Нещодавно Глобальний фонд China Industrial Securities Global Fund запустив робота для торгівлі фондами AI — інтелектуального трейдера «Xingbao», ставши першою вітчизняною фондовою компанією, яка застосувала технологію AI у сфері торгівлі фондами.
Фактично, під хвилею ШІ, від ШІ-аватар брокерських аналітиків, ШІ-кількісних інвестицій до ШІ-роботів для торгівлі фондами... З цього року багато фінансових установ, як-от брокерські та фондові компанії, запустили інвестиційні сценарії Продукти ШІ. У той же час постачальники послуг фінансового програмного забезпечення, представлені Hang Seng Electronics, також сприяють впровадженню інвестиційних дослідницьких продуктів ШІ.
З 2016 року компанії, що працюють з цінними паперами, послідовно запускають інтелектуальні програми, такі як робо-консультаційні служби та лабораторії цифрових інновацій. Загальна тенденція полягає в глибокій інтеграції технології штучного інтелекту в операції, управління ризиками, обслуговування клієнтів та інші види діяльності. У той же час, фондові компанії також роблять таку ж спробу і навіть інтегрували методи ШІ в процес транзакцій. Народження Chat GPT прискорило цей процес.
«Індустрія в цілому все ще перебуває на початковій стадії розробки щодо застосування штучного інтелекту. Галузь думає з різних напрямків, як використовувати технологію штучного інтелекту, щоб підвищити власну операційну ефективність і результативність. Серед них найбільш активні компанії мають почали намагатися випустити на ринок пов’язані продукти з успіхом. Є багато випадків, але є також багато випадків невдач», – зазначив старший інсайдер у галузі репортеру 21st Century Business Herald.
Що стосується поєднання ШІ та транзакцій, особа вважає, що операції з капіталом мають надзвичайно високі вимоги до безпеки, стабільності та точності. Тому такі програми, як операції з капіталом ШІ, все ще повинні захищати від прихованих ризиків у даних, алгоритмах і обчислювальній потужності. **
AI+брокери: потрібно враховувати відповідність
Як ми всі знаємо, запуск ChatGPT означає, що розробка штучного інтелекту вступила в нову еру загального штучного інтелекту (AGI). Додатки ШІ, такі як діалоги, письмо та діаграми Вінсента, засновані на «великих моделях», також почали впливати бізнес компаній з цінними паперами.
У травні цього року ШІ-аватар аналітика брокерської компанії вперше потрапив у поле зору громадськості.
China Merchants Securities створила цифровий аватар зі штучним інтелектом для Гу Цзя, свого головного медіа-аналітика. Відповідно до офіційного вступу, аватар Гу Цзя зі штучним інтелектом може з’являтися на виїзних шоу, прес-конференціях, інтерпретаціях звітів про дослідження, телефонних конференціях аналітиків і скрізь, де це потрібно клієнтам.
Зрозуміло, що за останні роки China Merchants Securities всебічно побудувала систему штучного інтелекту, а її цифровий випадок помічника співробітника був представлений у «Звіті про практику цифрової трансформації Securities Company та колекції справ (2022)».
У той же час деякі брокерські компанії шукають зовнішню співпрацю для вивчення програм штучного інтелекту, застосовних до брокерського бізнесу.
Наприклад, 18 травня Soochow Securities і Tonghuashun офіційно підписали контракт, згідно з яким обидві сторони спільно створять дослідницький інститут штучного інтелекту для спільної розробки Soochow Securities – великої моделі індустрії цінних паперів.
4 квітня на платформі взаємодії з інвесторами China Galaxy заявила, що компанія співпрацює з низкою конкурентоспроможних на ринку компаній зі штучним інтелектом і досягла великих успіхів у розумному маркетингу, розумних інвестиціях, розумному обслуговуванні клієнтів, розумному контролі ризиків, розумних документах, ідентифікації. Технологія штучного інтелекту використовується в таких сферах, як розпізнавання, і новітні технології штучного інтелекту продовжуватимуть розвиватися в майбутньому, щоб розширити сценарії застосування та сфери застосування технології штучного інтелекту.
