سر تشغيل الذكاء المالي في وول ستريت: إعادة تشكيل الاستراتيجية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي وعلوم التنظيم الجيني
عندما يفتح موظفو قسم التداول في جولدمان ساكس المساعد الذكي المسمى "GS AI Assistant" لمعالجة تقارير الأبحاث، وعندما يستدعي مستشارو Morgan Stanley البيانات الرئيسية من 100,000 وثيقة في الوقت الحقيقي من خلال مساعد الذكاء الاصطناعي، وعندما ينفذ نظام LOXM الخاص بـ JPMorgan عمليات تداول الأسهم الكبيرة بسرعة مللي ثانية - لقد غزت ثورة الذكاء المالي في وول ستريت المشهد الرئيسي للأعمال. هذه التحولات الصامتة تتعلق ليس فقط بتطبيقات التكنولوجيا، بل تكشف أيضًا عن قواعد بقاء عمالقة المالية الحديثة: **قدرات الذكاء الاصطناعي أصبحت العملة الجديدة في وول ستريت**.
1. استراتيجيات المؤسسات الرائدة في الذكاء الاصطناعي: من التجريب إلى العوائد على نطاق واسع
**جي بي مورغان** كقائد في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في وول ستريت، استراتيجية جوهرية لها هي "الاستثمار على نطاق واسع + التغلغل في جميع الأعمال". على مدى العقد الماضي، لم تقم فقط بتشكيل فريق بحث في الذكاء الاصطناعي يتجاوز بكثير نظرائها (حيث يتجاوز عدد الأفراد مجموع سبعة من المنافسين)، بل أدخلت أيضًا تقنية الذكاء الاصطناعي في أكثر من 400 سيناريو عمل، تغطي سلسلة كاملة من التداول، وإدارة المخاطر، وخدمة العملاء. هذا التعمق في العمل يجلب عوائد كبيرة: من المتوقع أن تخلق تقنيتها في الذكاء الاصطناعي **قيمة تصل إلى 2 مليار دولار** في عام 2024، حيث يمكن لنظام الكشف عن الاحتيال أن يتجنب خسائر تصل إلى مئات الملايين سنويًا.
اتخذت الشركات العملاقة الأخرى مسارات مختلفة: - **غولدمان ساكس** تستخدم منصة البيانات المركزية "**Legend**" كجوهر، لدمج جميع بيانات التداول والمخاطر والعملاء في البنك، مما يوفر وقودًا عالي الجودة لنماذج الذكاء الاصطناعي. تتيح هذه المنصة للمحللين استدعاء أنماط التداول التاريخية بضغطة زر، مما يقلل من فترة التحقق من الاستراتيجيات بأكثر من 60%. - **مورغان ستانلي** تختار الارتباط العميق مع OpenAI، وتطوير مساعد إدارة الثروات بناءً على تقنية GPT، مما يقلل زمن استرجاع المستندات من 30 دقيقة إلى ثوان، مما يساعد في تجاوز حجم أصول العملاء 90 مليار دولار كزيادة ربع سنوية. - **دي. إي. شاو** وغيرها من عمالقة الكوانتي تنتهج نموذج "**التحكم الذاتي للمطورين**"، وتقدم أدوات مثل LLM Gateway، مما يمكّن المتداولين من بناء استراتيجيات الذكاء الاصطناعي بأنفسهم، لتحقيق الابتكار المرن.
> قال سال كوكيرا، المدير التنفيذي في مورغان ستانلي: "سيكون تأثير الذكاء الاصطناعي على صناعة المال مشابهاً لظهور الإنترنت."
