#ETH

Біткоїн 10 років тому!
Продовжувати наступ, монета coai
Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне розгортання ШІ та перетворення організаційної ДНК
Коли співробітники торгового відділу Goldman Sachs відкривають розумного помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley через AI-помічника в режимі реального часу витягують ключові дані з 100 000 документів, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями на мілісекундному рівні — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникає в основні бізнес-сценарії. Ця безшумна трансформація стосується не лише технологічних застосувань, але й розкриває правила виживання сучасних фінансових гігантів: **можливості AI стали новою валютою на Уолл-стріт**.
1. Стратегічне розгортання AI провідних установ: від експериментів до масштабованого прибутку
**Дж.P. Морган** як лідер серед AI-додатків на Уолл-стріт, його основна стратегія полягає в "масштабному інвестуванні + всебічному проникненні в бізнес". За останнє десятиліття він не лише сформував команду дослідників AI, яка значно перевищує аналогічні команди конкурентів (кількість співробітників перевищує сумарну кількість семи основних конкурентів), але й впровадив технології AI в понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи всі етапи, включаючи торгівлю, управління ризиками, обслуговування клієнтів тощо. Така глибока робота приносить значні результати: у 2024 році його технології AI, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких системи виявлення шахрайства можуть уникнути втрат у кілька сотень мільйонів доларів щорічно.
Інші гіганти обирають диференційований шлях:
- **Goldman Sachs** як основа даних середовища «**Legend**» інтегрує дані про торги, ризики та клієнтів у всьому банку, забезпечуючи високу якість пального для моделей ШІ. Ця платформа дозволяє аналітикам одним натисканням кнопки викликати історичні торгові моделі, скорочуючи період перевірки стратегій більш ніж на 60%.
- **Morgan Stanley** обрав глибоке партнерство з OpenAI, розробивши помічника з управління капіталом на основі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час пошуку документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищив 90 мільярдів доларів квартального приросту.
- **D.E. Shaw** та інші кількісні гіганти впроваджують модель "**автономії розробників**", пропонуючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно створювати AI-стратегії, досягаючи гнучких інновацій.
> Керівник Morgan Stanley Сал Куккіара прямо висловився: "Вплив AI на фінансову сферу буде порівнянний з народженням Інтернету."
Два, ключові технологічні сценарії застосування: інтелектуальне відтворення, що проникає в фінансовий ланцюг вартості.
(1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку
Система **LOXM** від JPMorgan використовує технології глибокого підкріплювального навчання для аналізу історичних даних про мільярди угод, оптимізуючи стратегії виконання великомасштабних угод. Вона може розбити окрему угоду на десятки мільйонів доларів на непомітні дрібні угоди, уникати коливань ринку та знижувати витрати на вплив до 30%. А такі багатагрупові рамки, як **TradingAgents**, йдуть ще далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками, досягаючи **24.9% річної прибутковості** в експериментах, перевершуючи традиційні кількісні моделі.
(2) Інтелектуальні інвестиційні дослідження: Парадигма знань в перевороті
Інструмент «**Deep Research**» активів Бейлесні переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання про «компанії, на які впливають тарифи в ланцюгу постачання», штучний інтелект протягом години сканує 20 000 документів, ідентифікує 120 відповідних компаній і генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційні команди виконують за кілька тижнів. **IndexGPT** від JPMorgan, в свою чергу, створює тематичні портфелі на основі GPT-4, захоплюючи нові тенденції (як-от хмарні обчислення, кіберспорт) через семантичний аналіз новин, реалізуючи автоматизоване створення індексів.
(3) Невидиме вдосконалення регулювання та управління ліквідністю
- Citibank запустила блокчейн платформу **CIDAP**, що забезпечує миттєвий переказ коштів між глобальними відділеннями, скорочуючи міжбанківські розрахунки з T+2 до майже миттєвих.
- Система штучного інтелекту для боротьби з шахрайством ідентифікує моделі відмивання грошей за допомогою аналізу послідовності дій за 0,3 секунди, а частота помилкових сповіщень на 75% нижча, ніж у традиційних системах.
- Щоб впоратися з новими правилами **T+1 розрахунків** SEC, AI автоматично аналізує ланцюги облікових записів, знижуючи час оновлення інструкцій з розрахунків з годин до хвилин.
Третє, реконструкція організаційних можливостей: таланти, співпраця та контроль ризиків
**Генетичні мутації структури кадрів** стали ключовою опорою розумних фінансів. Кількість трейдерів готівкових акцій у Goldman Sachs скоротилася з 600 осіб у 2000 році до лише 2 осіб у 2017 році, в той же час було додано 200 інженерів штучного інтелекту. Команда AI JPMorgan за минулий рік зросла на 16%, її склад включає докторів квантової фізики, експертів з мовознавства, вчених у галузі теорії ігор та інші міждисциплінарні таланти.
**Перебудова моделі співпраці** також глибока:
- Платформа **DocAI** компанії Blackstone створює «куровану базу знань», де співробітники завантажують торгові нотатки та дослідницькі звіти, а ШІ автоматично формує мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%.
- У рамках TradingAgents, AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не природною мовою) через **структурований комунікаційний протокол**, уникнувши проблеми спотворення інформації, що існує у традиційних чат-ботів.
А **новий тип контролю ризиків** стає бар'єром для розумних застосувань. Коли AI-асистент Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, він чітко визначає, що "надає лише підтримку даними, не дає інвестиційних порад"; багатогранні системи встановлюють незалежних агентів контролю ризиків, які в реальному часі моніторять волатильність портфеля та примусово закривають позиції, якщо відкат перевищує порогове значення.
Чотири, майбутнє поле бою: тривалі виклики технологій, регулювання та етики
Хоча результати вражаючі, виклики в глибоких водах тільки починаються:
- **Технічні обмеження**: рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточна модель все ще має недостатню здатність до узагальнення на екстремальних ринках (таких як раптове падіння)
- **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимоги до "прозорості алгоритмів" для AI-консультантів, такі установи як Citigroup були змушені зважувати між ефективністю моделей та їх пояснюваністю.
- **Етична дилема**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично створює дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невизначеним; використання даних про спілкування з клієнтами також викликає суперечки.
Однак тенденція стала загальним консенсусом. За даними опитування Bank of America, у 2025 році **27,7% IT-бюджету** фінансових установ буде вкладено в сферу ШІ, а в 2026 році цей показник зросте до 31,6%. Основна увага на полі бою переключається з самої технології на **екологічну інтеграційну здатність** — як, наприклад, JPMorgan відкриває API для підключення 450 партнерів з даними, а платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 різними структурованими базами даних. Переможцями в майбутньому стануть ті, хто глибоко впровадить ШІ в фінансову ДНК і створить екосистему співіснування "**людського інтелекту + машинного інтелекту**".
Заключення: Перетворення сутності фінансів
Коли потоки даних над Уолл-стріт перетворюються ШІ на інсайти, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця трансформація вже давно перевершила саму технологічну модернізацію. Система LOXM Morgan Stanley економить 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research BlackRock звільняє дослідницький час на одну годину, платформа Legend Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це перебудовує суть фінансової сфери: **від ефективності розподілу капіталу до підвищення ефективності обробки інформації**. А ті установи, які першими створюють "AI нейронний центр", тихо переписують карту влади на Уолл-стріт.
Можливість саме в монетах coai, біткоїн 10 років тому