Rahasia operasional keuangan pintar Wall Street: Penataan strategi AI dan perombakan gen organisasi
Ketika karyawan divisi perdagangan Goldman Sachs membuka asisten pintar bernama "GS AI Assistant" untuk memproses laporan penelitian, ketika penasihat keuangan Morgan Stanley menarik data kunci dari 100.000 dokumen secara real-time melalui asisten AI, ketika sistem LOXM JP Morgan melakukan perdagangan saham besar dengan kecepatan milidetik—revolusi kecerdasan finansial di Wall Street telah menyusup ke dalam skenario bisnis inti. Transformasi yang tenang ini tidak hanya berkaitan dengan penerapan teknologi, tetapi juga mengungkapkan hukum kelangsungan hidup raksasa keuangan modern: **Kemampuan AI telah menjadi mata uang baru di Wall Street**.
Satu, Strategi AI dari Institusi Teratas: Dari Eksperimen ke Pengembalian Skala Besar
**JPMorgan Chase** sebagai pemimpin penerapan AI di Wall Street, strategi intinya adalah "investasi skala besar + penetrasi seluruh bisnis". Dalam sepuluh tahun terakhir, mereka tidak hanya membentuk tim riset AI yang jauh lebih besar daripada para pesaing (jumlah personel melebihi total tujuh pesaing sejenis), tetapi juga telah mengintegrasikan teknologi AI ke dalam lebih dari 400 skenario bisnis, mencakup perdagangan, manajemen risiko, layanan pelanggan, dan seluruh rantai. Penggalian mendalam ini membawa hasil yang signifikan: pada tahun 2024, teknologi AI mereka diperkirakan langsung menciptakan **2 miliar dolar AS nilai**, di mana sistem deteksi penipuan dapat menghindari kerugian hingga ratusan juta dolar setiap tahunnya.
Raksasa lainnya mengambil jalur diferensiasi: - **Goldman Sachs** dengan pusat data "**Legend**" sebagai inti, mengintegrasikan data perdagangan, risiko, dan pelanggan di seluruh bank, untuk menyediakan bahan bakar berkualitas tinggi bagi model AI. Platform ini memungkinkan analis untuk memanggil pola perdagangan historis dengan satu klik, memperpendek siklus verifikasi strategi lebih dari 60%. - **Morgan Stanley** memilih untuk terikat erat dengan OpenAI, mengembangkan asisten manajemen kekayaan berdasarkan teknologi GPT, sehingga waktu yang dibutuhkan penasihat untuk mencari dokumen turun dari 30 menit menjadi detik, dan ukuran aset klien berhasil melampaui peningkatan kuartalan sebesar 90 miliar dolar. - **D.E. Shaw** dan raksasa kuantitatif lainnya menerapkan model "**otoritas pengembang**", menyediakan alat seperti LLM Gateway, memungkinkan trader untuk secara mandiri membangun strategi AI, mencapai inovasi yang fleksibel.
> Eksekutif Morgan Stanley Sal Cucchiara secara langsung menyatakan: "Dampak AI terhadap industri keuangan akan sebanding dengan kelahiran internet."
II. Aplikasi Teknologi Inti: Rekayasa Ulang Cerdas yang Menembus Rantai Nilai Keuangan
(1) Revolusi Eksekusi Transaksi: Dari Pusat Biaya ke Mesin Profit Sistem **LOXM** JPMorgan menggunakan teknologi pembelajaran penguatan mendalam, menganalisis miliaran data transaksi sejarah untuk mengoptimalkan strategi pelaksanaan perdagangan besar. Ini dapat memecah transaksi saham senilai puluhan juta dolar menjadi pesanan kecil yang tersembunyi, menghindari fluktuasi pasar, dan mengurangi biaya dampak hingga 30%. Sedangkan kerangka multi-agen seperti **TradingAgents** mengambil langkah lebih jauh dengan mensimulasikan kolaborasi keputusan analis, trader, dan tim pengendalian risiko, mencapai **24,9% pengembalian tahunan** dalam eksperimen, melampaui model kuantitatif tradisional.
