Ακούστε στο αγαπημένο σας δίκτυο:
Μπορεί η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στα χρηματοοικονομικά να λύσει τα μεγαλύτερα προβλήματα του κλάδου; Από την υπερφόρτωση δεδομένων έως την κανονιστική κόπωση, οι επενδυτές είναι καταπονημένοι. Η εξεύρεση και η επικύρωση δεδομένων, η διενέργεια του due diligence και η ικανοποίηση των αυξανόμενων απαιτήσεων γνωστοποίησης έχουν γίνει εξάντληση χρόνου και πόρων. Και όμως, η ανταγωνιστική πίεση αυξάνεται.
Σύμφωνα με την Oliver Wyman, οι διαχειριστές περιουσιακών στοιχείων και οι διαχειριστές περιουσιακών στοιχείων που υιοθετούν την τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσαν να δουν έως και 40% αύξηση της παραγωγικότητας με τον εξορθολογισμό της χειροκίνητης έρευνας και των διοικητικών εργασιών. Αυτού του είδους η ανύψωση δεν αφορά μόνο την αποδοτικότητα, θα μπορούσε να είναι το κλειδί για την αποκάλυψη νέων πηγών άλφα και την απόκτηση πλεονεκτήματος σε μια αγορά με πολύ κόσμο.
Σε αυτή τη συζήτηση, ο Neil Brown, επικεφαλής του τμήματος μετοχών της GIB Asset Management, συναντά τον υπεύθυνο βιωσιμότητας της Clarity AI, Lorenzo Saa, για να μοιραστεί τον τρόπο με τον οποίο η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει ήδη τον τρόπο με τον οποίο η ομάδα του προσεγγίζει την έρευνα, τη συμμόρφωση και την υποβολή εκθέσεων πελατών. Η συζήτηση προσφέρει μια ματιά από πρώτο χέρι στα εργαλεία, τους κινδύνους και τα κέρδη στον πραγματικό κόσμο που κρύβονται πίσω από τον μετασχηματισμό της ΤΝ και γιατί η έγκαιρη υιοθέτηση μπορεί να προσφέρει ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.
Γνωρίστε τους ειδικούς
Lorenzo Saa
Επικεφαλής υπεύθυνος βιωσιμότητας
Clarity AI
Neil Brown
Επικεφαλής μετοχών
GIB Asset Management
Αυτό που προκύπτει είναι μια διαφοροποιημένη άποψη σχετικά με τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στα χρηματοοικονομικά. Ο Neil τονίζει τη σημασία της χρήσης αυτών των εργαλείων σε τομείς όπου οι επενδυτές έχουν ήδη βαθιά γνώση του τομέα, επιτρέποντάς τους να επικυρώνουν τα αποτελέσματα, να εντοπίζουν τα λάθη και να λαμβάνουν ταχύτερες αποφάσεις χωρίς να θυσιάζουν την ποιότητα. Η συζήτηση θίγει επίσης τον τρόπο με τον οποίο η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναδιαμορφώσει τη δυναμική της αγοράς, να επηρεάσει την υποδομή δεδομένων και να δημιουργήσει ένα νέο πρότυπο για το τι περιμένουν οι πελάτες από τις ομάδες βιώσιμων επενδύσεων.
