"تربية الروبيان" تصل للدوائر الصندوقية بحرارة - صناديق الاستثمار العام تمر بثورة سير عمل عميقة

صحفي من صحيفة الأوراق المالية Zhao Mengqiao وPei Lirui

“لن يتم استبداؤنا بالذكاء الاصطناعي، لكننا بالتأكيد سنُستبدل من قبل الأشخاص الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي بمهارة، خاصة في مجال البحث والاستثمار في الصناديق العامة، وهو مجال يتداخل فيه العلم والفن، وي coexist فيه العقلانية والعاطفية.” قال مدير صندوق استثماري عام أمام صحفي من صحيفة الأوراق المالية.

مؤخرًا، انتشرت موجة “تربية الكركند” من عالم التكنولوجيا إلى قلب القطاع المالي، حيث يثير AI Agent (الوكيل الذكي) الممثل بـ OpenClaw اهتمام العديد من صناديق الاستثمار العامة. علمت صحيفة الأوراق المالية أن العديد من شركات الصناديق تقيّم بحذر تطبيق هذا الأداة في أبحاث وتطوير الصناديق، وقد بدأ بعض مديري الصناديق، خاصة مديري الصناديق الكمية، في تجربة استخدام OpenClaw لتطوير استراتيجيات، حيث يتطور الذكاء الاصطناعي تدريجيًا من أداة فائقة إلى شريك مستقل.

ومع ذلك، من ناحية أخرى، يعيد قطاع الصناديق النظر في تأثير الذكاء الاصطناعي على النماذج التقليدية للبحث والاستثمار. سواء كان ذلك في معالجة كميات هائلة من البيانات المالية، أو في التعرف على الإشارات في الاستثمار الكمي، أو حتى في نماذج البحث والاستثمار التي كانت تعتبر سابقًا عالية الحواجز، فإن القطاع يمر بثورة هادئة وعميقة في سير العمل، لكنه يواجه أيضًا تحديات مثل استبدال الإنسان بالآلة، وتسريب البيانات، وغيرها من التحديات الجديدة.

موجة “تربية الكركند” تصل إلى قطاع الصناديق

“كنت أعتقد في البداية أن الذكاء الاصطناعي هو مجرد متدرب، يمكنه مساعدتنا في اختبار السكربتات ومعالجة البيانات، لكن خلال نصف الشهر الماضي، اكتشفت أنه يمتلك استقلالية قوية، ويستطيع بشكل مستقل استخراج عوامل جيدة من البيانات الأصلية على مدار الساعة، مما يوسع مصادر Alpha لدينا، ويحقق معدل دقة عالي جدًا، وكأنه يرافقنا على مدار 24 ساعة كمساعد صندوق استثمار مخضرم.” وصف مدير صندوق كمي في شنغهاي أمام صحفي من صحيفة الأوراق المالية كيف ساعده OpenClaw في عمله مؤخرًا.

وفي الآونة الأخيرة، أصبح مشروع AI Agent المفتوح المصدر، الممثل بـ OpenClaw، ظاهرة سائدة، وأثار موجة “تربية الكركند” في المجتمع، خاصة في مجالات البحث والاستثمار في الصناديق التي تتسم بالمعلومات الكثيفة والقرارات المعقدة.

كشف تشا هونيوان، المدير الرقمي الأول في صندوق بوشي، أن فريقًا من الصندوق يستخدم حاليًا OpenClaw على السحابة العامة، مع الالتزام بالمعايير، ويبحث أيضًا في سيناريوهات استخدام البرامج المحلية بشكل آمن ومتوافق داخليًا.

بالإضافة إلى ذلك، أنشأت شركة E Fund فريقًا خاصًا لاختبار وظائف OpenClaw واستكشاف تقنياته في بيئة معزولة عن الشبكة، ولم تدخل بعد مرحلة النشر الإنتاجي. وذكر مسؤول في قسم التكنولوجيا المالية في E Fund أن الاستخدامات تركز على جمع وتحليل المعلومات السوقية بشكل آلي، وإدارة بيانات الشركات.

“يعد OpenClaw، كوكيل ذكي مفتوح المصدر وقابل للتخصيص بشكل عميق، بمثابة شرارة جديدة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في قطاع الصناديق العامة، ويعني أكثر من مجرد أداة.” قال تشا هونيوان، “OpenClaw موجه بشكل رئيسي للأفراد، ومن المتوقع أن يطلق العنان بشكل كبير لقدرات الابتكار لكل شخص، حيث أن المبادرة الشخصية مهمة جدًا في التطبيق. حاليًا، المبادرة تأتي من الباحثين في مجال البحث والاستثمار، حيث يوفر لهم مساعدًا رقميًا فائقًا، ويساعد على تحرير الإبداع والإنتاجية الفردية.”

