La ola actual de aplicaciones de inteligencia artificial provocada por Chat GPT se extiende a la industria financiera.
Recientemente, China Industrial Securities Global Fund lanzó un robot de comercio de fondos de IA: el comerciante inteligente "Xingbao", convirtiéndose en la primera compañía de fondos nacional en aplicar la tecnología de IA al campo del comercio de fondos.
De hecho, bajo la marea de la IA, desde clones de IA de analistas de valores, inversión cuantitativa de IA hasta robots de negociación de fondos de IA... Desde este año, muchas instituciones financieras, como sociedades de valores y compañías de fondos, han lanzado escenarios de inversión.Productos de IA. Al mismo tiempo, los proveedores de servicios de software financiero representados por Hang Seng Electronics también están promoviendo la implementación de productos de investigación de inversión de IA.
Desde 2016, las empresas de valores han lanzado sucesivamente aplicaciones inteligentes, como servicios de asesoría robótica y laboratorios de innovación digital.La tendencia general es integrar profundamente la tecnología de inteligencia artificial con las operaciones, la gestión de riesgos, el servicio al cliente y otros negocios. Al mismo tiempo, las compañías de fondos también están haciendo el mismo intento e incluso han integrado métodos de inteligencia artificial en el proceso de transacción. El nacimiento de Chat GPT ha acelerado este proceso.
"Para la aplicación de IA, la industria en su conjunto aún se encuentra en la etapa inicial de exploración. La industria está pensando desde varias direcciones en cómo utilizar la tecnología de IA para mejorar su propia eficiencia y eficacia operativa. Entre ellas, las empresas más activas tienen comenzado a tratar de lanzar productos relacionados, con éxito. Hay muchos casos, pero también hay muchos casos de fracaso ", señaló un experto de la industria al reportero 21st Century Business Herald.
Con respecto a la combinación de IA y transacciones, la persona cree que las transacciones de capital tienen requisitos extremadamente altos de seguridad, estabilidad y precisión. Por lo tanto, las aplicaciones como las transacciones de capital de IA aún deben protegerse contra los riesgos ocultos en los datos, los algoritmos y la potencia informática. **
AI+brokers: debe tener en cuenta el cumplimiento
Como todos sabemos, el lanzamiento de ChatGPT marca que el desarrollo de la IA ha entrado en una nueva era de inteligencia artificial general (AGI). Las aplicaciones de IA como el diálogo, la escritura y los diagramas de Vincent basados en "modelos grandes" también han comenzado a afectar el negocio de las sociedades de valores.
En mayo de este año, el avatar de IA de un analista de corretaje salió a la luz pública por primera vez.
China Merchants Securities creó un avatar digital de IA para Gu Jia, su principal analista de medios. Según la presentación oficial, el avatar de IA de Gu Jia puede aparecer en presentaciones itinerantes, conferencias de prensa, interpretaciones de informes de investigación, conferencias telefónicas con analistas y donde sea que los clientes lo necesiten.
Se entiende que en los últimos años, China Merchants Securities ha construido de manera integral un sistema de inteligencia artificial, y su caso de asistente de empleado digital se ha introducido en el "Informe de prácticas de transformación digital de la empresa de valores y recopilación de casos (2022)".
Al mismo tiempo, algunas casas de bolsa buscan cooperación externa para explorar aplicaciones de IA aplicables al negocio de corretaje.
Por ejemplo, el 18 de mayo, Soochow Securities y Tonghuashun firmaron oficialmente un contrato. Las dos partes establecerán conjuntamente un instituto de investigación de inteligencia artificial para desarrollar conjuntamente Soochow Securities, un gran modelo de la industria de valores.
China Galaxy declaró en la plataforma de interacción con inversionistas el 4 de abril que la compañía ha cooperado con varias compañías de inteligencia artificial con competitividad en el mercado y ha logrado grandes logros en marketing inteligente, inversión inteligente, servicio al cliente inteligente, control de riesgo inteligente, documentos inteligentes, identidad La tecnología de IA se utiliza en campos como el reconocimiento, y la última tecnología de IA seguirá siendo objeto de seguimiento en el futuro para ampliar los escenarios de aplicación y los campos de aplicación de la tecnología de IA.