Існують також постачальники послуг фінансового програмного забезпечення, орієнтовані на сценарій «AI + брокерство». Нещодавно повідомлялося, що Hang Seng Electronics може запустити новий фінансовий продукт цифрового інтелекту, який позиціонується в дослідженні інвестицій у штучний інтелект.
Крім того, закордонний Колумбійський університет нещодавно запустив FinGPT, фінансовий широкомасштабний модельний продукт, спільно з Нью-Йоркським університетом у Шанхаї.
На закордонних ринках інвестиційні банки застосували новітні продукти GPT для управління капіталом. У березні цього року, після того, як OpenAI випустила GPT-4, Morgan Stanley заявила, що використала технологію GPT-4 для перетворення всього вмісту аналітичних центрів у формат, який простіший у використанні та роботі. Повідомляється, що Morgan Stanley раніше тестував інструмент із 300 консультантами та планує широко розгорнути його в найближчі місяці.
Застосування технології штучного інтелекту може не тільки допомогти різним бізнес-департаментам компаній, що працюють з цінними паперами, підвищити ефективність роботи, але й задовольнити ширші потреби управління капіталом.
Хоу Яньцзюнь, генеральний менеджер Houshi Tiancheng Investment, вважає, що ШІ матиме широкий спектр застосувань у фінансовій сфері в майбутньому з точки зору інтелектуального аналізу даних, алгоритмів, обслуговування клієнтів та ефективності роботи.
Однак деякі представники галузі зазначили, що фактичне впровадження деяких технологій штучного інтелекту ще потребує вивчення. Крім того, одна з поширених проблем, з якою стикається галузь, – те, як компанії з цінними паперами враховують відповідність вимогам під час вивчення програм ШІ. Наприклад, віртуальні цифрові люди, такі як штучний інтелект, клони аналітиків, все ще перебувають у «регуляторній прогалині». **
Торгівля фондами AI+: запобігання трьом основним ризикам
Навпаки, для інвестиційних компаній із відносно єдиною бізнес-моделлю їхні вимоги до ШІ більш цілеспрямовані. Останніми роками деякі інвестиційні компанії поєднали штучний інтелект з контролем ризиків, дослідженнями, обслуговуванням клієнтів або допомогою в прийнятті рішень. Остання тенденція полягає в тому, що фондові компанії почали застосовувати технологію штучного інтелекту в сфері операцій з капіталом і посилань для запитів.
Нещодавно Industrial Securities Global Fund запустив торгового робота фондів AI – інтелектуального трейдера «Xingbao». Наразі «Xingbao» офіційно запущено на платформі Qtrade.
Відповідно до звітів, трейдери штучного інтелекту можуть не тільки активно ініціювати підтвердження запитань шляхом ідентифікації та вилучення ключових елементів і розуміння логіки контексту, витягувати наміри глибокого рівня в режимі реального часу, активно розповсюджувати запитання та швидко отримувати наміри контрагентів, а й спілкуватися через безперервні питання та відповіді, після серії запитів і процесу переговорів, завершення збору попиту на запит контрагента та передача трейдеру статусу запиту в режимі реального часу, отримання кінцевого відповідного зворотного зв’язку транзакції для трейдера та завершення транзакцію після підтвердження з контрагентом.
У березні цього року також був запущений штучний робот для торгівлі облігаціями «Xing Xiaoer», незалежно розроблений Industrial Fund.Компанія стала першою публічною компанією, яка запустила інтелектуального робота-запиту на платформі iDeal торгового центру іноземної валюти.
«У минулому деякі інституції намагалися поєднати штучний інтелект із транзакціями, а також досліджувати штучний інтелект за допомогою алгоритмів даних або бізнес-правил. Останніми місяцями, із зростанням можливостей великих мовних моделей, представлених ChatGPT, цей тип розвідка. Він знову став гарячою точкою в галузі", - зазначив вищезгаданий старший інсайдер галузі репортеру 21st Century Business Herald.
