Коли мова йде про застосування великих моделей штучного інтелекту у фінансовій сфері, за останні два роки зміни були дійсно значними. Від інвестиційного аналізу до торгових рішень — вся галузь переживає оновлення — тепер вже не покладаються лише на традиційні індикатори, а використовують більш розумні способи для розуміння ринку.

Спершу розглянемо макроекономічний рівень. Великі моделі ШІ здатні одночасно обробляти сотні джерел економічних даних, включаючи не лише офіційні економічні індикатори, а й альтернативні дані, такі як супутникові знімки та емоції у соціальних мережах. Яка від цього користь? Можливість бачити більш об’ємну та всебічну картину економіки. У поєднанні з прогнозними моделями, побудованими на глибокому навчанні, нелінійні зв’язки та динамічні зміни між економічними змінними стають більш помітними, що підвищує точність прогнозів і їхню передбачуваність.

На мікрорівні AI також активно застосовується у підприємницькій аналітиці. За допомогою машинного навчання та обробки природної мови моделі швидко витягують цінну інформацію з фінансових звітів, річних звітів, галузевих новин та інших джерел — реальний стан справ у бізнесі, прибутковість, потенційні ризики — всеохоплюючий аналіз. Цікаво, що ця система може також ідентифікувати компанії, які недооцінені ринком або мають потенціал для зростання, відкриваючи інвесторам унікальні можливості.

У сфері кількісної торгівлі AI — це справжній майданчик. На основі історичних та реальних даних великі моделі автоматично розробляють і вдосконалюють торгові стратегії, а алгоритми глибокого навчання дозволяють моделям постійно вчитися на ринкових змінах і самостійно коригуватися. Ще важливіше, що AI здатен у реальному часі контролювати ризики, швидко реагуючи на встановлені правила, що є критично важливим для стабільної роботи квантових систем.