforme Qtrade.
Selon les rapports, les traders d'IA peuvent non seulement initier activement la confirmation des questions grâce à l'identification et à l'extraction des éléments clés et à la compréhension de la logique du contexte, extraire les intentions de niveau profond en temps réel, distribuer activement les questions et obtenir rapidement les intentions de la contrepartie, mais aussi communiquer via question-réponse continue, après une série d'enquêtes et de processus de négociation, terminez la collecte de la demande d'enquête de la contrepartie et renvoyez l'état de l'enquête au commerçant en temps réel, obtenez le retour final de la transaction correspondante au commerçant et terminez la transaction après confirmation avec la contrepartie.
En mars de cette année, le robot de trading d'obligations AI "Xing Xiaoer" développé indépendamment par Industrial Fund a également été lancé. La société est devenue la première société de fonds publics à lancer un robot d'enquête intelligent sur la plate-forme iDeal du centre de trading de devises.
"** Dans le passé, certaines institutions ont essayé de combiner l'IA avec les transactions, et plus encore d'explorer l'intelligence artificielle via des algorithmes de données ou des règles métier. Ces derniers mois, avec la montée en puissance des grandes capacités de modèle de langage représentées par ChatGPT, ce type de Il est redevenu un point chaud dans l'industrie **." L'initié principal de l'industrie mentionné ci-dessus a fait remarquer au journaliste du 21st Century Business Herald.
Selon lui, au cours des prochains mois, voire des prochaines années, les institutions continueront d'intensifier leurs tentatives de combiner l'IA avec les transactions.
C'est principalement parce que "la technologie de l'IA, en particulier la nouvelle génération de technologie de grands modèles de langage, a un impact sur la plupart des industries. Dans le domaine du trading, la technologie et les algorithmes de l'IA sont utilisés pour approfondir en permanence les détails des transactions d'investissement, telles que le robot enquête, etc., libérant les gens des scénarios de travail simples, répétitifs ou même de sens général, afin que les commerçants puissent se concentrer davantage sur le creusement professionnel.
Cependant, il a également déclaré que l'IA fonctionne actuellement mieux dans les applications générales, mais le trading est un domaine très professionnel. En raison des limites des sources de données, des scénarios de formation et d'autres facteurs, il n'y a pas beaucoup de cas de réussite. . En plus des percées technologiques, l'application réussie de l'IA nécessite un grand nombre d'intégrations de scènes d'affaires.Ce n'est que par le polissage et le raffinement en profondeur de l'intégration de la technologie de scène que la technologie de l'IA peut être véritablement mise en œuvre**.
Il convient de mentionner que les transactions en capital ont des exigences extrêmement élevées pour des éléments tels que la sécurité, la stabilité et la précision.Dans le processus de combinaison avec la technologie de l'IA, il est toujours nécessaire de se prémunir contre les risques cachés dans les données, les algorithmes et la puissance de calcul.
Les hauts responsables de l'industrie mentionnés ci-dessus ont mentionné en détail que, tout d'abord, en raison des exigences extrêmement élevées en matière de sécurité et d'exactitude des données dans les transactions en capital, l'importance de la base de données occupe la première place dans le processus d'application de la technologie de l'IA. L'IA elle-même ne peut pas résoudre le problème de l'exactitude des données, donc le travail de gouvernance de base des données est très solide.Nous devons d'abord assurer une base de données de haute qualité, y compris la cohérence des données, l'exactitude, la sécurité, etc.
Deuxièmement, en termes d'algorithmes, beaucoup de choses peuvent être faites grâce à l'intelligence artificielle de l'IA, mais à l'heure actuelle, les algorithmes de la technologie de l'IA font souvent des choses avec une probabilité mathématique.L'intelligence artificielle n'a pas encore été développée pour être aussi intelligente que les humains, donc des résultats erronés apparaîtront. Par exemple, le grand modèle ChatGPT fonctionne bien la plupart du temps, mais dans certains cas, la réponse n'est pas fiable. Cependant, les transactions en capital ont une très faible tolérance aux erreurs et la probabilité d'une sur dix mille n'est pas autorisée. Dans ce cas, une attention particulière doit être accordée à la manière d'examiner ou de reconnaître à plusieurs niveaux les résultats générés par l'IA.
Troisièmement, en termes de puissance de calcul, la nouvelle génération d'intelligence artificielle représentée par les grands modèles de langage a des exigences élevées en matière de puissance de calcul, avec des paramètres allant de dizaines de milliards à des centaines de milliards, et beaucoup de formation est nécessaire. Pour les sociétés de fonds, si elles empruntent directement les capacités de modélisation publique à grande échelle de Baidu et HKUST Xunfei, cela impliquera des problèmes de sécurité des données. Si elles se déploient et s'entraînent de manière indépendante, elles seront également confrontées au problème du rapport entrée-sortie. un bon travail dans l'informatique publique L'équilibre entre la puissance de calcul et la puissance de calcul privée est un problème auquel toutes les entreprises de l'industrie doivent faire face.