ثانياً، تطبيقات التكنولوجيا الأساسية: إعادة بناء ذكية تتجاوز سلسلة قيمة التمويل
(1) ثورة تنفيذ المعاملات: من مركز التكلفة إلى محرك الأرباح يستخدم نظام **LOXM** الخاص بـ JPMorgan تقنية التعلم المعزز العميق، من خلال تحليل مليارات المعاملات التاريخية، لتحسين استراتيجيات تنفيذ التداولات الكبيرة. يمكنه تقسيم صفقة الأسهم التي تقدر بعشرات الملايين من الدولارات إلى أوامر صغيرة غير مرئية، مما يتجنب تقلبات السوق ويقلل من تكاليف التأثير بنسبة تصل إلى 30%. بينما تقدم الأطر متعددة الوكلاء مثل **TradingAgents** خطوة إضافية، من خلال محاكاة قرارات التعاون بين المحللين وتجار الأسهم وفريق إدارة المخاطر، حيث تحقق في التجارب **عائد سنوي بنسبة 24.9%**، متجاوزة النماذج الكمية التقليدية.
(2) البحث الذكي: ثورة نموذج هندسة المعرفة أداة "**Deep Research**" من بيلايسني تعيد تعريف عملية البحث. عندما يطرح مدير الاستثمار استفساراً عن "الشركات المتأثرة بالرسوم الجمركية في سلسلة التوريد"، يقوم الذكاء الاصطناعي بمسح 20,000 وثيقة خلال ساعة واحدة، ويحدد 120 شركة ذات صلة وينشئ تقريراً تحليلياً - وهو عمل يحتاج الفريق التقليدي لأسابيع لإتمامه. بينما تقوم **IndexGPT** من جي بي مورغان ببناء محافظ استثمارية موضوعية مبنية على GPT-4، من خلال تحليل دلالات الأخبار لالتقاط الاتجاهات الناشئة (مثل الحوسبة السحابية، والرياضات الإلكترونية)، مما يحقق بناء مؤشرات آلي.
(3) الترقية غير المرئية لإدارة الامتثال والسيولة - أطلقت سيتي بنك منصة blockchain **CIDAP**، لتحقيق تحويل الأموال بين الفروع العالمية في الوقت الفعلي، مما يقلص التسوية عبر الحدود من T+2 إلى وقت قريب من الوقت الفعلي. - نظام مكافحة الاحتيال بالذكاء الاصطناعي يقوم بتحليل تسلسل السلوكيات، ويحدد أنماط غسل الأموال في 0.3 ثانية، بمعدل خطأ أقل بنسبة 75% مقارنة بالأنظمة التقليدية. - للتعامل مع **قاعدة التسوية الجديدة T+1** الخاصة بـ SEC ، يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل سلسلة علاقات الحسابات تلقائيًا ، مما يقلل من وقت تحديث تعليمات التسوية من مستوى الساعات إلى مستوى الدقائق.
ثالثًا، إعادة بناء قدرات التنظيم: المواهب، التعاون، والسيطرة على المخاطر
**تحول الجينات في هيكل المواهب** أصبح الدعم الرئيسي للمالية الذكية. انخفض عدد متداولي الأسهم النقدية في جولدمان ساكس من 600 شخص في عام 2000 إلى شخصين فقط في عام 2017، بينما تم إضافة 200 مهندس ذكاء اصطناعي في نفس الفترة. وقد توسع فريق الذكاء الاصطناعي في جي بي مورغان بنسبة 16% خلال العام الماضي، حيث يتكون أعضاؤه من دكتوراه في الفيزياء الكمومية، وخبراء في اللغويات، وباحثين في نظرية الألعاب، مما يعكس تنوعًا بين التخصصات.
**إعادة هيكلة نموذج التعاون** عميقة بنفس القدر: - قامت مجموعة بلاكستون بإنشاء "مكتبة معرفة" على منصة **DocAI**، حيث يقوم الموظفون بتحميل ملاحظات التداول والتقارير البحثية، وبعد ذلك يقوم الذكاء الاصطناعي ببناء شبكة ارتباط تلقائيًا، مما ساعد فريق القانون على زيادة كفاءة مراجعة العقود بنسبة 40%. - في إطار TradingAgents، يتبادل الوكلاء الذكاء الاصطناعي تقارير التحليل من خلال **بروتوكول الاتصال الهيكلي** (غير اللغة الطبيعية)، مما يتجنب مشكلة تشويه المعلومات الموجودة في روبوتات الدردشة التقليدية.