Στιγμές κλειδιά
| 00:00 - 00:48 | Εισαγωγή |
| 00:49 - 02:30 | Πώς η τεχνητή νοημοσύνη ενισχύει τις βιώσιμες επενδύσεις |
| 02:40 - 5:34 | Εισαγωγή στον Neil Brown |
| 05:35 - 08:19 | Μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη να προσθέσει αξία στη λήψη επενδυτικών αποφάσεων; |
| 08:20 - 10:11 | Πώς η Neil χρησιμοποιεί την Τεχνητή Νοημοσύνη στις επενδυτικές αποφάσεις |
| 10:12 - 11:22 | Η εκθετική δύναμη της Τεχνητής Νοημοσύνης |
| 11:23 - 14:29 | Πώς οι εταιρείες αξιοποιούν την Τεχνητή Νοημοσύνη για καλύτερες αναφορές |
| 14:30 - 18:42 | Η τεχνητή νοημοσύνη και το παράδοξο των δεδομένων: πολλά ή λίγα δεδομένα; |
| 18:43 - 21:02 | Πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη λύνει τα κενά δεδομένων |
| 21:03 - 24:56 | Επίλυση του φόρτου υποβολής εκθέσεων και συμμόρφωσης με τεχνητή νοημοσύνη |
| 24:57 - 27:08 | Μπορούν τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης να βελτιώσουν τις επιδόσεις; |
| 27:09 - 29:34 | Υπεύθυνη διακυβέρνηση ΤΝ στη διαχείριση περιουσιακών στοιχείων |
| 29:35 -31:24 | Ερωτήσεις ταχείας πυρκαγιάς |
| 31:25 - 34:28 | Η τέχνη της βιωσιμότητας |
| 34:29 - 37:13 | Σχόλιο κλεισίματος |
Αξιοσημείωτα αποσπάσματα και ιδέες
Αυτές οι στιγμές από το επεισόδιο αναδεικνύουν τον τρόπο με τον οποίο η τεχνητή νοημοσύνη έχει ήδη ενσωματωθεί στις ροές εργασίας των επενδύσεων, από την επιτάχυνση της έρευνας έως την αναμόρφωση του τρόπου με τον οποίο οι επιχειρήσεις προσεγγίζουν τη συμμόρφωση και την ανάλυση δεδομένων. Ακολουθούν πέντε ιδέες του Neil Brown που ξεχώρισαν:
1. Οι ροές εργασίας της έρευνας ανακατασκευάζονται
Η παραδοσιακή επενδυτική έρευνα ακολουθεί συχνά μια γραμμική διαδικασία - ένα έργο, ένα σύνολο δεδομένων, ένα αποτέλεσμα κάθε φορά. Ο Neil όμως εξηγεί πώς η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στις ομάδες να εκτελούν παράλληλα πολλαπλά επίπεδα ανάλυσης, επιταχύνοντας δραματικά τον ρυθμό και το βάθος της λήψης αποφάσεων.
"Μετακινούμαστε από τον γραμμικό υπολογισμό... στον παράλληλο υπολογισμό. Έτσι, ενώ η GPT απαντά σε ερωτήσεις για τους κύριους δυσμενείς δείκτες, εγώ μπορώ να φορτώσω τους παράγοντες σημαντικότητας της SASB. Και μπορώ να βάλω κάποιον άλλον να κοιτάξει τον ομότιμο".
2. Οι προσαρμοσμένες GPT αναδιαμορφώνουν ήδη την έρευνα
Αντί να βασίζεται σε γενικά εργαλεία, ο Neil έχει δημιουργήσει εξειδικευμένα GPTs που εκπαιδεύονται αποκλειστικά σε εταιρικά αρχεία και πρακτικά κερδών. Αυτά τα προσαρμοσμένα μοντέλα επιστρέφουν απαντήσεις με παραπομπές σε επίπεδο σελίδας, προσφέροντας ταχύτητα χωρίς να θυσιάζεται η ιχνηλασιμότητα ή η αυστηρότητα.
"Έχουμε δημιουργήσει GPTs που αναλύουν εκθέσεις και κλήσεις για κέρδη δέκα ετών και στη συνέχεια παραθέτουν συγκεκριμένες σελίδες για επαλήθευση. Αυτό άλλαξε τον ρυθμό της έρευνάς μας".