رأي صندوق Yimin هو أن OpenClaw لا يقتصر على تعزيز الأدوات الحالية فحسب، بل يثير تدريجيًا ثورة هادئة وعميقة في سير العمل.

“الجوهر في أدوات البحث والاستثمار التقليدية هو الاستجابة السلبية، حيث يدخل الإنسان الأوامر، وتخرج النتائج من الأدوات، لكن الاختراق الرئيسي في AI Agent مثل OpenClaw هو التنفيذ المبادر، حيث يمكنه، بناءً على الأهداف المحددة مسبقًا، إكمال دورة مغلقة من ‘جمع المعلومات - تنظيم البيانات - التحليل الأولي - تقديم النتائج’ بشكل مستقل. على سبيل المثال، كنا سابقًا نحتاج إلى باحثين يقضون يومًا أو يومين في جمع بيانات الرأي العام والبيانات المالية لصناعة معينة، الآن، من خلال تكوين مهارات ذات صلة في OpenClaw، يمكن تحقيق جمع وتصنيف تلقائي على مدار 24 ساعة، مع التركيز على تفسير البيانات والتحقق من المنطق، مما يعيد هيكلة سير العمل في البحث والاستثمار، وليس مجرد تحسين الكفاءة.” قال Yimin Fund.

وقال وان يينغ، نائب مدير قسم الاستثمار الكمي ومدير صندوق في CITIC Prudential، إن فريق البحث الكمي في الشركة دمج بالفعل تقنيات الذكاء الاصطناعي في نظامه اليومي، حيث تمثل العوامل الكمية المدربة بواسطة التعلم الآلي حوالي 30% من استراتيجياتهم، وتتركز تطبيقاتها بشكل رئيسي على استراتيجيات التداول القائمة على السعر والكمية.

“لقد اكتشفنا أن إشارات التداول التي يحددها نموذج الذكاء الاصطناعي، تحقق أرباحًا أعلى عند تنفيذها في نفس اليوم مقارنةً بالتنفيذ في اليوم التالي.” أوضح، “المنطق وراء ذلك هو أن الذكاء الاصطناعي جيد في التقاط الارتفاعات القصيرة المدى التي يقودها تضخيم السيولة، والتدخل في هذه اللحظات لا يقتصر على استغلال الفرص العابرة، بل يقلل أيضًا من تكاليف التداول بفضل السيولة الوفيرة، ويحقق ذلك من خلال توليد إشارات تلقائية.”

هل هو استبدال أم تكامل بين الإنسان والآلة؟

من نماذج اللغة الكبيرة التي يمكن أن تعمل كعقول خارقة، إلى الوكيل الذكي الذي يخطط وينفذ بشكل مستقل، فإن التطور السريع للذكاء الاصطناعي يهدد المهام الأساسية والمتكررة في البحث والاستثمار، مثل جمع المعلومات، وتنظيم البيانات، وإعداد التقارير. فهل، بالنسبة لصناديق الاستثمار العامة، خاصة العاملين في البحث والاستثمار، فإن تأثير الذكاء الاصطناعي قد يكون بمثابة “النساجات” في الثورة الصناعية الأولى؟

قال مدير صندوق استثماري عام في جنوب الصين: “أعتقد أن الذكاء الاصطناعي هو بمثابة ‘متدرب ناضج’، أو ‘مبتدئ في البحث والاستثمار’، بعض المهام مثل جمع البيانات، والتحقق المتبادل، وحتى التحليل البسيط، أصبحت أكثر نضجًا؛ بعد أن يلعب الذكاء الاصطناعي دوره في هذه المهام الأساسية، يتبقى وقت وجهد أكبر لمديري الصناديق للقيام بأشياء لا يستطيع الذكاء الاصطناعي حاليًا القيام بها.”

وأضاف: “قدرات الإنسان والذكاء الاصطناعي في مجال البحث والاستثمار لا تتداخل بشكل كامل، بل تكمل بعضها البعض إلى حد كبير.” وقال وان يي، مدير صندوق Minsheng JiaYin، إن الباحث الجيد هو الشخص الذي يطرح أسئلة جيدة باستمرار، وليس فقط الحصول على إجابة، بل أن يكون دائمًا قادرًا على طرح سؤال “لماذا” جيد، ليتمكن من اكتشاف المتغيرات الأساسية في الصناعة والشركات. أما الذكاء الاصطناعي الجيد فهو أداة يمكنها تقديم إجابات جيدة، رغم أن قدراته في الاستنتاج والتفكير ليست قوية جدًا، لكنه يمكن أن يجيب على أسئلة الباحثين بشكل حاد ودقيق، مما يعزز كفاءة البحث.