وأصبح **التحكم في المخاطر الجديد** سياج التطبيقات الذكية. عندما شارك مساعد الذكاء الاصطناعي من مورغان ستانلي في محادثات مع العملاء، تم تحديد بوضوح "تقديم الدعم البياني فقط، وعدم تقديم نصائح استثمارية"؛ بينما تم إعداد أنظمة متعددة الوكلاء لوكلاء تحكم مستقلين في المخاطر، لمراقبة تقلبات المحفظة في الوقت الحقيقي وإجبار إغلاق المراكز عندما تتجاوز التراجعات الحد.
أربعة، ساحة المعركة المستقبلية: التحديات الثلاثية للتكنولوجيا والتنظيم والأخلاقيات
على الرغم من النتائج الملحوظة، فإن تحديات المياه العميقة قد بدأت للتو: - **عقبة تقنية**: تصل نسبة ضوضاء البيانات المالية إلى أكثر من 70%، ولا تزال قدرة النموذج الحالية على التعميم في الأسواق المتطرفة (مثل الانهيارات المفاجئة) غير كافية. - **فجوة تنظيمية**: فرضت لجنة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية "شفافية الخوارزمية" على مستشاري الذكاء الاصطناعي، مما أجبر مؤسسات مثل سيتي على الموازنة بين فعالية النموذج وقابليته للتفسير. - **مأزق أخلاقي**: عندما تقوم مساعدات الذكاء الاصطناعي في جولدمان ساكس بإنشاء تقارير بحثية تلقائيًا، لا يزال هناك جدل حول ملكية حقوق الطبع والنشر؛ كما أن حدود استخدام بيانات محادثات العملاء أثارت جدلًا.
ومع ذلك أصبح الاتجاه إجماعًا. وفقًا لاستطلاع أجرته بنك أمريكا، سيتم تخصيص **27.7% من ميزانية تكنولوجيا المعلومات** للمؤسسات المالية في مجال الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2025، لترتفع إلى 31.6% في عام 2026. يتحول مركز المعركة من التكنولوجيا نفسها إلى **قدرة التكامل البيئي** - مثل اتصال JPMorgan API بـ450 شريك بيانات، ومنصة Goldman Sachs Legend المتوافقة مع 30 نوعًا من قواعد البيانات المنظمة. سيكون الفائزون في المستقبل هم أولئك الذين يدمجون الذكاء الاصطناعي بعمق في جيناتهم المالية، ويبنون بيئة تعايش بين "**الذكاء البشري + الذكاء الآلي**".