На його думку, у найближчі кілька місяців або навіть років установи продовжуватимуть збільшувати свої спроби поєднати ШІ з транзакціями.
Це головним чином тому, що «технологія штучного інтелекту, особливо нове покоління технології великої мовної моделі, впливає на більшість галузей промисловості. У сфері торгівлі технології та алгоритми штучного інтелекту використовуються для постійного поглиблення деталей інвестиційних транзакцій, таких як робот запит тощо, звільняючи людей від простих, повторюваних або навіть загальнозрозумілих сценаріїв роботи, щоб трейдери могли більше зосередитися на професійному копанні».
Однак він також сказав, що штучний інтелект наразі працює краще в загальних програмах, але трейдинг є дуже професійною сферою. Через обмеження джерел даних, сценаріїв навчання та інших факторів не так багато успішних випадків. Окрім технологічних проривів, для успішного застосування штучного інтелекту потрібна інтеграція великої кількості бізнес-сцени.Тільки шляхом шліфування та глибокого вдосконалення інтеграції технологій сцени можна по-справжньому впровадити технологію ШІ**.
Варто зазначити, що операції з капіталом мають надзвичайно високі вимоги до таких елементів, як безпека, стабільність і точність.У процесі поєднання з технологією ШІ все ще необхідно захистити від прихованих ризиків у даних, алгоритмах та обчислювальній потужності.
Вищезгадані високопоставлені інсайдери галузі детально згадали, що, перш за все, через надзвичайно високі вимоги до безпеки даних і точності в капітальних транзакціях, важливість основи даних займає перше місце в процесі застосування технології ШІ. Штучний інтелект сам по собі не може вирішити проблему точності даних, тому базова робота з управління даними є дуже надійною.Спочатку ми повинні забезпечити високоякісну основу даних, включаючи послідовність даних, точність, безпеку тощо.
По-друге, з точки зору алгоритмів, багато речей можна зробити за допомогою штучного інтелекту AI, але в даний час алгоритми технології AI часто роблять речі з математичною ймовірністю. Штучний інтелект ще не розвинувся, щоб бути таким же розумним, як люди, тому з’являться помилкові результати. Наприклад, велика модель ChatGPT працює добре більшу частину часу, але в деяких випадках відповідь є ненадійною. Проте операції з капіталом мають дуже низьку толерантність до помилок, і ймовірність одна з десяти тисяч не допускається. У цьому випадку особливу увагу необхідно приділити тому, як переглядати або багаторівневе розпізнавання результатів, створених ШІ.
По-третє, з точки зору обчислювальної потужності, нове покоління штучного інтелекту, представлене великими мовними моделями, має високі вимоги до обчислювальної потужності, параметри якої коливаються від десятків мільярдів до сотень мільярдів, і вимагає багато навчання. Для компаній, що займаються фондами, якщо вони безпосередньо запозичать можливості загальнодоступної великомасштабної моделі Baidu та HKUST Xunfei, це спричинить проблеми з безпекою даних. Якщо вони розгортатимуться та навчатимуться самостійно, вони також зіткнуться з проблемою співвідношення витрат і випуску. Як це зробити Баланс між обчислювальною потужністю та приватною обчислювальною потужністю є проблемою, з якою мають стикатися всі компанії в галузі.
Крім того, Ян Делонг, головний економіст Qianhai Open Source Fund, сказав, що при застосуванні штучного інтелекту до транзакцій ризик, якого слід уникати, полягає у відповідності транзакцій, наприклад, чи враховуються такі транзакції чесність транзакцій під час прийняття врахувати ефективність. У той же час ми також повинні звернути увагу на запобігання системним ризикам. Наприклад, Сполучені Штати мають велику частку кількісних інвестицій, і може статися тиснява, спричинена кількісною торгівлею, що призведе до падіння Dow на 1000 пунктів у мить. Ці ризики потрібно сприймати серйозно.