(2) Penelitian Investasi Cerdas: Pembalikan Paradigma Rekayasa Pengetahuan Alat **Deep Research** dari Beileiseni Assets mendefinisikan kembali proses penelitian. Ketika manajer investasi mengajukan pertanyaan "Perusahaan yang terpengaruh oleh tarif di rantai pasokan", AI memindai 20.000 dokumen dalam 1 jam, mengidentifikasi 120 perusahaan terkait dan menghasilkan laporan analisis—pekerjaan yang biasanya memerlukan waktu berminggu-minggu untuk tim tradisional. **IndexGPT** dari JPMorgan dibangun berdasarkan GPT-4 untuk membangun portofolio investasi tematik, menangkap tren yang muncul (seperti cloud computing, e-sports) melalui analisis semantik berita, dan mewujudkan pembangunan indeks otomatis.
(3) Peningkatan Tersembunyi dalam Kepatuhan dan Manajemen Likuiditas - Citigroup meluncurkan platform blockchain **CIDAP**, mewujudkan transfer dana secara real-time antar cabang di seluruh dunia, mengurangi penyelesaian lintas batas dari T+2 menjadi hampir real-time. - Sistem anti-penipuan AI menganalisis urutan perilaku untuk mengidentifikasi pola pencucian uang dalam 0,3 detik, dengan tingkat laporan salah 75% lebih rendah dibandingkan sistem tradisional. - Untuk menghadapi **peraturan penyelesaian T+1** dari SEC, AI secara otomatis menganalisis rantai hubungan akun, mengurangi waktu pembaruan instruksi penyelesaian dari level jam ke level menit.
Tiga, Rekonstruksi Kemampuan Organisasi: Bakat, Kolaborasi, dan Pengendalian Risiko
**Mutasi Genetik Struktur Sumber Daya Manusia** telah menjadi dukungan kunci bagi keuangan cerdas. Jumlah trader saham tunai Goldman Sachs menyusut dari 600 orang pada tahun 2000 menjadi hanya 2 orang pada tahun 2017, sementara di saat yang sama ditambahkan 200 insinyur AI. Tim AI JPMorgan telah berkembang 16% dalam setahun terakhir, dengan komposisi anggotanya mencakup doktor fisika kuantum, ahli linguistik, cendekiawan teori permainan, dan talenta lintas disiplin lainnya.
**Rekonstruksi Mode Kolaborasi** juga mendalam: - Platform **DocAI** dari Blackstone Group membangun "perpustakaan pengetahuan kuratorial", setelah karyawan mengunggah catatan transaksi dan laporan penelitian, AI secara otomatis membangun jaringan keterkaitan, tim hukum memanfaatkan ini untuk meningkatkan efisiensi pemeriksaan kontrak sebesar 40%. - Dalam kerangka TradingAgents, agen AI bertukar laporan analisis melalui **protokol komunikasi terstruktur** (bukan bahasa alami), menghindari masalah distorsi informasi yang ada pada chatbot tradisional.
Dan **pengendalian risiko tipe baru** menjadi pagar pengaman aplikasi cerdas. Ketika asisten AI Morgan Stanley terlibat dalam pertemuan dengan klien, ia secara jelas membatasi "hanya memberikan dukungan data, tidak memberikan saran investasi"; sistem multi-agen kemudian mengatur agen pengendalian risiko independen, yang memantau volatilitas portofolio secara real-time dan memaksa likuidasi ketika penarikan melebihi ambang batas.
Empat, medan perang masa depan: tantangan tiga kali lipat dari teknologi, regulasi, dan etika
Meskipun hasilnya signifikan, tantangan di zona dalam baru saja dimulai: - **Bottleneck Teknologi**: Tingkat kebisingan data keuangan mencapai lebih dari 70%, kemampuan generalisasi model saat pasar ekstrem (seperti penurunan mendadak) masih kurang. - **Kesenjangan Regulasi**: SEC telah mengajukan permintaan "transparansi algoritma" terhadap penasihat AI, memaksa lembaga seperti Citigroup untuk menyeimbangkan antara efektivitas model dan keterjelasan. - **Dilema Etika**: Ketika asisten AI Goldman Sachs secara otomatis menghasilkan laporan penelitian, kepemilikan hak cipta masih belum ada kesimpulan; batasan penggunaan data percakapan klien juga memicu kontroversi.