3. Η συμμόρφωση αυτοματοποιείται επίσης
Δεν είναι μόνο η έρευνα όπου η ΤΝ έχει αντίκτυπο - οι κανονιστικές διαδικασίες και οι διαδικασίες που αφορούν τους πελάτες μετασχηματίζονται επίσης. Ο Neil περιγράφει πώς η εταιρεία του χρησιμοποιεί την ΤΝ για να παράγει ακριβείς, έγκαιρες απαντήσεις για τα ερωτηματολόγια δέουσας επιμέλειας, απελευθερώνοντας πολύτιμο χρόνο σε όλη την επιχείρηση.
"Έχουμε μια απίστευτη μηχανή ερωτηματολογίου, RFP, due diligence, που μπορεί να μαζέψει όλες τις διαδικασίες, τις φιλοσοφίες και τις ομάδες μας και να δώσει μια γρήγορη απάντηση".
4. Η τεχνητή νοημοσύνη καθιστά δυνατή την επεξεργασία δεδομένων σε κλίμακα, αλλά εξακολουθεί να απαιτεί εμπειρογνωμοσύνη
Ο Neil ξεκαθαρίζει ότι, ενώ η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επεξεργαστεί γρήγορα τεράστιες ποσότητες δεδομένων, δεν είναι μια λύση plug-and-play. Οι επενδυτές εξακολουθούν να χρειάζονται εξειδικευμένες γνώσεις για να ερμηνεύσουν τα αποτελέσματα, να εντοπίσουν τα σφάλματα και να αποφύγουν την παραπλάνηση από εσφαλμένα αποτελέσματα.
"Πρόκειται για μια ευκολότερη δυνατότητα να πίνουμε από τη μάνικα. Πρόκειται για τη σύνοψη, τη συνάθροιση, την απόσταξη, την εξαγωγή των ουσιαστικών πραγμάτων... [αλλά] κάντε το αυτό εκεί που είστε ειδικός, γιατί όταν χρησιμοποιείτε... κάτι άλλο για να συνοψίσετε τα δεδομένα σας, πρέπει να εντοπίζετε αυτά τα λάθη".
5. Υπάρχουν ακόμη άγνωστα πράγματα σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη στις επενδύσεις
Ενώ τα βραχυπρόθεσμα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης είναι σαφή -μεγαλύτερη ταχύτητα, βαθύτερη διορατικότητα, βελτιωμένη αποτελεσματικότητα- οι μακροπρόθεσμες επιπτώσεις στον κλάδο των επενδύσεων εξακολουθούν να ξεδιπλώνονται. Ο Neil θέτει κρίσιμα ερωτήματα σχετικά με το ανταγωνιστικό πλεονέκτημα, τη συμπεριφορά της αγοράς και το κατά πόσον η ευρεία υιοθέτηση θα μπορούσε τελικά να ισοπεδώσει τα πλεονεκτήματα αντί να τα εμβαθύνει.
"Το πρώτο πράγμα είναι, μας δίνει πλεονέκτημα; Το δεύτερο είναι πόσο θα διαρκέσει; Και το τρίτο είναι τι κάνει στην υποκείμενη δομή της αγοράς".
Ανακαλύψτε πώς μοιάζουν στην πραγματικότητα οι γρήγορες, ακριβείς πληροφορίες
Η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει ήδη τον τρόπο με τον οποίο οι επενδυτές προσεγγίζουν την έρευνα, την υποβολή εκθέσεων και την επικοινωνία με τους πελάτες. Αλλά τα εργαλεία που χρησιμοποιείτε και ο τρόπος εφαρμογής τους έχουν σημασία περισσότερο από ποτέ.
Για να δείτε τι είναι δυνατό, εξερευνήστε ένα δείγμα από τα Company Briefs της Clarity AIAI που υποστηρίζονται από το GenAI. Θα δείτε πώς η τεχνολογία μας αποστάζει άμεσα χιλιάδες σημεία δεδομένων σε σαφείς, αξιοποιήσιμες πληροφορίες.
Πληροφορίες για τον συγγραφέα