**Чи може ШІ замінити активних менеджерів коштів? **
З іншого боку, ринок більше стурбований тим, чи зможе штучний інтелект замінити менеджерів фондів у майбутньому та проводити незалежні інвестиції?
«У кількісних інвестиціях технологія штучного інтелекту широко використовується для прийняття інвестиційних рішень, але є відносно небагато випадків, коли суб’єктивні бики, особливо цінні інвестиції, використовують цю технологію», — зазначив Хе Лі, менеджер інвестиційного фонду Zhishan. Щоб досягти стратегії інвестування в цінні інвестування ШІ, необхідно володіти глибокою здатністю інвестувати цінність + передовою технологією ШІ та розуміти технологію. Поєднання цих двох буде працювати. У той же час, може бути витрачено багато коштів на дослідження та розробки в цьому процесі.
«chat GPT привернув увагу ШІ, але конкретні технології ШІ, такі як машинне навчання, вже широко використовуються в кількісному визначенні, тому застосування ШІ в галузі кількісного визначення та інвестицій більше не знаходиться на початковій стадії, а тепер воно має Проте найновіші алгоритми та обчислювальна потужність все ще перебувають у процесі постійної ітерації. У довгостроковій перспективі ШІ є одним із хороших інвестиційних засобів, але в майбутньому ШІ навряд чи повністю замінить людські інвестиції, але інвестиції в ШІ може замінити Ви не знаєте, як інвестувати за допомогою штучного інтелекту», — зазначив Ху Бо, FOF-менеджер фонду Rongzhi Investment.
Ян Делонг також зазначив, що для інвестиційних компаній цілком можливо застосовувати технологію штучного інтелекту для участі в деяких допоміжних роботах в інвестиційних дослідженнях, тому що програми штучного інтелекту справді можуть заощадити багато робочої сили, а також мають деякі переваги, яких не має ручна праця, наприклад сильні можливості обчислення даних тощо. Але навряд чи вона повністю замінить людську працю. Зрештою, існує ще багато аспектів ринку капіталу, які вимагають ручного оцінювання, тому ШІ не може повністю замінити ручну працю.
За словами вищезгаданих старших інсайдерів галузі, чи можна успішно застосувати технологію штучного інтелекту для прийняття інвестиційних рішень, залежить від трьох аспектів: по-перше, технічної здійсненності, які сфери може розширити можливості штучного інтелекту та які зв’язки технологія штучного інтелекту є відносно зрілою; соціальна здійсненність, у процесі прийняття інвестиційних рішень, у яких галузях інвестиційні менеджери та дослідники більш охоче використовують технологію штучного інтелекту, які зв’язки легше досягти розширення можливостей штучного інтелекту; третє – співвідношення витрат і результатів, багато програм ШІ є інноваційними проектами, є ймовірність відмови, необхідно враховувати співвідношення витрати-випуск. **
«Враховуючи ці три аспекти, наразі, інвестуючи в дослідження, технологія штучного інтелекту є відносно зрілою для сортування записів досліджень, уточнення інформаційного вмісту та написання дослідницьких звітів. Очікується, що інвестиційні дослідники більш охоче використовують технологію штучного інтелекту для самовдосконалення. .. Ефективність роботи є високою, а вартість інвестицій не надто великою. Їх можна розставити за пріоритетами для формування інтелектуальних допоміжних інструментів для розширення можливостей інвестиційних досліджень і підвищення ефективності. Конкретне інвестиційне рішення залежить більше від особистого досвіду та здібностей менеджера фонду. Технологія штучного інтелекту не є зрілою, і інвестиції Важко визначити готовність персоналу та ступінь інтеграції, а ще важче виміряти співвідношення вхідних ресурсів до результату, тому участь ШІ в цьому відбувається набагато повільніше. , очікується, що кількісні інвестиції стануть першою сферою, яка використовує можливості штучного інтелекту для прийняття рішень», — сказав він express.