وقالت ووي يو، مديرة صندوق HSBC Jintrust، إنه في الوقت الحالي، لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل مديري الصناديق والباحثين. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في معالجة كميات هائلة من البيانات التاريخية، وتحديد الأنماط، وتلخيص القواعد، ويشبه إلى حد كبير مساعد بحث. يمكن للباحثين أو مديري الصناديق الاعتماد على هذه المعلومات، وبفضل تراكمهم الطويل، اتخاذ قرارات أكثر دقة بشأن الصناعة والاستثمار.

“لكن يجب أن نرى أن هناك العديد من المهام التي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي استبدالها، مثل البحث الميداني، حيث يتعين على العديد من الباحثين التفاعل مباشرة مع مسؤولي الشركات المدرجة أو فرق الإدارة، والهدف من ذلك هو فهم حالة العمل لديهم، وهو أمر قد يبدو عاطفيًا، لكنه ينعكس بشكل حقيقي على أداء الشركة، وهو غالبًا مؤشر مبكر.” قال مدير صندوق استثماري في جنوب الصين.

تحول مصدر ألفا من الاتساع إلى العمق

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي أصبح أداة قوية في البحث والاستثمار، إلا أن الحواجز المهنية لمديري الصناديق وفريق البحث لا تزال واضحة، بل تتضح أكثر.

قالت يي مين، إن الذكاء الاصطناعي يهدف إلى استبدال الأعمال ذات القيمة المضافة المنخفضة، وليس الوظائف ذاتها؛ وهو يهدد الأشخاص غير القادرين على التكيف مع التغيير، أو الذين يملكون قدرات محدودة، وليس الباحثين ذوي القدرات الأساسية. وأضافت: “في عصر الذكاء الاصطناعي، ستتقلص فجوة المعلومات تدريجيًا، لأن الذكاء الاصطناعي يمكنه بسرعة جمع وتحليل كميات هائلة من المعلومات، ومعظم مؤسسات البحث والاستثمار ستتمكن من الوصول إلى نفس البيانات والمعلومات الأساسية.” وتابعت: “لذا، فإن العائد الإضافي في المستقبل لن يأتي من سرعة الحصول على المعلومات، بل من القدرة على تفسير المعلومات بشكل أعمق، والتنبؤ بالاتجاهات بشكل أدق، والسيطرة على المخاطر بشكل أكثر فاعلية. ببساطة، الأمر لا يقتصر على القدرة الحاسوبية، بل يتعداه إلى الخوارزميات، وهو المصدر الرئيسي لألفا الفردي ومدى تميز شركات إدارة الصناديق.”

قال وان يي: “نحن نركز أكثر على عمق التفكير في البحث والاستثمار، وليس على اتساع جمع المعلومات. ما يجب على الباحثين فعله هو طرح السؤال الرئيسي، وليس مجرد جمع أكبر قدر من المعلومات. فالمعلومات لا تنتهي أبدًا، والسر هو في تحديد المتغير الأهم والتقاطه بشكل حاد، فهذا هو مصدر العائد الإضافي في البحث والاستثمار.”

وأضاف تشا هونيوان أن الذكاء الاصطناعي من خلال معالجة متعددة الوسائط بشكل تلقائي، يساعد على تحسين كفاءة معالجة المعلومات، مما يدفع الباحثين إلى التحول نحو مهارات عالية المستوى مثل الاستنتاج العميق، ورؤية الصناعة، والتحقق المتقاطع، وبالتالي، من المتوقع أن يطور نظام البحث والاستثمار ليصبح شبكة من التعاون بين الإنسان والآلة، ويغير الهيكل الخطي “الباحث يختار الأسهم - مدير الصندوق يتخذ القرار”. من المتوقع أن يعمل الباحثون والذكاء الاصطناعي معًا في استكشاف الأدلة، وبناء الاستراتيجيات، وإدارة المخاطر.