En outre, Yang Delong, économiste en chef du Qianhai Open Source Fund, a déclaré que lors de l'application de l'IA aux transactions, le risque à éviter réside dans la conformité des transactions, par exemple si ces transactions tiennent compte de l'équité des transactions tout en prenant en compte en compte l'efficacité. Dans le même temps, il faut aussi faire attention à prévenir les risques systémiques.Par exemple, les États-Unis ont une forte proportion d'investissements quantitatifs, et il peut y avoir un événement de ruée provoqué par le commerce quantitatif, faisant chuter le Dow de 1 000 points en un instant. Ces risques doivent être pris au sérieux.
**L'IA peut-elle remplacer les gestionnaires de fonds actifs ? **
D'un autre côté, le marché est plus préoccupé par la question de savoir si l'IA peut remplacer les gestionnaires de fonds à l'avenir et mener des investissements indépendants ?
"** Dans l'investissement quantitatif, la technologie de l'IA a été largement utilisée dans la prise de décision d'investissement, mais il y a relativement peu de cas où les taureaux subjectifs, en particulier l'investissement de valeur, utilisent cette technologie **", a souligné le gestionnaire du fonds d'investissement de Zhishan, He Li, dans Afin de réaliser un investissement en IA dans une stratégie d'investissement de valeur, il est nécessaire d'avoir une capacité d'investissement de valeur approfondie + une technologie d'IA avancée et de comprendre la technologie. La combinaison des deux fonctionnera. En même temps, beaucoup de coûts peuvent être dépensés sur la recherche et le développement dans ce processus.
"Le chat GPT a mis l'IA sous les feux de la rampe, mais des technologies d'IA spécifiques telles que l'apprentissage automatique ont déjà été largement utilisées dans la quantification, de sorte que l'application de l'IA dans le domaine de la quantification et de l'investissement n'en est plus au stade initial, et maintenant elle a Cependant, les derniers algorithmes et la puissance de calcul sont toujours en cours d'itération constante. À long terme, l'IA est l'une des bonnes aides à l'investissement, mais à l'avenir, l'IA ne remplacera probablement pas complètement l'investissement humain, mais l'investissement en IA peut remplacer Vous ne savez pas comment investir avec l'IA », a souligné Hu Bo, gestionnaire de fonds FOF de Rongzhi Investment.
Yang Delong a également mentionné qu'il est possible pour les sociétés de fonds d'appliquer la technologie de l'IA pour participer à certains travaux auxiliaires dans la recherche sur les investissements, car les applications de l'IA peuvent en effet économiser beaucoup de main-d'œuvre et présentent également certains avantages que le travail manuel n'a pas, tels que fortes capacités de calcul de données et ainsi de suite. Mais il est peu probable qu'il remplace complètement le travail humain. Après tout, de nombreux aspects du marché des capitaux nécessitent encore un jugement manuel, de sorte que l'IA ne peut pas complètement remplacer le travail manuel.
Selon les hauts responsables de l'industrie mentionnés ci-dessus, la réussite de l'application de la technologie de l'IA à la prise de décision en matière d'investissement dépend de trois aspects : premièrement, la faisabilité technique, quels domaines l'IA peut renforcer et quels liens la technologie de l'IA est relativement mature ; la faisabilité sociale, dans le processus de prise de décision d'investissement, dans quels domaines les gestionnaires d'investissement et les chercheurs sont plus disposés à utiliser la technologie de l'IA, quels liens sont plus faciles à réaliser l'autonomisation de l'IA ; le troisième est le rapport entrée-sortie, de nombreuses applications d'IA sont des projets innovants, il y a une probabilité de défaillance, doit tenir compte du rapport entrée-sortie. **
"Compte tenu de ces trois aspects, à l'heure actuelle, lorsqu'on investit dans la recherche, la technologie de l'IA est relativement mature pour trier les dossiers de recherche, affiner le contenu de l'information, rédiger des rapports de recherche, etc. On s'attend à ce que les chercheurs en investissement soient plus disposés à utiliser la technologie de l'IA pour améliorer eux-mêmes. L'efficacité du travail est élevée et le coût d'investissement n'est pas trop important. Ceux-ci peuvent être hiérarchisés pour former des outils auxiliaires intelligents pour habiliter la recherche d'investissement et augmenter l'efficacité. La décision d'investissement spécifique dépend davantage de l'expérience personnelle et de la capacité du gestionnaire de fonds La technologie de l'IA n'est pas mature et l'investissement Il est difficile de déterminer la volonté du personnel et le degré d'intégration, et il est encore plus difficile de mesurer le rapport entre l'entrée et la sortie, de sorte que la participation de l'IA est beaucoup plus lente. Cependant, l'investissement quantitatif devrait être le premier domaine à utiliser les capacités de l'IA pour la prise de décision », a-t-il déclaré.