También hay proveedores de servicios de software financiero que apuntan al escenario de "IA + corretaje". Recientemente, se informó que Hang Seng Electronics podría lanzar un nuevo producto financiero de inteligencia digital posicionado en la investigación de inversiones de IA.
Además, Overseas Columbia University lanzó recientemente FinGPT, un producto modelo financiero a gran escala, junto con New York University Shanghai.
En los mercados extranjeros, los bancos de inversión han aplicado los últimos productos GPT al negocio de gestión de patrimonio. En marzo de este año, después de que OpenAI lanzara GPT-4, Morgan Stanley declaró que utilizó la tecnología GPT-4 para convertir todo el contenido de los think tanks en un formato que es más fácil de usar y operar. Morgan Stanley había probado previamente la herramienta con 300 asesores y planea implementarla ampliamente en los próximos meses, se informa.
La aplicación de la tecnología de inteligencia artificial no solo puede ayudar a varios departamentos comerciales de las empresas de valores a mejorar la eficiencia del trabajo, sino que también puede aprovechar las necesidades más amplias de gestión de patrimonio.
Hou Yanjun, gerente general de Houshi Tiancheng Investment, cree que la IA tendrá una amplia gama de aplicaciones en el campo financiero en el futuro en términos de minería de datos, algoritmos, servicio al cliente y eficiencia laboral.
Sin embargo, algunas personas en la industria señalaron que aún se debe explorar la implementación real de algunas tecnologías de IA. Además, la forma en que las empresas de valores toman en cuenta el cumplimiento cuando exploran las aplicaciones de IA es uno de los problemas comunes que enfrenta la industria. Por ejemplo, los humanos digitales virtuales, como los clones de IA de los analistas, todavía se encuentran en una "brecha regulatoria". **
Negociación de fondos AI+: prevención de tres riesgos principales
Por el contrario, para las compañías de fondos con un modelo comercial relativamente único, sus demandas de IA están más enfocadas. En los últimos años, algunas compañías de fondos han combinado la IA con el control de riesgos, la investigación, el servicio al cliente o la toma de decisiones asistida. La última tendencia es que las compañías de fondos han comenzado a aplicar la tecnología de IA al campo de las transacciones de capital y los enlaces de consulta.
Recientemente, Industrial Securities Global Fund ha lanzado un robot de comercio de fondos de IA: el comerciante inteligente "Xingbao". En la actualidad, "Xingbao" se ha lanzado oficialmente en la plataforma Qtrade.
Según los informes, los comerciantes de IA no solo pueden iniciar activamente la confirmación de preguntas a través de la identificación y extracción de elementos clave y la comprensión de la lógica del contexto, extraer intenciones de nivel profundo en tiempo real, distribuir preguntas activamente y obtener rápidamente las intenciones de la contraparte, sino también comunicarse a través de Preguntas y respuestas continuas, después de una serie de procesos de consulta y negociación, complete la recopilación de la demanda de consulta de la contraparte y envíe el estado de la consulta al comerciante en tiempo real, obtenga la retroalimentación final de la transacción correspondiente al comerciante y complete la transacción después de confirmar con la contraparte.
En marzo de este año, también se lanzó el robot de comercio de bonos con inteligencia artificial "Xing Xiaoer", desarrollado de forma independiente por Industrial Fund. La compañía se convirtió en la primera compañía de fondos públicos en lanzar un robot de consulta inteligente en la plataforma iDeal del centro de comercio de divisas.
"En el pasado, algunas instituciones intentaron combinar la IA con las transacciones, y más para explorar la inteligencia artificial a través de algoritmos de datos o reglas comerciales. En los últimos meses, con el aumento de las capacidades del modelo de lenguaje grande representadas por ChatGPT, este tipo de exploración Se ha vuelto a convertir en un punto caliente en la industria", señaló el experto de alto nivel de la industria antes mencionado al reportero de 21st Century Business Herald.
