الذكاء الاصطناعي يفتح فرص سوق السندات الأولية لشركات إدارة الأصول

بالنسبة لشركات إدارة الأصول التي تستثمر في السوق الأولية لسندات الشركات، فإن تحقيق رؤية كاملة وفي الوقت الفعلي للصفقات الجديدة القادمة إلى السوق والتغييرات في شروط الصفقة يعد أمرًا أساسيًا لتحليل الائتمان الفعال ووضع أوامر التخصيص بسرعة.

ومع ذلك، تستخدم البنوك المشتركة قنوات متعددة ومتنافسة لنشر البيانات إلى مديري الأصول، مما يجعل من الصعب تجميع المعلومات الأساسية والتوفيق بينها. في حين أن منصات الصفقات مثل DirectBooks وIpreo (S&P Global) تعد مصادر مهمة، إلا أن رسائل البريد الإلكتروني والرسائل الفورية لا تزال تلعب دورًا رئيسيًا في توصيل بيانات الصفقات إلى مديري الأصول. مع تلقي كل صفقة ما يصل إلى 30 تحديثًا طوال مدة عملية المشاركة، يصعب على مكاتب التداول البقاء على اطلاع بآخر التحديثات وإبقاء مديري المحافظ على اطلاع.

على عكس البيانات التي تقدمها المنصات، فإن رسائل البريد الإلكتروني والدردشة غير منظمة - يمكن للبنك المشترك استخدام مجموعة لا حدود لها من تنسيقات البيانات أو المصطلحات أو تسميات البيانات أو اصطلاحات التسمية. ويتفاقم التباين جزئيًا لأن الرسائل يتم إنشاؤها بواسطة أفراد، بدلاً من الأنظمة الموجودة على جانب البنك، ويستخدمون التنسيقات والمصطلحات المفضلة لديهم لمتغيرات مثل المدة وإمكانية الاتصال والقسيمة والعملة. تاريخيًا، كان من الصعب، إن لم يكن من المستحيل، معالجة هذه البيانات تلقائيًا، ويرجع ذلك جزئيًا إلى عدم قدرة تقنيات التحليل التقليدية على التعامل مع التباين في رسائل الصفقات. 

ونتيجة لذلك، اضطر مديرو الأصول إلى استخدام حلول يدوية تستغرق وقتًا طويلاً وعرضة للأخطاء لإدارة المعلومات خارج النظام الأساسي، حتى الآن. يمكّن الذكاء الاصطناعي من إنشاء معالجات بيانات أكثر قوة وقدرة على التكيف، وهو مناسب بشكل فريد لتفسير واستخراج معلومات الصفقة من البيانات غير المنظمة الموجودة في رسائل البريد الإلكتروني ورسائل الدردشة. 

تعتمد معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي على نموذج لغة كبير (LLM) لفهم واستخراج المعنى من النص. يعد تدريب LLM على مهمة محددة أمرًا معقدًا ويمكن أن تنتج LLM نتائج متغيرة من نفس المدخلات. ومع ذلك، فإن الضبط الدقيق لحالات استخدام محددة يمكن أن يؤدي إلى نتائج دقيقة للغاية، مما يجعل ماجستير إدارة الأعمال المدرب مناسبًا لتفسير بيانات سندات السوق الأولية.

على الرغم من الابتكار السريع في LLMs العامة، فإننا نعتقد أن LLM الخاص هو الأنسب لمعظم حالات الاستخدام في أسواق رأس المال المؤسسي. باستخدام النموذج الخاص، يكون من الأسهل حماية البيانات وتدريب النموذج مباشرة على مهمة محددة ومعايرة أدائه والتحكم في التكاليف.

يوفر استخدام الذكاء الاصطناعي لمعالجة رسائل البريد الإلكتروني والدردشة أداة فعالة لتحقيق رؤية شاملة لسوق الصفقات الجديدة التي تشمل الصفقات داخل وخارج النظام الأساسي. يتيح تجميع بيانات الصفقة إمكانية إنشاء

مساحة عمل متكاملة تركز على الصفقات تعمل على تحسين كيفية عمل مديري الأصول في الأسواق الرئيسية لسندات الشركات.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن توفر القدرة على معالجة بيانات الصفقات غير المنظمة رؤية أكثر واقعية للصفقة والسوق. على سبيل المثال، قد يرسل بنك مشترك تغييرًا في القسيمة أو أي مصطلح رئيسي آخر عبر البريد الإلكتروني أو الدردشة قبل تحديث الصفقة على النظام الأساسي. في هذا السيناريو، يمكن للنظام الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي تحديث شاشة صفقة مدير الأصول قبل نشر التحديث على النظام الأساسي. وبالمثل، يمكن للذكاء الاصطناعي المعالجة

بيانات السوق الرمادية لتوفير معلومات إضافية حول الطلب على صفقات جديدة محددة. عندما تكون نوافذ التسعير مفتوحة لبضع ساعات فقط، فإن أي ميزة في اتخاذ القرارات وتقديم أوامر التخصيص بشكل أسرع يجب أن تفيد مدير الأصول.

في مجال الخدمات المالية، غالباً ما تبحث التقنيات الجديدة عن المشكلات التي يتعين حلها. في بعض الأحيان، يتجاوز الضجيج قيمته العملية، خاصة في الأيام الأولى. الذكاء الاصطناعي مختلف. نعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين التكنولوجيا الحالية وتمكين الأتمتة حيث لم يكن من الممكن الدفاع عنها في السابق. تعد معالجة البيانات غير المنظمة بدقة وكفاءة مثالًا جيدًا على كيفية حل الذكاء الاصطناعي لتحدي طويل الأمد في أسواق السندات الأولية وكيف تستعد هذه التكنولوجيا لدفع أرباح لمديري الأصول الاستباقيين.  

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.finextra.com/blogposting/25595/ai-unlocks-primary-bond-market-opportunities-for-asset-management-firms?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs