عند الحديث عن تطبيقات النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي في المجال المالي، فإن التغييرات خلال العامين الماضيين كانت كبيرة حقًا. من تحليل الاستثمار إلى قرارات التداول، يمر القطاع بأكمله بترقية — لم يعد يعتمد على المؤشرات التقليدية بمفرده، بل يستخدم طرقًا أكثر ذكاءً لفهم السوق.

لنبدأ من المستوى الكلي. يمكن للنموذج الكبير للذكاء الاصطناعي استيعاب مئات المصادر للبيانات الاقتصادية مرة واحدة، ليس فقط المؤشرات الاقتصادية الرسمية، بل يمكنه أيضًا امتصاص صور الأقمار الصناعية، ومشاعر وسائل التواصل الاجتماعي، وأنواع البيانات البديلة. ما فائدة ذلك؟ القدرة على رؤية صورة اقتصادية أكثر ثلاثية الأبعاد وشمولية. ومع دمجها مع نماذج التنبؤ المبنية على تقنيات التعلم العميق، يمكن التقاط العلاقات غير الخطية والتغيرات الديناميكية بين المتغيرات الاقتصادية، مما يزيد من دقة التنبؤ وواقعيته.

على المستوى الدقيق، يبرز الذكاء الاصطناعي أيضًا في تنقيب البيانات للشركات. من خلال التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية، يمكن للنموذج استخراج معلومات ذات قيمة بسرعة من البيانات متعددة المصادر مثل البيانات المالية، والتقارير السنوية، والأخبار الصناعية — بما في ذلك الحالة التشغيلية الحقيقية للشركات، وأداء الأرباح، والمخاطر المحتملة، وتحليل شامل. والأكثر إثارة للاهتمام، أن هذا النظام يمكنه أيضًا التعرف على الشركات التي يُقدّر قيمتها بأقل من قيمتها الحقيقية أو التي لديها إمكانات نمو، مما يتيح للمستثمرين اكتشاف فرص فريدة.

أما في مجال التداول الكمي، فهو الساحة الرئيسية للذكاء الاصطناعي. استنادًا إلى البيانات التاريخية والبيانات الفورية، يمكن للنموذج الكبير تطوير وتحسين استراتيجيات التداول تلقائيًا، مع استخدام خوارزميات التعلم العميق التي تتيح للنموذج التعلم المستمر من تغيرات السوق وتعديله ذاتيًا. والأهم من ذلك، أن الذكاء الاصطناعي يمكنه مراقبة المخاطر بشكل فوري، والرد بسرعة وفقًا للقواعد المحددة مسبقًا، وهو أمر حاسم لاستقرار أنظمة التداول الكمي.