تتبع نقاط الألم في مستشاري الاستثمار الآلي في شركات الوساطة، ما هي القيود التي لا يمكن تجنبها؟

سؤال إلى الذكاء الاصطناعي · كيف تقيد سياسات التنظيم تطور التمايز في مستشاري الاستثمار المعتمدين على الذكاء الاصطناعي؟

شبكة Caixin Finance and Economics، 25 مارس (آخبار بواسطة لين جيان) أصبح مستشارو الاستثمار المعتمدون على الذكاء الاصطناعي خيارًا قياسيًا في استكشاف إدارة الثروات لدى شركات الأوراق المالية، لكن في ظل الشكل الشائع المتمثل في “مستشار استثماري بشري + منتج مُحوّل إلى الذكاء الاصطناعي”، ما تزال القيود التنظيمية والاختناقات التقنية ومشكلات التجانس تتطلب حلًا بشكل عاجل.

قال بعض المسؤولين عن أعمال مستشار الاستثمار الذكي لدى شركات الأوراق المالية، في مقابلات، إن “العميل لا يشعر بتغيرات التقنية، بل يهتم فقط بما إذا كانت الأسهم الموصى بها أكثر تميزًا وهل تحسن مسار صافي القيمة.” وبعد حادثة “سَحَلونج شيي” (OpenClaw)، ازدادت التوقعات لتسريع صناعة مستشار الاستثمار الذكي لدى شركات الأوراق المالية. وتخطط الشركات الكبرى لتقديم منتجات جديدة ذات صلة في القريب العاجل. ومع ذلك، خلف الضجيج، لا تزال الصناعة في المرحلة الأولية من استكشاف الوظائف، ولا يزال تحقيق اختراق حقيقي على نطاق واسع مرهونًا باختبار السياسات التنظيمية والنضج التقني.

كما ورد في تقرير شبكة Caixin Finance and Economics بعنوان “كيف يمكن لمستشاري الاستثمار بالذكاء الاصطناعي أن يصلوا بالوصول إلى آخر كيلومتر لخدمة العملاء؟ إلى أي مرحلة وصلت شركات الأوراق المالية؟” أن فريق التحرير رصد أساليب شركات الأوراق المالية واتجاهاتها في مجال مستشار الاستثمار الذكي بالذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي. كما أنه، أثناء عملية الدفع الفعلية، لا يزال يواجه العديد من المشكلات والتحديات.

الحدود والطلب والمنطق التجاري

عند فتح تطبيقات عدة شركات أوراق مالية، نجد أن وظائف مستشار الاستثمار الذكي متشابهة جدًا: أسئلة وأجوبة حول بيانات مالية، تشخيص حيازات قياسي، وتوصيات باستراتيجيات ثابتة؛ من الصعب العثور على نقاط تميز. هذا التجانس ليس لأن شركات الأوراق المالية تفتقر إلى رغبة الابتكار، بل هو نتيجة حتمية لتأثير عوامل متعددة.

“الطلب الجوهري للمستثمرين هو تحقيق أرباح، مثل اختيار الأسهم الأفضل، وحل التعثر، وتحديد توقيت الشراء والبيع؛ فالمشهد عمودي والطلب أحادي.” قال مسؤول على مستوى قطاع الثروات لدى إحدى شركات الأوراق المالية. وبالإضافة إلى متطلبات السياسات التنظيمية لخدمة مستشاري الاستثمار، تم تقليص مساحة الابتكار التي يمكن للشركات القيام بها بشكل كبير. والأهم أن تكاليف الاستثمار الأولية لمستشار الاستثمار المعتمد على الذكاء الاصطناعي مرتفعة للغاية: حتى مجرد نقاط شراء مرتبطة بالنماذج الكبيرة وبناء فريق يحتاج إلى عشرات الملايين من اليوان، لذلك تختار معظم شركات الأوراق المالية بدءًا بإنجاز الوظائف الأساسية التي تستطيع القيام بها، ما يزيد من حدة التجانس.

لم تستطع استكشافات الشركات الكبرى الخروج من المأزق أيضًا. فبعض منتجات مستشار الاستثمار الذكي تظل محورها أسئلة وأجوبة حول البيانات المالية، مع ضعف في سمة توصية الأسهم، كما توجد مشكلات عدم اتساق بيانات متعددة للأسئلة والأجوبة، مما يؤدي إلى عدم ارتفاع معدل بقاء المستخدمين، وأداء متوسط نشاط شهري عادي. وبعض مستشاري الاستثمار بالذكاء الاصطناعي لدى شركات الأوراق المالية في جوهره هو مستشار استثمار تقليدي مُغلف؛ عبر فرز المحتوى القالب بناءً على شروط ثابتة، وليس قيادة حقيقية بواسطة نموذج كبير. وهو يتفوق فقط لأنه يمكن التحكم فيه من ناحية الامتثال.