Переглянути оригінал
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Ризик загрозливий під час зростання «AI+finance» у майбутньому
Оригінал: 21st Century Business Herald
Поточна хвиля додатків штучного інтелекту, викликана Chat GPT, поширюється на фінансову індустрію.
Нещодавно Глобальний фонд China Industrial Securities Global Fund запустив робота для торгівлі фондами AI — інтелектуального трейдера «Xingbao», ставши першою вітчизняною фондовою компанією, яка застосувала технологію AI у сфері торгівлі фондами.
Фактично, під хвилею ШІ, від ШІ-аватар брокерських аналітиків, ШІ-кількісних інвестицій до ШІ-роботів для торгівлі фондами... З цього року багато фінансових установ, як-от брокерські та фондові компанії, запустили інвестиційні сценарії Продукти ШІ. У той же час постачальники послуг фінансового програмного забезпечення, представлені Hang Seng Electronics, також сприяють впровадженню інвестиційних дослідницьких продуктів ШІ.
З 2016 року компанії, що працюють з цінними паперами, послідовно запускають інтелектуальні програми, такі як робо-консультаційні служби та лабораторії цифрових інновацій. Загальна тенденція полягає в глибокій інтеграції технології штучного інтелекту в операції, управління ризиками, обслуговування клієнтів та інші види діяльності. У той же час, фондові компанії також роблять таку ж спробу і навіть інтегрували методи ШІ в процес транзакцій. Народження Chat GPT прискорило цей процес.
«Індустрія в цілому все ще перебуває на початковій стадії розробки щодо застосування штучного інтелекту. Галузь думає з різних напрямків, як використовувати технологію штучного інтелекту, щоб підвищити власну операційну ефективність і результативність. Серед них найбільш активні компанії мають почали намагатися випустити на ринок пов’язані продукти з успіхом. Є багато випадків, але є також багато випадків невдач», – зазначив старший інсайдер у галузі репортеру 21st Century Business Herald.
Що стосується поєднання ШІ та транзакцій, особа вважає, що операції з капіталом мають надзвичайно високі вимоги до безпеки, стабільності та точності. Тому такі програми, як операції з капіталом ШІ, все ще повинні захищати від прихованих ризиків у даних, алгоритмах і обчислювальній потужності. **
AI+брокери: потрібно враховувати відповідність
Як ми всі знаємо, запуск ChatGPT означає, що розробка штучного інтелекту вступила в нову еру загального штучного інтелекту (AGI). Додатки ШІ, такі як діалоги, письмо та діаграми Вінсента, засновані на «великих моделях», також почали впливати бізнес компаній з цінними паперами.
У травні цього року ШІ-аватар аналітика брокерської компанії вперше потрапив у поле зору громадськості.
China Merchants Securities створила цифровий аватар зі штучним інтелектом для Гу Цзя, свого головного медіа-аналітика. Відповідно до офіційного вступу, аватар Гу Цзя зі штучним інтелектом може з’являтися на виїзних шоу, прес-конференціях, інтерпретаціях звітів про дослідження, телефонних конференціях аналітиків і скрізь, де це потрібно клієнтам.
Зрозуміло, що за останні роки China Merchants Securities всебічно побудувала систему штучного інтелекту, а її цифровий випадок помічника співробітника був представлений у «Звіті про практику цифрової трансформації Securities Company та колекції справ (2022)».
У той же час деякі брокерські компанії шукають зовнішню співпрацю для вивчення програм штучного інтелекту, застосовних до брокерського бізнесу.
Наприклад, 18 травня Soochow Securities і Tonghuashun офіційно підписали контракт, згідно з яким обидві сторони спільно створять дослідницький інститут штучного інтелекту для спільної розробки Soochow Securities – великої моделі індустрії цінних паперів.
4 квітня на платформі взаємодії з інвесторами China Galaxy заявила, що компанія співпрацює з низкою конкурентоспроможних на ринку компаній зі штучним інтелектом і досягла великих успіхів у розумному маркетингу, розумних інвестиціях, розумному обслуговуванні клієнтів, розумному контролі ризиків, розумних документах, ідентифікації. Технологія штучного інтелекту використовується в таких сферах, як розпізнавання, і новітні технології штучного інтелекту продовжуватимуть розвиватися в майбутньому, щоб розширити сценарії застосування та сфери застосування технології штучного інтелекту.