خاتمة: إعادة تشكيل جوهر المالية عندما يتم تحويل تدفق البيانات فوق وول ستريت بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى رؤى، وعندما يتطور المتداولون من منفذين إلى مصممي استراتيجيات، فإن هذه الثورة قد تجاوزت بالفعل ترقية التكنولوجيا نفسها. إن نظام LOXM من JPMorgan الذي يوفر 0.1% من تكاليف التداول، ووقت البحث الذي تحرره بليرسني Deep Research كل ساعة، ومنصة Goldman Sachs Legend التي تلغي جزر البيانات - كل ذلك يعيد تشكيل جوهر الصناعة المالية: **من الكفاءة في تخصيص رأس المال إلى المنافسة في معالجة المعلومات**. بينما تلك المؤسسات التي تبني "المركز العصبي للذكاء الاصطناعي" أولاً، تكتب بهدوء خريطة السلطة في وول ستريت.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
#PI#
استمر في الهجوم ، عملة coai
سر تشغيل الذكاء المالي في وول ستريت: إعادة تشكيل الاستراتيجية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي وعلوم التنظيم الجيني
عندما يفتح موظفو قسم التداول في جولدمان ساكس المساعد الذكي المسمى "GS AI Assistant" لمعالجة تقارير الأبحاث، وعندما يستدعي مستشارو Morgan Stanley البيانات الرئيسية من 100,000 وثيقة في الوقت الحقيقي من خلال مساعد الذكاء الاصطناعي، وعندما ينفذ نظام LOXM الخاص بـ JPMorgan عمليات تداول الأسهم الكبيرة بسرعة مللي ثانية - لقد غزت ثورة الذكاء المالي في وول ستريت المشهد الرئيسي للأعمال. هذه التحولات الصامتة تتعلق ليس فقط بتطبيقات التكنولوجيا، بل تكشف أيضًا عن قواعد بقاء عمالقة المالية الحديثة: **قدرات الذكاء الاصطناعي أصبحت العملة الجديدة في وول ستريت**.
1. استراتيجيات المؤسسات الرائدة في الذكاء الاصطناعي: من التجريب إلى العوائد على نطاق واسع
**جي بي مورغان** كقائد في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في وول ستريت، استراتيجية جوهرية لها هي "الاستثمار على نطاق واسع + التغلغل في جميع الأعمال". على مدى العقد الماضي، لم تقم فقط بتشكيل فريق بحث في الذكاء الاصطناعي يتجاوز بكثير نظرائها (حيث يتجاوز عدد الأفراد مجموع سبعة من المنافسين)، بل أدخلت أيضًا تقنية الذكاء الاصطناعي في أكثر من 400 سيناريو عمل، تغطي سلسلة كاملة من التداول، وإدارة المخاطر، وخدمة العملاء. هذا التعمق في العمل يجلب عوائد كبيرة: من المتوقع أن تخلق تقنيتها في الذكاء الاصطناعي **قيمة تصل إلى 2 مليار دولار** في عام 2024، حيث يمكن لنظام الكشف عن الاحتيال أن يتجنب خسائر تصل إلى مئات الملايين سنويًا.
اتخذت الشركات العملاقة الأخرى مسارات مختلفة:
- **غولدمان ساكس** تستخدم منصة البيانات المركزية "**Legend**" كجوهر، لدمج جميع بيانات التداول والمخاطر والعملاء في البنك، مما يوفر وقودًا عالي الجودة لنماذج الذكاء الاصطناعي. تتيح هذه المنصة للمحللين استدعاء أنماط التداول التاريخية بضغطة زر، مما يقلل من فترة التحقق من الاستراتيجيات بأكثر من 60%.
- **مورغان ستانلي** تختار الارتباط العميق مع OpenAI، وتطوير مساعد إدارة الثروات بناءً على تقنية GPT، مما يقلل زمن استرجاع المستندات من 30 دقيقة إلى ثوان، مما يساعد في تجاوز حجم أصول العملاء 90 مليار دولار كزيادة ربع سنوية.
- **دي. إي. شاو** وغيرها من عمالقة الكوانتي تنتهج نموذج "**التحكم الذاتي للمطورين**"، وتقدم أدوات مثل LLM Gateway، مما يمكّن المتداولين من بناء استراتيجيات الذكاء الاصطناعي بأنفسهم، لتحقيق الابتكار المرن.
> قال سال كوكيرا، المدير التنفيذي في مورغان ستانلي: "سيكون تأثير الذكاء الاصطناعي على صناعة المال مشابهاً لظهور الإنترنت."