En su opinión, en los próximos meses o incluso años, las instituciones seguirán aumentando sus intentos de combinar IA con transacciones.
Esto se debe principalmente a que "la tecnología de IA, especialmente la nueva generación de tecnología de modelo de lenguaje grande, tiene un impacto en la mayoría de las industrias. En el campo del comercio, la tecnología y los algoritmos de IA se utilizan para profundizar continuamente los detalles de las transacciones de inversión, como el robot consulta, etc., liberando a las personas de escenarios de trabajo simples, repetitivos o incluso de sentido general, para que los comerciantes puedan concentrarse más en la excavación profesional”.
Sin embargo, también dijo que la IA actualmente funciona mejor en aplicaciones generales, pero el comercio es un campo muy profesional. Debido a las limitaciones de las fuentes de datos, los escenarios de entrenamiento y otros factores, no hay muchos casos exitosos. . Además de los avances tecnológicos, la aplicación exitosa de la IA requiere una gran cantidad de integración de la escena empresarial. Solo a través del pulido y el refinamiento profundo de la integración de la tecnología de la escena se puede implementar realmente la tecnología de la IA**.
Vale la pena mencionar que las transacciones de capital tienen requisitos extremadamente altos para elementos como seguridad, estabilidad y precisión. En el proceso de combinación con la tecnología de inteligencia artificial, aún es necesario protegerse contra los riesgos ocultos en los datos, los algoritmos y el poder de cómputo.
Los expertos de la industria senior mencionados anteriormente mencionaron en detalle que, en primer lugar, debido a los requisitos extremadamente altos para la seguridad y precisión de los datos en las transacciones de capital, la importancia de la base de datos ocupa el primer lugar en el proceso de aplicación de la tecnología de IA. La IA por sí misma no puede resolver el problema de la precisión de los datos, por lo que el trabajo básico de gobierno de datos es muy sólido. Primero debemos garantizar una base de datos de alta calidad, incluida la consistencia, precisión, seguridad de los datos, etc.
En segundo lugar, en términos de algoritmos, muchas cosas se pueden hacer a través de la inteligencia artificial AI, pero en la actualidad, los algoritmos de la tecnología AI a menudo hacen cosas con probabilidad matemática. La inteligencia artificial aún no se ha desarrollado para ser tan inteligente como los humanos, por lo que aparecerán resultados erróneos. Por ejemplo, el modelo grande de ChatGPT funciona bien la mayor parte del tiempo, pero en algunos casos, la respuesta no es confiable. Sin embargo, las transacciones de capital tienen una tolerancia muy baja a los errores, y no se permite que ocurra la probabilidad de uno en diez mil. En este caso, se debe prestar especial atención a cómo revisar o reconocer en múltiples capas los resultados generados por la IA.
En tercer lugar, en términos de poder de cómputo, la nueva generación de inteligencia artificial representada por grandes modelos de lenguaje tiene altos requisitos de poder de cómputo, con parámetros que van desde decenas de miles de millones a cientos de miles de millones, y se requiere mucho entrenamiento. Para las compañías de fondos, si toman prestadas directamente las capacidades del modelo público a gran escala de Baidu y HKUST Xunfei, esto implicará problemas de seguridad de datos. Si implementan y capacitan de forma independiente, también enfrentarán el problema de la relación de entrada-salida. un buen trabajo en la informática pública El equilibrio entre el poder de cómputo y el poder de cómputo privado es un problema que todas las empresas de la industria deben enfrentar.
Además, Yang Delong, economista jefe de Qianhai Open Source Fund, dijo que al aplicar la IA a las transacciones, el riesgo que debe evitarse radica en el cumplimiento de las transacciones, por ejemplo, si dichas transacciones tienen en cuenta la equidad de las transacciones al tomar en cuenta la eficiencia. Al mismo tiempo, también debemos prestar atención para prevenir riesgos sistémicos. Por ejemplo, Estados Unidos tiene una gran proporción de inversión cuantitativa, y puede haber una estampida causada por el comercio cuantitativo, lo que hace que el Dow caiga 1,000 puntos en un instante. Estos riesgos deben tomarse en serio.