Існують також постачальники послуг фінансового програмного забезпечення, орієнтовані на сценарій «AI + брокерство». Нещодавно повідомлялося, що Hang Seng Electronics може запустити новий фінансовий продукт цифрового інтелекту, який позиціонується в дослідженні інвестицій у штучний інтелект.
Крім того, закордонний Колумбійський університет нещодавно запустив FinGPT, фінансовий широкомасштабний модельний продукт, спільно з Нью-Йоркським університетом у Шанхаї.
На закордонних ринках інвестиційні банки застосували новітні продукти GPT для управління капіталом. У березні цього року, після того, як OpenAI випустила GPT-4, Morgan Stanley заявила, що використала технологію GPT-4 для перетворення всього вмісту аналітичних центрів у формат, який простіший у використанні та роботі. Повідомляється, що Morgan Stanley раніше тестував інструмент із 300 консультантами та планує широко розгорнути його в найближчі місяці.
Застосування технології штучного інтелекту може не тільки допомогти різним бізнес-департаментам компаній, що працюють з цінними паперами, підвищити ефективність роботи, але й задовольнити ширші потреби управління капіталом.
Хоу Яньцзюнь, генеральний менеджер Houshi Tiancheng Investment, вважає, що ШІ матиме широкий спектр застосувань у фінансовій сфері в майбутньому з точки зору інтелектуального аналізу даних, алгоритмів, обслуговування клієнтів та ефективності роботи.
Однак деякі представники галузі зазначили, що фактичне впровадження деяких технологій штучного інтелекту ще потребує вивчення. Крім того, одна з поширених проблем, з якою стикається галузь, – те, як компанії з цінними паперами враховують відповідність вимогам під час вивчення програм ШІ. Наприклад, віртуальні цифрові люди, такі як штучний інтелект, клони аналітиків, все ще перебувають у «регуляторній прогалині». **
Торгівля фондами AI+: запобігання трьом основним ризикам
Навпаки, для інвестиційних компаній із відносно єдиною бізнес-моделлю їхні вимоги до ШІ більш цілеспрямовані. Останніми роками деякі інвестиційні компанії поєднали штучний інтелект з контролем ризиків, дослідженнями, обслуговуванням клієнтів або допомогою в прийнятті рішень. Остання тенденція полягає в тому, що фондові компанії почали застосовувати технологію штучного інтелекту в сфері операцій з капіталом і посилань для запитів.
Нещодавно Industrial Securities Global Fund запустив торгового робота фондів AI – інтелектуального трейдера «Xingbao». Наразі «Xingbao» офіційно запущено на платформі Qtrade.
Відповідно до звітів, трейдери штучного інтелекту можуть не тільки активно ініціювати підтвердження запитань шляхом ідентифікації та вилучення ключових елементів і розуміння логіки контексту, витягувати наміри глибокого рівня в режимі реального часу, активно розповсюджувати запитання та швидко отримувати наміри контрагентів, а й спілкуватися через безперервні питання та відповіді, після серії запитів і процесу переговорів, завершення збору попиту на запит контрагента та передача трейдеру статусу запиту в режимі реального часу, отримання кінцевого відповідного зворотного зв’язку транзакції для трейдера та завершення транзакцію після підтвердження з контрагентом.
У березні цього року також був запущений штучний робот для торгівлі облігаціями «Xing Xiaoer», незалежно розроблений Industrial Fund.Компанія стала першою публічною компанією, яка запустила інтелектуального робота-запиту на платформі iDeal торгового центру іноземної валюти.
«У минулому деякі інституції намагалися поєднати штучний інтелект із транзакціями, а також досліджувати штучний інтелект за допомогою алгоритмів даних або бізнес-правил. Останніми місяцями, із зростанням можливостей великих мовних моделей, представлених ChatGPT, цей тип розвідка. Він знову став гарячою точкою в галузі", - зазначив вищезгаданий старший інсайдер галузі репортеру 21st Century Business Herald.