ثانياً، تطبيقات التكنولوجيا الأساسية: إعادة بناء ذكية تتجاوز سلسلة قيمة التمويل
(1) ثورة تنفيذ المعاملات: من مركز التكلفة إلى محرك الأرباح
يستخدم نظام **LOXM** الخاص بـ JPMorgan تقنية التعلم المعزز العميق، من خلال تحليل مليارات المعاملات التاريخية، لتحسين استراتيجيات تنفيذ التداولات الكبيرة. يمكنه تقسيم صفقة الأسهم التي تقدر بعشرات الملايين من الدولارات إلى أوامر صغيرة غير مرئية، مما يتجنب تقلبات السوق ويقلل من تكاليف التأثير بنسبة تصل إلى 30%. بينما تقدم الأطر متعددة الوكلاء مثل **TradingAgents** خطوة إضافية، من خلال محاكاة قرارات التعاون بين المحللين وتجار الأسهم وفريق إدارة المخاطر، حيث تحقق في التجارب **عائد سنوي بنسبة 24.9%**، متجاوزة النماذج الكمية التقليدية.
(2) البحث الذكي: ثورة نموذج هندسة المعرفة
أداة "**Deep Research**" من بيلايسني تعيد تعريف عملية البحث. عندما يطرح مدير الاستثمار استفساراً عن "الشركات المتأثرة بالرسوم الجمركية في سلسلة التوريد"، يقوم الذكاء الاصطناعي بمسح 20,000 وثيقة خلال ساعة واحدة، ويحدد 120 شركة ذات صلة وينشئ تقريراً تحليلياً - وهو عمل يحتاج الفريق التقليدي لأسابيع لإتمامه. بينما تقوم **IndexGPT** من جي بي مورغان ببناء محافظ استثمارية موضوعية مبنية على GPT-4، من خلال تحليل دلالات الأخبار لالتقاط الاتجاهات الناشئة (مثل الحوسبة السحابية، والرياضات الإلكترونية)، مما يحقق بناء مؤشرات آلي.
(3) الترقية غير المرئية لإدارة الامتثال والسيولة
- أطلقت سيتي بنك منصة blockchain **CIDAP**، لتحقيق تحويل الأموال بين الفروع العالمية في الوقت الفعلي، مما يقلص التسوية عبر الحدود من T+2 إلى وقت قريب من الوقت الفعلي.
- نظام مكافحة الاحتيال بالذكاء الاصطناعي يقوم بتحليل تسلسل السلوكيات، ويحدد أنماط غسل الأموال في 0.3 ثانية، بمعدل خطأ أقل بنسبة 75% مقارنة بالأنظمة التقليدية.
- للتعامل مع **قاعدة التسوية الجديدة T+1** الخاصة بـ SEC ، يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل سلسلة علاقات الحسابات تلقائيًا ، مما يقلل من وقت تحديث تعليمات التسوية من مستوى الساعات إلى مستوى الدقائق.
ثالثًا، إعادة بناء قدرات التنظيم: المواهب، التعاون، والسيطرة على المخاطر
**تحول الجينات في هيكل المواهب** أصبح الدعم الرئيسي للمالية الذكية. انخفض عدد متداولي الأسهم النقدية في جولدمان ساكس من 600 شخص في عام 2000 إلى شخصين فقط في عام 2017، بينما تم إضافة 200 مهندس ذكاء اصطناعي في نفس الفترة. وقد توسع فريق الذكاء الاصطناعي في جي بي مورغان بنسبة 16% خلال العام الماضي، حيث يتكون أعضاؤه من دكتوراه في الفيزياء الكمومية، وخبراء في اللغويات، وباحثين في نظرية الألعاب، مما يعكس تنوعًا بين التخصصات.
**إعادة هيكلة نموذج التعاون** عميقة بنفس القدر:
- قامت مجموعة بلاكستون بإنشاء "مكتبة معرفة" على منصة **DocAI**، حيث يقوم الموظفون بتحميل ملاحظات التداول والتقارير البحثية، وبعد ذلك يقوم الذكاء الاصطناعي ببناء شبكة ارتباط تلقائيًا، مما ساعد فريق القانون على زيادة كفاءة مراجعة العقود بنسبة 40%.
