#ETH

Биткойн 10 лет назад!
На коне победы, coai монета
Секреты работы интеллектуальных финансов Уолл-стрит: стратегическое развертывание ИИ и трансформация организационных генов
Когда сотрудники торгового подразделения Goldman Sachs открывают интеллектуальный помощник под названием "GS AI Assistant" для обработки исследовательских отчетов, когда финансовые консультанты Morgan Stanley с помощью AI-помощника в реальном времени извлекают ключевые данные из 100 000 документов, когда система LOXM банка JPMorgan выполняет крупные сделки с акциями на миллисекундной скорости — финансовая революция интеллекта на Уолл-стрит глубоко проникла в основные бизнес-сцены. Эта тихая трансформация касается не только применения технологий, но и раскрывает законы выживания современных финансовых гигантов: **AI-способности стали новой валютой на Уолл-стрит**.
1. Стратегические планы AI ведущих организаций: от экспериментов до масштабируемой отдачи
**Дж.P. Морган** как лидер в применении ИИ на Уолл-стрит, его основная стратегия заключается в "масштабируемых инвестициях + проникновении во все бизнес-операции". За последние десять лет он не только собрал команду исследований ИИ, которая значительно превышает команды его конкурентов (численность превышает сумму семи крупнейших конкурентов), но и внедрил технологии ИИ в более чем 400 бизнес-сценариев, охватывающих полный спектр, включая торговлю, управление рисками, обслуживание клиентов и т.д. Эта глубокая работа приносит значительные результаты: в 2024 году его технологии ИИ, как ожидается, создадут **2 миллиарда долларов стоимости**, из которых система обнаружения мошенничества сможет избежать потерь в сотни миллионов долларов ежегодно.
Другие крупные игроки выбрали дифференцированный путь:
- **Goldman Sachs** с платформой данных «**Legend**» в качестве ядра интегрирует данные по торговле, рискам и клиентам всего банка, обеспечивая высококачественное топливо для AI-моделей. Эта платформа позволяет аналитикам одним нажатием кнопки обращаться к историческим торговым моделям, сокращая период проверки стратегий более чем на 60%.
- **Морган Стэнли** выбрал глубокую интеграцию с OpenAI, разработав помощника по управлению активами на основе технологии GPT, что снизило время поиска документов для консультантов с 30 минут до секунд, а объем активов клиентов благодаря этому превысил 90 миллиардов долларов в квартальном увеличении.
- **D.E. Shaw** и другие количественные гиганты внедряют модель «**автономии разработчиков**», предоставляя инструменты, такие как LLM Gateway, позволяя трейдерам самостоятельно разрабатывать AI-стратегии и реализовывать гибкие инновации.
> Исполнительный директор Morgan Stanley Сал Кукьяра прямо заявил: «Влияние ИИ на финансовую отрасль будет сопоставимо с появлением интернета.»
2. Применение основных технологий: Умная переработка, проникающая в финансовую цепочку создания стоимости.
(1) Революция в исполнении сделок: от центра затрат к двигателю прибыли
**Система LOXM** от JPMorgan использует технологии глубинного обучения с подкреплением, анализируя исторические данные о миллиардах сделок, чтобы оптимизировать стратегии исполнения крупных сделок. Она может разбить отдельные сделки по акциям на десятки миллионов долларов на скрытые мелкие ордера, избегая рыночных колебаний и снижая затраты на воздействие до 30%. А такие многоагентные структуры, как **TradingAgents**, идут еще дальше, моделируя совместные решения аналитиков, трейдеров и команд по управлению рисками, достигая **24,9% годовой доходности** в экспериментах, превосходя традиционные количественные модели.
(2) Умные инвестиционные исследования: Парадигма знания и инженерии в разрушении
Инструмент **Deep Research** компании Beilisni активов переопределяет процесс исследования. Когда инвестиционный менеджер задает запрос "Компании, затронутые тарифами на цепочку поставок", ИИ за 1 час сканирует 20 000 документов, идентифицирует 120 связанных компаний и генерирует аналитический отчет — работа, которую традиционная команда требует несколько недель. **IndexGPT** от JPMorgan основан на GPT-4 и строит тематические инвестиционные портфели, захватывая новые тенденции (например, облачные вычисления, киберспорт) через анализ семантики новостей, что позволяет автоматически создавать индексы.