На його думку, у найближчі кілька місяців або навіть років установи продовжуватимуть збільшувати свої спроби поєднати ШІ з транзакціями.
Це головним чином тому, що «технологія штучного інтелекту, особливо нове покоління технології великої мовної моделі, впливає на більшість галузей промисловості. У сфері торгівлі технології та алгоритми штучного інтелекту використовуються для постійного поглиблення деталей інвестиційних транзакцій, таких як робот запит тощо, звільняючи людей від простих, повторюваних або навіть загальнозрозумілих сценаріїв роботи, щоб трейдери могли більше зосередитися на професійному копанні».
Однак він також сказав, що штучний інтелект наразі працює краще в загальних програмах, але трейдинг є дуже професійною сферою. Через обмеження джерел даних, сценаріїв навчання та інших факторів не так багато успішних випадків. Окрім технологічних проривів, для успішного застосування штучного інтелекту потрібна інтеграція великої кількості бізнес-сцени.Тільки шляхом шліфування та глибокого вдосконалення інтеграції технологій сцени можна по-справжньому впровадити технологію ШІ**.
Варто зазначити, що операції з капіталом мають надзвичайно високі вимоги до таких елементів, як безпека, стабільність і точність.У процесі поєднання з технологією ШІ все ще необхідно захистити від прихованих ризиків у даних, алгоритмах та обчислювальній потужності.
Вищезгадані високопоставлені інсайдери галузі детально згадали, що, перш за все, через надзвичайно високі вимоги до безпеки даних і точності в капітальних транзакціях, важливість основи даних займає перше місце в процесі застосування технології ШІ. Штучний інтелект сам по собі не може вирішити проблему точності даних, тому базова робота з управління даними є дуже надійною.Спочатку ми повинні забезпечити високоякісну основу даних, включаючи послідовність даних, точність, безпеку тощо.
По-друге, з точки зору алгоритмів, багато речей можна зробити за допомогою штучного інтелекту AI, але в даний час алгоритми технології AI часто роблять речі з математичною ймовірністю. Штучний інтелект ще не розвинувся, щоб бути таким же розумним, як люди, тому з’являться помилкові результати. Наприклад, велика модель ChatGPT працює добре більшу частину часу, але в деяких випадках відповідь є ненадійною. Проте операції з капіталом мають дуже низьку толерантність до помилок, і ймовірність одна з десяти тисяч не допускається. У цьому випадку особливу увагу необхідно приділити тому, як переглядати або багаторівневе розпізнавання результатів, створених ШІ.
По-третє, з точки зору обчислювальної потужності, нове покоління штучного інтелекту, представлене великими мовними моделями, має високі вимоги до обчислювальної потужності, параметри якої коливаються від десятків мільярдів до сотень мільярдів, і вимагає багато навчання. Для компаній, що займаються фондами, якщо вони безпосередньо запозичать можливості загальнодоступної великомасштабної моделі Baidu та HKUST Xunfei, це спричинить проблеми з безпекою даних. Якщо вони розгортатимуться та навчатимуться самостійно, вони також зіткнуться з проблемою співвідношення витрат і випуску. Як це зробити Баланс між обчислювальною потужністю та приватною обчислювальною потужністю є проблемою, з якою мають стикатися всі компанії в галузі.
Крім того, Ян Делонг, головний економіст Qianhai Open Source Fund, сказав, що при застосуванні штучного інтелекту до транзакцій ризик, якого слід уникати, полягає у відповідності транзакцій, наприклад, чи враховуються такі транзакції чесність транзакцій під час прийняття врахувати ефективність. У той же час ми також повинні звернути увагу на запобігання системним ризикам. Наприклад, Сполучені Штати мають велику частку кількісних інвестицій, і може статися тиснява, спричинена кількісною торгівлею, що призведе до падіння Dow на 1000 пунктів у мить. Ці ризики потрібно сприймати серйозно.