“في الوقت الحالي، القليل جدًا من المؤسسات التي تستطيع فعل تمايز حقيقي في الصناعة.” كشف مسؤول من قسم تقنية المعلومات لدى إحدى شركات الأوراق المالية أن غالبية المنتجات لا تزال في مرحلة “استبدال الغلاف دون تغيير الجوهر”، حيث تتقارب بشدة التقنيات الأساسية ومصادر البيانات واستراتيجيات الاستثمار، ويصعب على منطق اختيار الأسهم وخدمات الأخبار أن تشكل ميزة فريدة.

“حَلَقَةٌ ضيقة” يتعذر الالتفاف حولها

يُعد الامتثال “حلقة ضيقة” لا يمكن الالتفاف حولها في مستشاري الاستثمار المعتمدين على الذكاء الاصطناعي. فحتى الآن، لم توضح الجهات التنظيمية بعد مسألة فتح باب استخدام النماذج الكبيرة في خدمات مستشاري الاستثمار. ولا تزال جميع الخدمات بحاجة إلى الالتزام بإجراءات إدارة مستشاري الاستثمار، بما يتضمن اشتراط أن يكون المنطق قابلاً للتفكيك إلى “صندوق أبيض”، لكن الخصائص المميزة للصندوق الأسود للنماذج الكبيرة تتعارض تمامًا مع هذا الشرط.

“لقد عملنا جنبًا إلى جنب مع قسم الامتثال لعدة جولات، وفي النهاية لم نستطع سوى التجربة ضمن نطاق صغير.” قال أحد العاملين في إحدى شركات الأوراق المالية إن الشركة تستخدم النماذج الكبيرة لإعداد بيانات الوكلاء والمراجعة المتعلقة بالامتثال، لكن يجب أن تمر كل توصية بمستشار الاستثمار بمراجعة بشرية مع حفظ أثر؛ كما يلزم أن يُكتب في الاتفاقية بشكل واضح دور “أستاذ مستشار الاستثمار”. وعلى الرغم من أن وضع التحقق المزدوج “آلة + بشر” يلبي متطلبات الامتثال، فإنه أيضًا يقلل من كفاءة الخدمة، ويخلق تناقضًا معينًا مع النية الأصلية لتمكين الذكاء الاصطناعي.

تُعيق الاختناقات التقنية تطور الصناعة أيضًا. فمن ناحية أمان البيانات، وبهدف الامتثال، تعتمد شركات الأوراق المالية عمومًا حلول معالجة بيانات محلية بالكامل. لكن بروز مشكلة نقص القدرة الحسابية المحلية شديد. ومع أن إخفاء بيانات التعريف يجعلها متوافقة، فإنه يفقد أيضًا معناها العملي، ما يؤدي إلى صعوبة توطين تطبيق القدرة الحسابية السحابية. وتُعد “هلوسة النموذج” مشكلة مزعجة أخرى. ففي ثلاثة حلقات رئيسية: التعرف على النوايا، واستخراج البيانات، والاسترجاع المتجهي (vector retrieval)، تتراكم الأخطاء طبقة بعد طبقة: لا يمكن أن يصل التعرف على النوايا إلى 100% من الدقة، ولا تتجاوز دقة استخراج البيانات 90%، وعندما يكون المخزن المعرفي ضخمًا، قد ينخفض معدل التطابق في الاسترجاع المتجهي حتى إلى أقل من 95%.

“عند الاستعلام عن الجداول، ستكون دقة قيام النموذج الكبير تلقائيًا بتوليد SQL أقل. وهذه الأخطاء في النهاية ستؤثر على تجربة العميل.” أضاف مسؤول من قسم تقنية المعلومات. وتؤكد ممارسات بعض شركات الأوراق المالية صحة ذلك أيضًا؛ إذ تبنت بشكل مباشر تقنيات الطبقة الأساسية لنموذج كبير مشابه لـ ChatGPT، ما أدى إلى عدم اتساق بيانات الإخراج لنفس المشكلة مرتين، وبالتالي التأثير على ثقة المستخدمين.

تؤدي ضغوط التكلفة إلى تراجع شركات الأوراق المالية الصغيرة والمتوسطة. فبينما لا تكون تكلفة بناء منتج واحد لمستشار الاستثمار الذكي عالية، ويركز الأمر بشكل أساسي على بناء وكلاء ذكيين في المرحلة الأولى وعلى استثمار عدد قليل من العاملين، فإن الاستثمار الإجمالي المرتبط بالنماذج الكبيرة يوصف بأنه “حرق أموال”. “بالنسبة لشركات الأوراق المالية الصغيرة والمتوسطة، لا توجد حتى مؤهلات لتشغيل Llama، ناهيك عن الاستثمار على نطاق واسع في مستشار الاستثمار الذكي.” كشف أحد العاملين في المجال أن بعض شركات الأوراق المالية الصغيرة جدًا لم تبدأ حتى أعمال مستشار الاستثمار الذكي، ما يؤدي إلى تباين في المشهد: تخطيط شامل لدى الشركات الكبرى، وتركيز لدى الشركات المتوسطة والصغيرة على تطبيقات موجهة للمشاهد.