Namun, tren ini telah menjadi konsensus. Menurut survei Bank of America, **27,7% anggaran TI** lembaga keuangan akan diinvestasikan di bidang AI pada tahun 2025, dan meningkat menjadi 31,6% pada tahun 2026. Fokus medan perang sedang beralih dari teknologi itu sendiri ke **kemampuan integrasi ekosistem** — seperti JPMorgan yang membuka API untuk menghubungkan 450 mitra data, dan platform Goldman Sachs Legend yang kompatibel dengan 30 jenis basis data terstruktur. Pemenang di masa depan akan menjadi lembaga yang mendalami AI ke dalam DNA keuangan mereka dan membangun ekosistem simbiosis "**kecerdasan manusia + kecerdasan mesin**".
Kesimpulan: Pembentukan kembali esensi keuangan Ketika aliran data di atas Wall Street diubah menjadi wawasan oleh AI, ketika trader berevolusi dari eksekutor menjadi perancang strategi, transformasi ini telah melampaui peningkatan teknologi itu sendiri. Sistem LOXM JPMorgan menghemat 0,1% biaya transaksi, Deep Research BlackRock membebaskan waktu penelitian setiap jam, dan platform Legend Goldman Sachs menghilangkan pulau data—semua ini sedang membentuk kembali esensi industri keuangan: **dari efisiensi alokasi modal ke kompetisi dimensi baru dalam pemrosesan informasi**. Dan mereka yang pertama kali membangun "sistem saraf AI" sedang diam-diam mengubah peta kekuasaan di Wall Street.
Kesempatan ada di koin coai, Bitcoin 10 tahun yang lalu
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
#PI#
Mengejar kemenangan, koin coai
Rahasia operasional keuangan pintar Wall Street: Penataan strategi AI dan perombakan gen organisasi
Ketika karyawan divisi perdagangan Goldman Sachs membuka asisten pintar bernama "GS AI Assistant" untuk memproses laporan penelitian, ketika penasihat keuangan Morgan Stanley menarik data kunci dari 100.000 dokumen secara real-time melalui asisten AI, ketika sistem LOXM JP Morgan melakukan perdagangan saham besar dengan kecepatan milidetik—revolusi kecerdasan finansial di Wall Street telah menyusup ke dalam skenario bisnis inti. Transformasi yang tenang ini tidak hanya berkaitan dengan penerapan teknologi, tetapi juga mengungkapkan hukum kelangsungan hidup raksasa keuangan modern: **Kemampuan AI telah menjadi mata uang baru di Wall Street**.
Satu, Strategi AI dari Institusi Teratas: Dari Eksperimen ke Pengembalian Skala Besar
**JPMorgan Chase** sebagai pemimpin penerapan AI di Wall Street, strategi intinya adalah "investasi skala besar + penetrasi seluruh bisnis". Dalam sepuluh tahun terakhir, mereka tidak hanya membentuk tim riset AI yang jauh lebih besar daripada para pesaing (jumlah personel melebihi total tujuh pesaing sejenis), tetapi juga telah mengintegrasikan teknologi AI ke dalam lebih dari 400 skenario bisnis, mencakup perdagangan, manajemen risiko, layanan pelanggan, dan seluruh rantai. Penggalian mendalam ini membawa hasil yang signifikan: pada tahun 2024, teknologi AI mereka diperkirakan langsung menciptakan **2 miliar dolar AS nilai**, di mana sistem deteksi penipuan dapat menghindari kerugian hingga ratusan juta dolar setiap tahunnya.
