Говоря о применении больших моделей ИИ в финансовой сфере, за последние два года произошли значительные изменения. От инвестиционного анализа до торговых решений — вся индустрия переживает обновление — больше не полагается только на традиционные показатели, а использует более умные методы для понимания рынка.

Рассмотрим макроуровень. Большие модели ИИ могут одновременно обрабатывать сотни источников экономических данных, включая не только официальные экономические показатели, но и такие альтернативные данные, как спутниковые снимки и настроение в социальных сетях. В чем преимущества? Можно получить более объемную и всестороннюю картину экономики. В сочетании с предиктивными моделями, построенными на технологиях глубокого обучения, нелинейные связи и динамические изменения между экономическими переменными могут быть захвачены, что повышает точность и прогнозируемость.

На микроуровне, в области корпоративных данных, ИИ также показывает отличные результаты. С помощью машинного обучения и обработки естественного языка модели могут быстро извлекать ценную информацию из финансовых отчетов, годовых отчетов, отраслевых новостей и других источников — о реальном состоянии бизнеса, прибыли, потенциальных рисках — всесторонне анализировать. Интересно, что эта система также способна выявлять компании, недооцененные рынком или обладающие потенциалом роста, предоставляя инвесторам уникальные возможности.

В области количественной торговли AI занимает особое место. На основе исторических и текущих данных большие модели могут автоматически разрабатывать и оптимизировать торговые стратегии, а алгоритмы глубокого обучения позволяют моделям постоянно учиться изменениям рынка и самостоятельно корректироваться. Еще важнее, что ИИ способен в режиме реального времени контролировать риски, быстро реагировать согласно заданным правилам, что крайне важно для стабильной работы квантовых систем.