**¿Puede la IA reemplazar a los administradores de fondos activos? **
Por otro lado, el mercado está más preocupado por si la IA puede reemplazar a los administradores de fondos en el futuro y realizar inversiones independientes.
"En la inversión cuantitativa, la tecnología de IA se ha utilizado ampliamente en la toma de decisiones de inversión, pero hay relativamente pocos casos en los que los alcistas subjetivos, especialmente la inversión de valor, utilizan esta tecnología". Para lograr la inversión de IA en la estrategia de inversión de valor, es necesario tener una capacidad de inversión de valor profunda + tecnología de IA avanzada y comprender la tecnología. La combinación de los dos funcionará. Al mismo tiempo, se pueden gastar muchos costos. en investigación y desarrollo en este proceso.
"chat GPT ha puesto la IA en el centro de atención, pero las tecnologías específicas de IA, como el aprendizaje automático, ya se han utilizado ampliamente en la cuantificación, por lo que la aplicación de la IA en el campo de la cuantificación y la inversión ya no se encuentra en la etapa inicial, y ahora tiene madurado. Sin embargo, los últimos algoritmos y la potencia informática aún están en proceso de iteración constante. A largo plazo, la IA es una de las buenas ayudas a la inversión, pero en el futuro es poco probable que la IA reemplace por completo la inversión humana, pero la inversión en IA puede reemplazar No sabes cómo invertir con IA”, señaló Hu Bo, administrador de fondos FOF de Rongzhi Investment.
Yang Delong también mencionó que es factible que las compañías de fondos apliquen tecnología de IA para participar en algún trabajo auxiliar en la investigación de inversiones, porque las aplicaciones de IA pueden ahorrar mucha mano de obra y también tienen algunas ventajas que el trabajo manual no tiene, como fuertes capacidades de computación de datos y así sucesivamente. Pero es poco probable que reemplace completamente el trabajo humano. Después de todo, todavía hay muchos aspectos del mercado de capitales que requieren un juicio manual, por lo que la IA no puede reemplazar por completo el trabajo manual.
De acuerdo con los expertos de la industria antes mencionados, si la tecnología de IA se puede aplicar con éxito a la toma de decisiones de inversión depende de tres aspectos: primero, la viabilidad técnica, qué campos puede potenciar la IA y qué vínculos la tecnología de IA es relativamente madura; Viabilidad social, en el proceso de toma de decisiones de inversión, en qué campos los administradores de inversiones y los investigadores están más dispuestos a usar la tecnología de IA, qué enlaces son más fáciles de lograr el empoderamiento de la IA; el tercero es la relación de entrada-salida, muchas aplicaciones de IA son proyectos innovadores, hay una probabilidad de falla, debe considerar la relación insumo-producto. **
"Teniendo en cuenta estos tres aspectos, en la actualidad, cuando se invierte en investigación, la tecnología de IA es relativamente madura para clasificar los registros de investigación, refinar el contenido de la información y redactar informes de investigación. Se espera que los investigadores de inversiones estén más dispuestos a utilizar la tecnología de IA para mejorar. La eficiencia del trabajo es alta y el costo de inversión no es demasiado grande. Estos pueden priorizarse para formar herramientas auxiliares inteligentes para potenciar la investigación de inversiones y aumentar la eficiencia. La decisión de inversión específica depende más de la experiencia personal y la capacidad del administrador del fondo. La tecnología de IA no está madura y la inversión es difícil de determinar la disposición del personal y el grado de integración, y es aún más difícil medir la relación de entrada a salida, por lo que la participación de IA en ella es mucho más lenta. Se espera que la inversión cuantitativa sea el primer campo en utilizar las capacidades de IA para la toma de decisiones”, dijo Express.