Raksasa lainnya mengambil jalur diferensiasi:
- **Goldman Sachs** dengan pusat data "**Legend**" sebagai inti, mengintegrasikan data perdagangan, risiko, dan pelanggan di seluruh bank, untuk menyediakan bahan bakar berkualitas tinggi bagi model AI. Platform ini memungkinkan analis untuk memanggil pola perdagangan historis dengan satu klik, memperpendek siklus verifikasi strategi lebih dari 60%.
- **Morgan Stanley** memilih untuk terikat erat dengan OpenAI, mengembangkan asisten manajemen kekayaan berdasarkan teknologi GPT, sehingga waktu yang dibutuhkan penasihat untuk mencari dokumen turun dari 30 menit menjadi detik, dan ukuran aset klien berhasil melampaui peningkatan kuartalan sebesar 90 miliar dolar.
- **D.E. Shaw** dan raksasa kuantitatif lainnya menerapkan model "**otoritas pengembang**", menyediakan alat seperti LLM Gateway, memungkinkan trader untuk secara mandiri membangun strategi AI, mencapai inovasi yang fleksibel.
> Eksekutif Morgan Stanley Sal Cucchiara secara langsung menyatakan: "Dampak AI terhadap industri keuangan akan sebanding dengan kelahiran internet."
II. Aplikasi Teknologi Inti: Rekayasa Ulang Cerdas yang Menembus Rantai Nilai Keuangan
(1) Revolusi Eksekusi Transaksi: Dari Pusat Biaya ke Mesin Profit
Sistem **LOXM** JPMorgan menggunakan teknologi pembelajaran penguatan mendalam, menganalisis miliaran data transaksi sejarah untuk mengoptimalkan strategi pelaksanaan perdagangan besar. Ini dapat memecah transaksi saham senilai puluhan juta dolar menjadi pesanan kecil yang tersembunyi, menghindari fluktuasi pasar, dan mengurangi biaya dampak hingga 30%. Sedangkan kerangka multi-agen seperti **TradingAgents** mengambil langkah lebih jauh dengan mensimulasikan kolaborasi keputusan analis, trader, dan tim pengendalian risiko, mencapai **24,9% pengembalian tahunan** dalam eksperimen, melampaui model kuantitatif tradisional.
(2) Penelitian Investasi Cerdas: Pembalikan Paradigma Rekayasa Pengetahuan
Alat **Deep Research** dari Beileiseni Assets mendefinisikan kembali proses penelitian. Ketika manajer investasi mengajukan pertanyaan "Perusahaan yang terpengaruh oleh tarif di rantai pasokan", AI memindai 20.000 dokumen dalam 1 jam, mengidentifikasi 120 perusahaan terkait dan menghasilkan laporan analisis—pekerjaan yang biasanya memerlukan waktu berminggu-minggu untuk tim tradisional. **IndexGPT** dari JPMorgan dibangun berdasarkan GPT-4 untuk membangun portofolio investasi tematik, menangkap tren yang muncul (seperti cloud computing, e-sports) melalui analisis semantik berita, dan mewujudkan pembangunan indeks otomatis.
(3) Peningkatan Tersembunyi dalam Kepatuhan dan Manajemen Likuiditas
- Citigroup meluncurkan platform blockchain **CIDAP**, mewujudkan transfer dana secara real-time antar cabang di seluruh dunia, mengurangi penyelesaian lintas batas dari T+2 menjadi hampir real-time.
- Sistem anti-penipuan AI menganalisis urutan perilaku untuk mengidentifikasi pola pencucian uang dalam 0,3 detik, dengan tingkat laporan salah 75% lebih rendah dibandingkan sistem tradisional.
- Untuk menghadapi **peraturan penyelesaian T+1** dari SEC, AI secara otomatis menganalisis rantai hubungan akun, mengurangi waktu pembaruan instruksi penyelesaian dari level jam ke level menit.