قال المدير السابق: “لن يتم استبداؤنا بالذكاء الاصطناعي، لكننا بالتأكيد سنُستبدل من قبل الأشخاص الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي بمهارة؛ خاصة في مجال البحث والاستثمار، حيث يتداخل العلم والفن، وي coexist فيه العقلانية والعاطفية.” وأضاف: “على مستوى الشركة، بناء حواجز البحث والاستثمار يتطلب إنشاء نظام بيئي يتوافق مع الشركة؛ وللبناء، نحتاج إلى آليات جيدة، وثقافة، وموارد بشرية، وأدوات، والأدوات المستقبلية ستكون مرتبطة بالذكاء الاصطناعي. في النهاية، في هذا البيئة، سيعمل الجميع وفقًا لمهاراتهم، ويستفيدون من المعلومات على منصة موحدة، مما يشكل نظامًا بيئيًا متناسقًا وموحدًا.”

الترحيب بالكفاءة مع الحذر من المخاطر

بدون شك، فإن دعم الذكاء الاصطناعي يجعل العمل اليومي في البحث والاستثمار أكثر كفاءة، لكن العديد من الصناديق العامة أدركت أن الذكاء الاصطناعي سلاح ذو حدين — فهو يعزز الكفاءة بشكل كبير، لكنه يحمل أيضًا مخاطر كثيرة، وإذا لم يتم الانتباه إليها وإدارتها بشكل مناسب، فقد يؤدي ذلك إلى خسائر استثمارية.

أشار مختبر التمويل الكمي في Yimin Fund إلى ضرورة الحذر من “مخاطر الصندوق الأسود” في نماذج الذكاء الاصطناعي، وهو أخطر المخاطر التي يجب الانتباه لها. حاليًا، معظم نماذج الذكاء الاصطناعي (خاصة نماذج التعلم العميق) تعمل وفق منطق “غير قابل للتفسير”، حيث نعرف فقط المدخلات والمخرجات، لكن لا نعرف كيف توصل النموذج إلى النتيجة، وهذه هي مشكلة “الصندوق الأسود”.

ويرى المختبر أن هذا الخطر يظهر في جانبين: الأول هو أن عوامل البحث قد تكون “زائفة الفعالية”، حيث قد يكتشف الذكاء الاصطناعي عوامل تبدو ذات دلالة، لكنها في الواقع مجرد ملائمة تاريخية، ولا تحقق أرباحًا في بيئة السوق المستقبلية، بل قد تتسبب في خسائر؛ والثاني هو أن التوصيات قد تكون مضللة، حيث قد تعتمد على منطق خاطئ أو بيانات متحيزة، وتقدم توصيات تبدو معقولة، لكن الاعتماد عليها بشكل أعمى قد يؤدي إلى قرارات استثمارية خاطئة. على سبيل المثال، قد يقترح الذكاء الاصطناعي شراء سهم معين بناءً على أدائه التاريخي الجيد، متجاهلاً تدهور أساسياته الحالية، وهذا “تضليل الصندوق الأسود” قد يسبب خسائر كبيرة. بالإضافة إلى ذلك، فإن عدم قابلية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي يجعل من الصعب تتبع المخاطر، ويصعب تحديد أسباب المشاكل.

كما أن يي ينغ، مديرة صندوق، تتخذ موقفًا حذرًا من التطبيق الشامل للذكاء الاصطناعي. من وجهة نظرها، السوق ذاتها تتسم بـ “القدرة التكيفية”، حيث أن سلوك التداول في سوق الأسهم الصينية يتغير باستمرار. “البيانات التاريخية التي تستخدمها لتدريب النموذج تتضمن سلوك جميع المشاركين في السوق، وعندما يبدأ النموذج في التداول، فإن سلوكه يصبح جزءًا من البيانات الجديدة، ويؤثر على السوق. هذا يشبه أن النموذج يؤثر على نفسه بشكل مستمر.” قالت.

وهذا التغذية الراجعة تؤدي إلى تقلبات حادة في أداء العوامل التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، خاصة تلك التي تعتمد على السعر والكمية. وأعطت مثالاً على أن بعض العوامل التي حققت أداءً ممتازًا في 2023، شهدت تقلبات كبيرة مؤخرًا، وهو ما يعكس “تأثير الربح والخسارة من المصدر نفسه”. وقالت: “أكبر تحدي هو عدم معرفة متى يتعين إيقافها.”

وأخيرًا، ذكرت يي يي أن الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى الحذر أيضًا من تسرب المعلومات الحساسة، وهو خطر رئيسي يواجه معظم نماذج الذكاء الاصطناعي حاليًا. “نحن نستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي في مناقشات التفكير، وجمع المعلومات العامة، ونمتلك آليات حماية قوية للخصوصية، وطرق لمنع الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى معلومات سرية للشركات.” قالت.