Morningstar تزيد من تصنيف عدم اليقين لـ LSEG بشأن تأثير نماذج اللغة الكبيرة على أعمال البيانات

زاد Morningstar Equity Research تصنيف عدم اليقين من متوسط في ملاحظة حول الأسهم، موضحًا أنه على الرغم من اعتقادها بأن LSEG من المحتمل أن تستفيد من الطلب على البيانات الناتج عن LLMs، إلا أنها ترى تباينًا أكبر حول النتائج المحتملة لأعمال البيانات.

على الرغم من ذلك، تقول المذكرة: “حالتنا الأساسية لا تزال ثابتة. نعتقد أن مجموعات بيانات LSEG لا يمكن نسخها بسهولة. كما نتوقع أن يظل الطلب على بيانات LSEG قويًا، لأن LLMs المستخدمة في التحليل المالي تتيح توزيعًا أوسع، ومطالبات بيانات أكثر تكرارًا، ومرونة في التسعير لأعلى مجموعات البيانات جودة.”

تقدم Morningstar حالات متفائلة ومتشائمة. تقول الحالة المتفائلة: "مع تولي الآلات جزءًا كبيرًا من العمل التحليلي، ستصبح جودة البيانات (مثل التكرار، والكمال، والطول)، وملكية البيانات، وتفرد البيانات أكثر قيمة.

“العديد من عملاء LSEG يعتمدون على أدوات برمجية قابلة للتدقيق، وقابلة للتكرار، ومعتمدة من قبل الجهات المختصة، والتي من غير المرجح أن تحل محلها LLMs بسهولة.”

أما الحالة المتشائمة فتقول: "يتم تحويل توزيع البيانات المالية إلى سلعة، مما قد يؤدي إلى عدم استرداد الكثير من استثمارات LSEG في سير العمل والتحليلات.

“سيتحول استخدام البيانات من اشتراكات تعتمد على المقعد إلى تغذية API، مما قد يعزز قوة الشراء للمؤسسات المالية. قد تواجه LSEG حاجة استثمارية مساوية أو أعلى وضغوطًا على الإيرادات، مما يؤدي إلى هوامش أقل هيكليًا.”