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El riesgo acecha bajo el auge de "IA+finanzas" en el futuro
Original: 21st Century Business Herald
La ola actual de aplicaciones de inteligencia artificial provocada por Chat GPT se extiende a la industria financiera.
Recientemente, China Industrial Securities Global Fund lanzó un robot de comercio de fondos de IA: el comerciante inteligente "Xingbao", convirtiéndose en la primera compañía de fondos nacional en aplicar la tecnología de IA al campo del comercio de fondos.
De hecho, bajo la marea de la IA, desde clones de IA de analistas de valores, inversión cuantitativa de IA hasta robots de negociación de fondos de IA... Desde este año, muchas instituciones financieras, como sociedades de valores y compañías de fondos, han lanzado escenarios de inversión.Productos de IA. Al mismo tiempo, los proveedores de servicios de software financiero representados por Hang Seng Electronics también están promoviendo la implementación de productos de investigación de inversión de IA.
Desde 2016, las empresas de valores han lanzado sucesivamente aplicaciones inteligentes, como servicios de asesoría robótica y laboratorios de innovación digital.La tendencia general es integrar profundamente la tecnología de inteligencia artificial con las operaciones, la gestión de riesgos, el servicio al cliente y otros negocios. Al mismo tiempo, las compañías de fondos también están haciendo el mismo intento e incluso han integrado métodos de inteligencia artificial en el proceso de transacción. El nacimiento de Chat GPT ha acelerado este proceso.
"Para la aplicación de IA, la industria en su conjunto aún se encuentra en la etapa inicial de exploración. La industria está pensando desde varias direcciones en cómo utilizar la tecnología de IA para mejorar su propia eficiencia y eficacia operativa. Entre ellas, las empresas más activas tienen comenzado a tratar de lanzar productos relacionados, con éxito. Hay muchos casos, pero también hay muchos casos de fracaso ", señaló un experto de la industria al reportero 21st Century Business Herald.
Con respecto a la combinación de IA y transacciones, la persona cree que las transacciones de capital tienen requisitos extremadamente altos de seguridad, estabilidad y precisión. Por lo tanto, las aplicaciones como las transacciones de capital de IA aún deben protegerse contra los riesgos ocultos en los datos, los algoritmos y la potencia informática. **
AI+brokers: debe tener en cuenta el cumplimiento
Como todos sabemos, el lanzamiento de ChatGPT marca que el desarrollo de la IA ha entrado en una nueva era de inteligencia artificial general (AGI). Las aplicaciones de IA como el diálogo, la escritura y los diagramas de Vincent basados en "modelos grandes" también han comenzado a afectar el negocio de las sociedades de valores.
En mayo de este año, el avatar de IA de un analista de corretaje salió a la luz pública por primera vez.
China Merchants Securities creó un avatar digital de IA para Gu Jia, su principal analista de medios. Según la presentación oficial, el avatar de IA de Gu Jia puede aparecer en presentaciones itinerantes, conferencias de prensa, interpretaciones de informes de investigación, conferencias telefónicas con analistas y donde sea que los clientes lo necesiten.
Se entiende que en los últimos años, China Merchants Securities ha construido de manera integral un sistema de inteligencia artificial, y su caso de asistente de empleado digital se ha introducido en el "Informe de prácticas de transformación digital de la empresa de valores y recopilación de casos (2022)".
Al mismo tiempo, algunas casas de bolsa buscan cooperación externa para explorar aplicaciones de IA aplicables al negocio de corretaje.
Por ejemplo, el 18 de mayo, Soochow Securities y Tonghuashun firmaron oficialmente un contrato. Las dos partes establecerán conjuntamente un instituto de investigación de inteligencia artificial para desarrollar conjuntamente Soochow Securities, un gran modelo de la industria de valores.
China Galaxy declaró en la plataforma de interacción con inversionistas el 4 de abril que la compañía ha cooperado con varias compañías de inteligencia artificial con competitividad en el mercado y ha logrado grandes logros en marketing inteligente, inversión inteligente, servicio al cliente inteligente, control de riesgo inteligente, documentos inteligentes, identidad La tecnología de IA se utiliza en campos como el reconocimiento, y la última tecnología de IA seguirá siendo objeto de seguimiento en el futuro para ampliar los escenarios de aplicación y los campos de aplicación de la tecnología de IA.