الامتثال والتعاون بين الإنسان والآلة منطق أساسي للتطور طويل الأجل

لمواجهة المأزق، بدأت شركات الأوراق المالية باستكشاف اتجاهات للتغلب. فمن ناحية تعميق التقنية، تتحول شركات الأوراق المالية من مجرد تكديس الوظائف إلى تمكين شامل لسلسلة كاملة. على سبيل المثال، أطلقت شركة CITIC Securities (جيانغجين) نموذجًا كبيرًا لمجال Beidou، مخصصًا لتمكين “أستاذ مستشار الاستثمار” من إنتاج المحتوى بكفاءة أعلى. وعلى الرغم من أن التوصيات النهائية لا تزال تتطلب مراجعة بشرية، فقد تحسنت كفاءة الخدمة بشكل ملحوظ. كما أن أول منتج لمستشار الاستثمار الذكي “بكل وكلاء” الذي أطلقته في العام الماضي رفع صافي القيمة بنسبة 78% مقارنة بما سبق، ما ساعد على تثبيت اتجاه التوقيعات وعكسه، وظهرت رغبة ترويج المؤسسات التابعة بشكل واضح.

كما أن الطلب في جهة مستشار الاستثمار يشير أيضًا إلى اتجاه تطور التقنية. “أكثر ما يحتاجه مستشار الاستثمار هو أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من استخراج المواد تلقائيًا، وترتيب المحتوى، وتوليد خطط تشخيص مخصصة وتقارير استثمارية، لتحقيق خدمة بنقرة واحدة.” قال المسؤول المذكور أعلاه. وبناءً على هذا الطلب، يتجه مستشار الاستثمار الذكي لدى شركات الأوراق المالية من التفاعل في الواجهة الأمامية إلى تمكين البحث والتطوير في الخادم الخلفي (backend). ويتم تغذية منطق اختيار الأسهم لدى مستشار الاستثمار ونماذج الاستراتيجيات الكلاسيكية في النموذج الكبير، لتشكيل تدريجيًا “مكتبة نماذج الخبراء”.

تعتقد الصناعة عمومًا أن الشكل النهائي لمستشار الاستثمار الذكي بالذكاء الاصطناعي هو حلقة تعاون مغلقة بين الإنسان والآلة على أساس “كل شخص مختلف” (千人千面). حيث يتعلم النموذج الكبير من منطق اختيار الأسهم وخصائص سلوك مستشار الاستثمار. وبعد أن يقدم المستثمر طلبه، يطابق النظام نموذج الخبراء المقابل ويقدم حلًا. لكن تحقيق هذا الشكل المثالي يعتمد أساسًا على مستوى انفتاح التنظيم.

في الوقت الحالي، لا تعد “إجراءات إدارة الذكاء الاصطناعي التوليدي” تعديلًا منفصلًا على أعمال مستشار الاستثمار، بل لا تزال تعتمد على لوائح مستشاري الاستثمار السابقة. “عادةً ما تتأخر السياسات التنظيمية عن مستوى نضج التقنية؛ وعندما يتم اكتشاف الثغرات، يتم حينها سن قوانين لتنظيمها، لتجنب جعل السياسات تتقدم كثيرًا فتُجمِد الصناعة.” حلل أحد العاملين في المجال أسلوب التنظيم هذا؛ فهو يمنح شركات الأوراق المالية مساحة للتجربة، لكنه أيضًا يجعل الصناعة تفتقر إلى إرشاد واضح للتطور.

يُعد “النسخ الرقمية” نقطة الاختراق التالية التي تتطلع إليها الصناعة. وقد بدأت بعض شركات الأوراق المالية اختبارات رمادية داخلية، لكنها لم تطبق على نطاق واسع بسبب مشكلات الامتثال. “النسخ الرقمية هي محور مهم في مستقبل الصناعة، لكن الانتشار على نطاق واسع يتطلب نضج تقنيات متعددة الوسائط ووكلاء ذكيين والحوسبة الخصوصية (privacy computing)، كما يحتاج إلى تعاون متعدد الجوانب: تغطية التكاليف، والتكيف التنظيمي، والتحقق من السوق.” قال أحد المختصين في تقنية المعلومات.

“الذكاء الاصطناعي دائمًا هو مساعد مستشار الاستثمار وليس بديلًا.” اتفق عدد من العاملين في المجال على هذا الرأي؛ إذ إن الامتثال والتعاون بين الإنسان والآلة هما منطق جوهري للتطور الصحي طويل الأجل لمستشاري الاستثمار بالذكاء الاصطناعي. ومع التدرج في تحسين السياسات التنظيمية والتكرار المستمر للتطوير التقني، تبحث شركات الأوراق المالية عن مسارات للتغلب على مأزق التجانس، وسيعود تحقيق القيمة الحقيقية في النهاية إلى جوهر يتمثل في خلق عوائد مستقرة للعملاء.

（مراسل شبكة Caixin Finance and Economics، لين جيان）