Tiga, Rekonstruksi Kemampuan Organisasi: Bakat, Kolaborasi, dan Pengendalian Risiko
**Mutasi Genetik Struktur Sumber Daya Manusia** telah menjadi dukungan kunci bagi keuangan cerdas. Jumlah trader saham tunai Goldman Sachs menyusut dari 600 orang pada tahun 2000 menjadi hanya 2 orang pada tahun 2017, sementara di saat yang sama ditambahkan 200 insinyur AI. Tim AI JPMorgan telah berkembang 16% dalam setahun terakhir, dengan komposisi anggotanya mencakup doktor fisika kuantum, ahli linguistik, cendekiawan teori permainan, dan talenta lintas disiplin lainnya.
**Rekonstruksi Mode Kolaborasi** juga mendalam:
- Platform **DocAI** dari Blackstone Group membangun "perpustakaan pengetahuan kuratorial", setelah karyawan mengunggah catatan transaksi dan laporan penelitian, AI secara otomatis membangun jaringan keterkaitan, tim hukum memanfaatkan ini untuk meningkatkan efisiensi pemeriksaan kontrak sebesar 40%.
- Dalam kerangka TradingAgents, agen AI bertukar laporan analisis melalui **protokol komunikasi terstruktur** (bukan bahasa alami), menghindari masalah distorsi informasi yang ada pada chatbot tradisional.
Dan **pengendalian risiko tipe baru** menjadi pagar pengaman aplikasi cerdas. Ketika asisten AI Morgan Stanley terlibat dalam pertemuan dengan klien, ia secara jelas membatasi "hanya memberikan dukungan data, tidak memberikan saran investasi"; sistem multi-agen kemudian mengatur agen pengendalian risiko independen, yang memantau volatilitas portofolio secara real-time dan memaksa likuidasi ketika penarikan melebihi ambang batas.
Empat, medan perang masa depan: tantangan tiga kali lipat dari teknologi, regulasi, dan etika
Meskipun hasilnya signifikan, tantangan di zona dalam baru saja dimulai:
- **Bottleneck Teknologi**: Tingkat kebisingan data keuangan mencapai lebih dari 70%, kemampuan generalisasi model saat pasar ekstrem (seperti penurunan mendadak) masih kurang.
- **Kesenjangan Regulasi**: SEC telah mengajukan permintaan "transparansi algoritma" terhadap penasihat AI, memaksa lembaga seperti Citigroup untuk menyeimbangkan antara efektivitas model dan keterjelasan.
- **Dilema Etika**: Ketika asisten AI Goldman Sachs secara otomatis menghasilkan laporan penelitian, kepemilikan hak cipta masih belum ada kesimpulan; batasan penggunaan data percakapan klien juga memicu kontroversi.
Namun, tren ini telah menjadi konsensus. Menurut survei Bank of America, **27,7% anggaran TI** lembaga keuangan akan diinvestasikan di bidang AI pada tahun 2025, dan meningkat menjadi 31,6% pada tahun 2026. Fokus medan perang sedang beralih dari teknologi itu sendiri ke **kemampuan integrasi ekosistem** — seperti JPMorgan yang membuka API untuk menghubungkan 450 mitra data, dan platform Goldman Sachs Legend yang kompatibel dengan 30 jenis basis data terstruktur. Pemenang di masa depan akan menjadi lembaga yang mendalami AI ke dalam DNA keuangan mereka dan membangun ekosistem simbiosis "**kecerdasan manusia + kecerdasan mesin**".
Kesimpulan: Pembentukan kembali esensi keuangan
Ketika aliran data di atas Wall Street diubah menjadi wawasan oleh AI, ketika trader berevolusi dari eksekutor menjadi perancang strategi, transformasi ini telah melampaui peningkatan teknologi itu sendiri. Sistem LOXM JPMorgan menghemat 0,1% biaya transaksi, Deep Research BlackRock membebaskan waktu penelitian setiap jam, dan platform Legend Goldman Sachs menghilangkan pulau data—semua ini sedang membentuk kembali esensi industri keuangan: **dari efisiensi alokasi modal ke kompetisi dimensi baru dalam pemrosesan informasi**. Dan mereka yang pertama kali membangun "sistem saraf AI" sedang diam-diam mengubah peta kekuasaan di Wall Street.
Kesempatan ada di koin coai, Bitcoin 10 tahun yang lalu