También hay proveedores de servicios de software financiero que apuntan al escenario de "IA + corretaje". Recientemente, se informó que Hang Seng Electronics podría lanzar un nuevo producto financiero de inteligencia digital posicionado en la investigación de inversiones de IA.
Además, Overseas Columbia University lanzó recientemente FinGPT, un producto modelo financiero a gran escala, junto con New York University Shanghai.
En los mercados extranjeros, los bancos de inversión han aplicado los últimos productos GPT al negocio de gestión de patrimonio. En marzo de este año, después de que OpenAI lanzara GPT-4, Morgan Stanley declaró que utilizó la tecnología GPT-4 para convertir todo el contenido de los think tanks en un formato que es más fácil de usar y operar. Morgan Stanley había probado previamente la herramienta con 300 asesores y planea implementarla ampliamente en los próximos meses, se informa.
La aplicación de la tecnología de inteligencia artificial no solo puede ayudar a varios departamentos comerciales de las empresas de valores a mejorar la eficiencia del trabajo, sino que también puede aprovechar las necesidades más amplias de gestión de patrimonio.
Hou Yanjun, gerente general de Houshi Tiancheng Investment, cree que la IA tendrá una amplia gama de aplicaciones en el campo financiero en el futuro en términos de minería de datos, algoritmos, servicio al cliente y eficiencia laboral.
Sin embargo, algunas personas en la industria señalaron que aún se debe explorar la implementación real de algunas tecnologías de IA. Además, la forma en que las empresas de valores toman en cuenta el cumplimiento cuando exploran las aplicaciones de IA es uno de los problemas comunes que enfrenta la industria. Por ejemplo, los humanos digitales virtuales, como los clones de IA de los analistas, todavía se encuentran en una "brecha regulatoria". **
Negociación de fondos AI+: prevención de tres riesgos principales
Por el contrario, para las compañías de fondos con un modelo comercial relativamente único, sus demandas de IA están más enfocadas. En los últimos años, algunas compañías de fondos han combinado la IA con el control de riesgos, la investigación, el servicio al cliente o la toma de decisiones asistida. La última tendencia es que las compañías de fondos han comenzado a aplicar la tecnología de IA al campo de las transacciones de capital y los enlaces de consulta.
Recientemente, Industrial Securities Global Fund ha lanzado un robot de comercio de fondos de IA: el comerciante inteligente "Xingbao". En la actualidad, "Xingbao" se ha lanzado oficialmente en la plataforma Qtrade.
Según los informes, los comerciantes de IA no solo pueden iniciar activamente la confirmación de preguntas a través de la identificación y extracción de elementos clave y la comprensión de la lógica del contexto, extraer intenciones de nivel profundo en tiempo real, distribuir preguntas activamente y obtener rápidamente las intenciones de la contraparte, sino también comunicarse a través de Preguntas y respuestas continuas, después de una serie de procesos de consulta y negociación, complete la recopilación de la demanda de consulta de la contraparte y envíe el estado de la consulta al comerciante en tiempo real, obtenga la retroalimentación final de la transacción correspondiente al comerciante y complete la transacción después de confirmar con la contraparte.
En marzo de este año, también se lanzó el robot de comercio de bonos con inteligencia artificial "Xing Xiaoer", desarrollado de forma independiente por Industrial Fund. La compañía se convirtió en la primera compañía de fondos públicos en lanzar un robot de consulta inteligente en la plataforma iDeal del centro de comercio de divisas.
"En el pasado, algunas instituciones intentaron combinar la IA con las transacciones, y más para explorar la inteligencia artificial a través de algoritmos de datos o reglas comerciales. En los últimos meses, con el aumento de las capacidades del modelo de lenguaje grande representadas por ChatGPT, este tipo de exploración Se ha vuelto a convertir en un punto caliente en la industria", señaló el experto de alto nivel de la industria antes mencionado al reportero de 21st Century Business Herald.