(3) Невидимое обновление соблюдения и управления ликвидностью
- Citi запустила блокчейн-платформу **CIDAP**, которая позволяет осуществлять мгновенные денежные переводы между филиалами по всему миру, сокращая трансакции по международным расчетам с T+2 до почти реального времени.
- AI-система противодействия мошенничеству распознает схемы отмывания денег за 0,3 секунды, используя анализ последовательности поведения, а уровень ложных срабатываний на 75% ниже, чем у традиционных систем.
- В ответ на **новое правило T+1 по расчетам** SEC, ИИ автоматически анализирует цепочку отношений между счетами, сокращая время обновления инструкций по расчетам с часового уровня до минутного.
Третий пункт. Реконструкция организационных способностей: человеческие ресурсы, сотрудничество и контроль рисков.
**Генетическая мутация структуры персонала** стала ключевой опорой для интеллектуальных финансов. Количество трейдеров по наличным акциям в Goldman Sachs сократилось с 600 человек в 2000 году до всего лишь 2 человек в 2017 году, в то время как было добавлено 200 инженеров ИИ. Команда ИИ JPMorgan в прошлом году расширилась на 16%, а её состав включает в себя междисциплинарные таланты, такие как доктора квантовой физики, эксперты по языковедению и ученые в области теории игр.
**Реконструкция модели сотрудничества** также глубокая:
- Платформа **DocAI** группы Blackstone создает «курируемую базу знаний», позволяя сотрудникам загружать торговые заметки и исследовательские отчеты, после чего ИИ автоматически строит сеть взаимосвязей, что позволяет юридической команде повысить эффективность проверки контрактов на 40%.
- В рамках TradingAgents, AI-агенты обмениваются аналитическими отчетами (не на естественном языке) через **структурированный коммуникационный протокол**, избегая проблемы искажения информации, присущей традиционным чат-ботам.
И **новая система контроля рисков** становится защитным барьером для интеллектуальных приложений. Когда AI-ассистент Morgan Stanley участвует в переговорах с клиентами, он четко ограничивает себя тем, что "предоставляет только поддержку данных, не давая инвестиционных рекомендаций"; многоагентные системы устанавливают независимые агенты по контролю рисков, которые в реальном времени отслеживают волатильность портфеля и принудительно закрывают позиции, когда откат превышает порог.
Четыре, Будущее поля битвы: тройные вызовы технологий, регулирования и этики
Несмотря на значительные достижения, вызовы на глубоком水区 только начинаются:
- **Технические ограничения**: уровень шума финансовых данных превышает 70%, текущие модели все еще недостаточно обобщаются в экстремальных рынках (например, резкие падения)
- **Регуляторный разрыв**: SEC выдвинула требования к «прозрачности алгоритмов» для AI-консультантов, такие учреждения, как Citibank, вынуждены балансировать между эффективностью модели и ее объяснимостью.
- **Этические дилеммы**: Когда помощник AI Goldman Sachs автоматически генерирует исследовательские отчеты, право на авторство остается неясным; использование данных диалогов с клиентами также вызывает споры.
Тем не менее, тренд уже стал общим мнением. Согласно опросу Bank of America, в 2025 году **27,7% IT-бюджета** финансовых учреждений будет направлено в область ИИ, а в 2026 году эта цифра вырастет до 31,6%. Операционная фокусировка смещается с самой технологии на **экологическую интеграционную способность** — например, JPMorgan открывает API для подключения 450 партнеров по данным, а платформа Goldman Sachs Legend совместима с 30 структурированными базами данных. Будущими победителями станут те учреждения, которые глубоко внедрят ИИ в финансовую генетику и создадут экосистему симбиоза "**человеческого интеллекта + машинного интеллекта**".
Заключение: Пересмотр сущности финансов
Когда поток данных над Уолл-стрит преобразуется в инсайты с помощью ИИ, а трейдеры эволюционируют из исполнителей в дизайнеров стратегий, эта трансформация уже давно вышла за рамки самой технологической модернизации. Система LOXM от JPMorgan экономит 0,1% торговых издержек, Deep Research от BlackRock освобождает исследовательское время по часу, а платформа Legend от Goldman Sachs устраняет информационные изоляции — все это переосмысляет суть финансовой отрасли: **от эффективности распределения капитала к конкуренции по обработке информации**. И те, кто первыми построили "AI нейронный центр", тихо переписывают карту власти Уолл-стрит.
Возможность заключается в монете coai, как и в биткойне 10 лет назад.