- في إطار TradingAgents، يتبادل الوكلاء الذكاء الاصطناعي تقارير التحليل من خلال **بروتوكول الاتصال الهيكلي** (غير اللغة الطبيعية)، مما يتجنب مشكلة تشويه المعلومات الموجودة في روبوتات الدردشة التقليدية.
وأصبح **التحكم في المخاطر الجديد** سياج التطبيقات الذكية. عندما شارك مساعد الذكاء الاصطناعي من مورغان ستانلي في محادثات مع العملاء، تم تحديد بوضوح "تقديم الدعم البياني فقط، وعدم تقديم نصائح استثمارية"؛ بينما تم إعداد أنظمة متعددة الوكلاء لوكلاء تحكم مستقلين في المخاطر، لمراقبة تقلبات المحفظة في الوقت الحقيقي وإجبار إغلاق المراكز عندما تتجاوز التراجعات الحد.
أربعة، ساحة المعركة المستقبلية: التحديات الثلاثية للتكنولوجيا والتنظيم والأخلاقيات
على الرغم من النتائج الملحوظة، فإن تحديات المياه العميقة قد بدأت للتو:
- **عقبة تقنية**: تصل نسبة ضوضاء البيانات المالية إلى أكثر من 70%، ولا تزال قدرة النموذج الحالية على التعميم في الأسواق المتطرفة (مثل الانهيارات المفاجئة) غير كافية.
- **فجوة تنظيمية**: فرضت لجنة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية "شفافية الخوارزمية" على مستشاري الذكاء الاصطناعي، مما أجبر مؤسسات مثل سيتي على الموازنة بين فعالية النموذج وقابليته للتفسير.
- **مأزق أخلاقي**: عندما تقوم مساعدات الذكاء الاصطناعي في جولدمان ساكس بإنشاء تقارير بحثية تلقائيًا، لا يزال هناك جدل حول ملكية حقوق الطبع والنشر؛ كما أن حدود استخدام بيانات محادثات العملاء أثارت جدلًا.
ومع ذلك أصبح الاتجاه إجماعًا. وفقًا لاستطلاع أجرته بنك أمريكا، سيتم تخصيص **27.7% من ميزانية تكنولوجيا المعلومات** للمؤسسات المالية في مجال الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2025، لترتفع إلى 31.6% في عام 2026. يتحول مركز المعركة من التكنولوجيا نفسها إلى **قدرة التكامل البيئي** - مثل اتصال JPMorgan API بـ450 شريك بيانات، ومنصة Goldman Sachs Legend المتوافقة مع 30 نوعًا من قواعد البيانات المنظمة. سيكون الفائزون في المستقبل هم أولئك الذين يدمجون الذكاء الاصطناعي بعمق في جيناتهم المالية، ويبنون بيئة تعايش بين "**الذكاء البشري + الذكاء الآلي**".
خاتمة: إعادة تشكيل جوهر المالية
عندما يتم تحويل تدفق البيانات فوق وول ستريت بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى رؤى، وعندما يتطور المتداولون من منفذين إلى مصممي استراتيجيات، فإن هذه الثورة قد تجاوزت بالفعل ترقية التكنولوجيا نفسها. إن نظام LOXM من JPMorgan الذي يوفر 0.1% من تكاليف التداول، ووقت البحث الذي تحرره بليرسني Deep Research كل ساعة، ومنصة Goldman Sachs Legend التي تلغي جزر البيانات - كل ذلك يعيد تشكيل جوهر الصناعة المالية: **من الكفاءة في تخصيص رأس المال إلى المنافسة في معالجة المعلومات**. بينما تلك المؤسسات التي تبني "المركز العصبي للذكاء الاصطناعي" أولاً، تكتب بهدوء خريطة السلطة في وول ستريت.
الفرصة موجودة في عملة coai, بيتكوين قبل 10 سنوات