Чи може штучний інтелект зробити людських аналітиків непотрібними? Це питання, яке турбує всіх, оскільки моделі ШІ повністю революціонізують інвестиційні дослідження. Байрон Уїн, ринковий стратег, який визначив 1990-ті, вважає, що найкращі дослідження походять від сміливих, неконсенсусних ідей, які доводять свою правильність.
Тепер тиск на ШІ, щоб відповідати цьому стандарту, і потенційно відсторонити аналітиків, які домінували в цій сфері протягом десятиліть. Протягом багатьох років аналітики розбирали фінансові звіти та переглядали заголовки, щоб допомогти інвесторам приймати кращі рішення.
Штучний інтелект увійшов у цю сферу з інструментами, які спростюють, автоматизують і іноді перевершують традиційні методи. Великі мовні моделі (LLM) стали особливо ефективними в аналізі фінансових даних, виконуючи за кілька хвилин те, що може зайняти команду аналітиків кілька днів.
Прогнозування прибутків, наприклад, повністю відповідає сильним сторонам ШІ. Шаблони прибутків, як правило, слідують логічним трендам — хороші роки ведуть до ще кращих; погані роки ведуть до ще гірших. ШІ процвітає в цих передбачуваних просторах, перевершуючи людських аналітиків, які іноді дозволяють шуму або упередженості затемнювати їхнє судження.
LLM переписують правила інвестиційного аналізу
Робота університету Чикаго з LLM привернула увагу. Дослідники використовували ШІ для прогнозування варіацій прибутків і виявили, що ці моделі перевершують медіанні оцінки людських аналітиків. Секрет? LLM відзначаються в розумінні історії, що стоїть за звітами про прибутки, чого традиційні алгоритми ніколи не могли зробити.
Ці моделі імітують логічні кроки старших аналітиків, як дисципліновані молодші співробітники фінансової команди. Моделі ШІ також обходять одну з найбільших людських пасток: надмірну впевненість. Аналітики відомі тим, що коригують свої прогнози, щоб відповідати тому, що, на їхню думку, хочуть почути інвестори. ШІ не грає в цю гру.
Змінюючи налаштування «температури» моделі ШІ — модний термін для випадковості — ви можете розрахувати діапазони ризику та прибутку з холодною, жорсткою статистикою. Ви навіть можете отримати оцінку впевненості для її прогнозів. Люди, в порівнянні, схильні до самовпевненості в своїх прогнозах, подвоюючи невірні рішення, замість того, щоб переоцінити.
Незважаючи на ці успіхи, ШІ далекий від ідеалу. Він не знайде наступний Nvidia або не передбачить ще один глобальний фінансовий крах. Великі ринкові потрясіння, як ці, не підкоряються жодним шаблонам, і ШІ має труднощі, коли трапляється несподіване.
Він також не може допитувати керівників компаній під час телефонних конференцій про прибутки або реагувати на ухильні відповіді щодо критичних питань. Ринки безладні і постійно змінюються, а ШІ не має інтуїції, щоб адаптуватися. Ось тут топ-аналітики все ще сяють — вони знають, коли змінити курс, заглибитися і наполягати на відповідях.
Але хайп навколо ШІ, мабуть, залишиться сильним ще на довгий час. Технологічні гіганти одержимі цим. Microsoft ставить великі ставки — 80 мільярдів доларів — на ШІ та інфраструктуру, яка йому потрібна. На 2025 фінансовий рік технологічний гігант планує витратити більше половини цієї суми в США на дата-центри для навчання та впровадження моделей ШІ.
Чому така витрата? ШІ вимагає неймовірної обчислювальної потужності. Навчання моделей, таких як ChatGPT, означає зв'язування тисячі чіпів у величезних кластерах дата-центрів.
Рекламні долари можуть стати основою наступного технологічного буму
ШІ може піти тим же шляхом, що й минулі технологічні революції: підживлюється рекламними грошима. Пам'ятаєте, як Google і Facebook здобули владу? Вони заробили на бюджетах на створення брендів, забираючи гроші у всіх — від Tide до вашого місцевого сантехніка.
Навіть компанії з великою кількістю підписок, такі як Netflix і Amazon, тепер покладаються на рекламу. Alphabet, материнська компанія Google, є яскравим прикладом того, наскільки далеко може зайти ця модель. З моменту свого IPO у 2004 році доходи Alphabet зросли в 160 разів, досягнувши понад 300 мільярдів доларів у 2023 році.
Штучний інтелект має потенціал трансформувати галузі, так само, як радіо, телебачення та інтернет колись. У минулому газети покладалися на рекламу для двох третин своїх доходів.
Радіо та телебачення процвітали на рекламі, залишаючи їх безкоштовними для аудиторії. ШІ може незабаром стати наступною великою рекламною платформою, що приносить гроші для фінансування революційних розробок.
ШІ може генерувати ідеї — деякі геніальні, деякі безглузді. Він може проводити безкінечні сценарії, черпаючи інсайти з історії, які навіть армія дослідників може пропустити. Але він не може дати вам того «іскри генія». Аналітики приносять щось, що ШІ не може відтворити: здатність ставити запитання, адаптуватися і бачити ширшу картину в реальному часі.
Цей людський дотик все ще безцінний у світі, де неконсенсусні рекомендації — ті, які жодна машина не подумала б зробити — часто виявляються найприбутковішими. Реальна суть? ШІ та аналітики не є ворогами. Вони є інструментами один для одного.
Система крок за кроком для запуску вашої кар'єри у Web3 і отримання високооплачуваних крипто-робіт за 90 днів.