**Чи може ШІ замінити активних менеджерів коштів? **
З іншого боку, ринок більше стурбований тим, чи зможе штучний інтелект замінити менеджерів фондів у майбутньому та проводити незалежні інвестиції?
«У кількісних інвестиціях технологія штучного інтелекту широко використовується для прийняття інвестиційних рішень, але є відносно небагато випадків, коли суб’єктивні бики, особливо цінні інвестиції, використовують цю технологію», — зазначив Хе Лі, менеджер інвестиційного фонду Zhishan. Щоб досягти стратегії інвестування в цінні інвестування ШІ, необхідно володіти глибокою здатністю інвестувати цінність + передовою технологією ШІ та розуміти технологію. Поєднання цих двох буде працювати. У той же час, може бути витрачено багато коштів на дослідження та розробки в цьому процесі.
«chat GPT привернув увагу ШІ, але конкретні технології ШІ, такі як машинне навчання, вже широко використовуються в кількісному визначенні, тому застосування ШІ в галузі кількісного визначення та інвестицій більше не знаходиться на початковій стадії, а тепер воно має Проте найновіші алгоритми та обчислювальна потужність все ще перебувають у процесі постійної ітерації. У довгостроковій перспективі ШІ є одним із хороших інвестиційних засобів, але в майбутньому ШІ навряд чи повністю замінить людські інвестиції, але інвестиції в ШІ може замінити Ви не знаєте, як інвестувати за допомогою штучного інтелекту», — зазначив Ху Бо, FOF-менеджер фонду Rongzhi Investment.
Ян Делонг також зазначив, що для інвестиційних компаній цілком можливо застосовувати технологію штучного інтелекту для участі в деяких допоміжних роботах в інвестиційних дослідженнях, тому що програми штучного інтелекту справді можуть заощадити багато робочої сили, а також мають деякі переваги, яких не має ручна праця, наприклад сильні можливості обчислення даних тощо. Але навряд чи вона повністю замінить людську працю. Зрештою, існує ще багато аспектів ринку капіталу, які вимагають ручного оцінювання, тому ШІ не може повністю замінити ручну працю.
За словами вищезгаданих старших інсайдерів галузі, чи можна успішно застосувати технологію штучного інтелекту для прийняття інвестиційних рішень, залежить від трьох аспектів: по-перше, технічної здійсненності, які сфери може розширити можливості штучного інтелекту та які зв’язки технологія штучного інтелекту є відносно зрілою; соціальна здійсненність, у процесі прийняття інвестиційних рішень, у яких галузях інвестиційні менеджери та дослідники більш охоче використовують технологію штучного інтелекту, які зв’язки легше досягти розширення можливостей штучного інтелекту; третє – співвідношення витрат і результатів, багато програм ШІ є інноваційними проектами, є ймовірність відмови, необхідно враховувати співвідношення витрати-випуск. **
«Враховуючи ці три аспекти, наразі, інвестуючи в дослідження, технологія штучного інтелекту є відносно зрілою для сортування записів досліджень, уточнення інформаційного вмісту та написання дослідницьких звітів. Очікується, що інвестиційні дослідники більш охоче використовують технологію штучного інтелекту для самовдосконалення. .. Ефективність роботи є високою, а вартість інвестицій не надто великою. Їх можна розставити за пріоритетами для формування інтелектуальних допоміжних інструментів для розширення можливостей інвестиційних досліджень і підвищення ефективності. Конкретне інвестиційне рішення залежить більше від особистого досвіду та здібностей менеджера фонду. Технологія штучного інтелекту не є зрілою, і інвестиції Важко визначити готовність персоналу та ступінь інтеграції, а ще важче виміряти співвідношення вхідних ресурсів до результату, тому участь ШІ в цьому відбувається набагато повільніше. , очікується, що кількісні інвестиції стануть першою сферою, яка використовує можливості штучного інтелекту для прийняття рішень», — сказав він express.