En su opinión, en los próximos meses o incluso años, las instituciones seguirán aumentando sus intentos de combinar IA con transacciones.
Esto se debe principalmente a que "la tecnología de IA, especialmente la nueva generación de tecnología de modelo de lenguaje grande, tiene un impacto en la mayoría de las industrias. En el campo del comercio, la tecnología y los algoritmos de IA se utilizan para profundizar continuamente los detalles de las transacciones de inversión, como el robot consulta, etc., liberando a las personas de escenarios de trabajo simples, repetitivos o incluso de sentido general, para que los comerciantes puedan concentrarse más en la excavación profesional”.
Sin embargo, también dijo que la IA actualmente funciona mejor en aplicaciones generales, pero el comercio es un campo muy profesional. Debido a las limitaciones de las fuentes de datos, los escenarios de entrenamiento y otros factores, no hay muchos casos exitosos. . Además de los avances tecnológicos, la aplicación exitosa de la IA requiere una gran cantidad de integración de la escena empresarial. Solo a través del pulido y el refinamiento profundo de la integración de la tecnología de la escena se puede implementar realmente la tecnología de la IA**.
Vale la pena mencionar que las transacciones de capital tienen requisitos extremadamente altos para elementos como seguridad, estabilidad y precisión. En el proceso de combinación con la tecnología de inteligencia artificial, aún es necesario protegerse contra los riesgos ocultos en los datos, los algoritmos y el poder de cómputo.
Los expertos de la industria senior mencionados anteriormente mencionaron en detalle que, en primer lugar, debido a los requisitos extremadamente altos para la seguridad y precisión de los datos en las transacciones de capital, la importancia de la base de datos ocupa el primer lugar en el proceso de aplicación de la tecnología de IA. La IA por sí misma no puede resolver el problema de la precisión de los datos, por lo que el trabajo básico de gobierno de datos es muy sólido. Primero debemos garantizar una base de datos de alta calidad, incluida la consistencia, precisión, seguridad de los datos, etc.
En segundo lugar, en términos de algoritmos, muchas cosas se pueden hacer a través de la inteligencia artificial AI, pero en la actualidad, los algoritmos de la tecnología AI a menudo hacen cosas con probabilidad matemática. La inteligencia artificial aún no se ha desarrollado para ser tan inteligente como los humanos, por lo que aparecerán resultados erróneos. Por ejemplo, el modelo grande de ChatGPT funciona bien la mayor parte del tiempo, pero en algunos casos, la respuesta no es confiable. Sin embargo, las transacciones de capital tienen una tolerancia muy baja a los errores, y no se permite que ocurra la probabilidad de uno en diez mil. En este caso, se debe prestar especial atención a cómo revisar o reconocer en múltiples capas los resultados generados por la IA.
En tercer lugar, en términos de poder de cómputo, la nueva generación de inteligencia artificial representada por grandes modelos de lenguaje tiene altos requisitos de poder de cómputo, con parámetros que van desde decenas de miles de millones a cientos de miles de millones, y se requiere mucho entrenamiento. Para las compañías de fondos, si toman prestadas directamente las capacidades del modelo público a gran escala de Baidu y HKUST Xunfei, esto implicará problemas de seguridad de datos. Si implementan y capacitan de forma independiente, también enfrentarán el problema de la relación de entrada-salida. un buen trabajo en la informática pública El equilibrio entre el poder de cómputo y el poder de cómputo privado es un problema que todas las empresas de la industria deben enfrentar.
Además, Yang Delong, economista jefe de Qianhai Open Source Fund, dijo que al aplicar la IA a las transacciones, el riesgo que debe evitarse radica en el cumplimiento de las transacciones, por ejemplo, si dichas transacciones tienen en cuenta la equidad de las transacciones al tomar en cuenta la eficiencia. Al mismo tiempo, también debemos prestar atención para prevenir riesgos sistémicos. Por ejemplo, Estados Unidos tiene una gran proporción de inversión cuantitativa, y puede haber una estampida causada por el comercio cuantitativo, lo que hace que el Dow caiga 1,000 puntos en un instante. Estos riesgos deben tomarse en serio.
**¿Puede la IA reemplazar a los administradores de fondos activos? **
Por otro lado, el mercado está más preocupado por si la IA puede reemplazar a los administradores de fondos en el futuro y realizar inversiones independientes.
"En la inversión cuantitativa, la tecnología de IA se ha utilizado ampliamente en la toma de decisiones de inversión, pero hay relativamente pocos casos en los que los alcistas subjetivos, especialmente la inversión de valor, utilizan esta tecnología". Para lograr la inversión de IA en la estrategia de inversión de valor, es necesario tener una capacidad de inversión de valor profunda + tecnología de IA avanzada y comprender la tecnología. La combinación de los dos funcionará. Al mismo tiempo, se pueden gastar muchos costos. en investigación y desarrollo en este proceso.
"chat GPT ha puesto la IA en el centro de atención, pero las tecnologías específicas de IA, como el aprendizaje automático, ya se han utilizado ampliamente en la cuantificación, por lo que la aplicación de la IA en el campo de la cuantificación y la inversión ya no se encuentra en la etapa inicial, y ahora tiene madurado. Sin embargo, los últimos algoritmos y la potencia informática aún están en proceso de iteración constante. A largo plazo, la IA es una de las buenas ayudas a la inversión, pero en el futuro es poco probable que la IA reemplace por completo la inversión humana, pero la inversión en IA puede reemplazar No sabes cómo invertir con IA”, señaló Hu Bo, administrador de fondos FOF de Rongzhi Investment.
Yang Delong también mencionó que es factible que las compañías de fondos apliquen tecnología de IA para participar en algún trabajo auxiliar en la investigación de inversiones, porque las aplicaciones de IA pueden ahorrar mucha mano de obra y también tienen algunas ventajas que el trabajo manual no tiene, como fuertes capacidades de computación de datos y así sucesivamente. Pero es poco probable que reemplace completamente el trabajo humano. Después de todo, todavía hay muchos aspectos del mercado de capitales que requieren un juicio manual, por lo que la IA no puede reemplazar por completo el trabajo manual.
De acuerdo con los expertos de la industria antes mencionados, si la tecnología de IA se puede aplicar con éxito a la toma de decisiones de inversión depende de tres aspectos: primero, la viabilidad técnica, qué campos puede potenciar la IA y qué vínculos la tecnología de IA es relativamente madura; Viabilidad social, en el proceso de toma de decisiones de inversión, en qué campos los administradores de inversiones y los investigadores están más dispuestos a usar la tecnología de IA, qué enlaces son más fáciles de lograr el empoderamiento de la IA; el tercero es la relación de entrada-salida, muchas aplicaciones de IA son proyectos innovadores, hay una probabilidad de falla, debe considerar la relación insumo-producto. **
"Teniendo en cuenta estos tres aspectos, en la actualidad, cuando se invierte en investigación, la tecnología de IA es relativamente madura para clasificar los registros de investigación, refinar el contenido de la información y redactar informes de investigación. Se espera que los investigadores de inversiones estén más dispuestos a utilizar la tecnología de IA para mejorar. La eficiencia del trabajo es alta y el costo de inversión no es demasiado grande. Estos pueden priorizarse para formar herramientas auxiliares inteligentes para potenciar la investigación de inversiones y aumentar la eficiencia. La decisión de inversión específica depende más de la experiencia personal y la capacidad del administrador del fondo. La tecnología de IA no está madura y la inversión es difícil de determinar la disposición del personal y el grado de integración, y es aún más difícil medir la relación de entrada a salida, por lo que la participación de IA en ella es mucho más lenta. Se espera que la inversión cuantitativa sea el primer campo en utilizar las capacidades de IA para la toma de decisiones”, dijo Express.