AI פותח הזדמנויות שוק איגרות חוב ראשיות עבור חברות ניהול נכסים

עבור חברות ניהול נכסים המשקיעות בשוק העיקרי של איגרות חוב קונצרניות, השגת תצוגה מלאה בזמן אמת של עסקאות חדשות שיוצאות לשוק ושינויים בתנאי העסקה היא המפתח לניתוח אשראי יעיל ולביצוע מהיר של הזמנות להקצאות.

עם זאת, בנקים בסינדיקציה משתמשים בערוצים מרובים ומתחרים כדי להפיץ נתונים למנהלי נכסים, מה שהופך את זה למאתגר לצבור וליישב מידע מפתח. בעוד שפלטפורמות עסקות כמו DirectBooks ו-Ipreo (S&P Global) הן מקורות חשובים, מיילים והודעות מיידיות עדיין ממלאות תפקיד מרכזי בהעברת נתוני העסקאות למנהלי הנכסים. כאשר כל עסקה מקבלת עד 30 עדכונים לאורך תהליך ההפצה, קשה לדסקי המסחר להתעדכן בעדכונים האחרונים ולעדכן את מנהלי התיקים.

בניגוד לנתונים המועברים על ידי פלטפורמות, הודעות דואר אלקטרוני וצ'אט אינן מובנות - בנק סינדיקט יכול להשתמש במגוון בלתי מוגבל של פורמטים של נתונים, מונחים, תוויות נתונים או מוסכמות שמות. באופן חלקי, השונות מחמירה מכיוון שההודעות נוצרות על ידי יחידים, ולא על ידי מערכות בצד הבנק, והם משתמשים בפורמטים ובטרמינולוגיה המועדפים עליהם עבור משתנים כמו טנור, קריאות, קופון ומטבע. מבחינה היסטורית, היה קשה, אם לא בלתי אפשרי, לעבד אוטומטית את הנתונים הללו, בין השאר משום שטכניקות ניתוח מסורתיות אינן יכולות להתמודד עם השונות בהודעות העסקה. 

כתוצאה מכך, מנהלי נכסים נאלצו להשתמש בדרכים ידניות, גוזלות זמן, מועדות לשגיאות, כדי לנהל מידע מחוץ לפלטפורמה, עד כה. בינה מלאכותית מאפשרת יצירת מעבדי נתונים חזקים יותר ניתנים להתאמה, והיא מתאימה באופן ייחודי לפירוש והפקת מידע עסקה מהנתונים הלא מובנים הכלולים בהודעות דוא"ל והודעות צ'אט. 

רוב הבינה המלאכותית מסתמכת על מודל שפה גדול (LLM) כדי להבין ולחלץ משמעות מטקסט. אימון LLM עבור משימה ספציפית הוא מורכב ו-LLMs יכולים להפיק תוצאות משתנות מאותן תשומות. עם זאת, כוונון זהיר למקרי שימוש ספציפיים יכול להניב תוצאות מדויקות ביותר, מה שהופך את LLM מיומן למתאים לפירוש נתוני אג"ח בשוק הראשוני.

למרות חדשנות מהירה ב-LLMs ציבוריים, אנו מאמינים ש-LLM פרטי מתאים לרוב מקרי השימוש בשוקי ההון המוסדיים. עם מודל פרטי, קל יותר לשמור על נתונים, לאמן ישירות את המודל למשימה ספציפית, לכייל את הביצועים שלו ולשלוט בעלויות.

שימוש בבינה מלאכותית לעיבוד הודעות דוא"ל וצ'אט מספק כלי רב עוצמה להשגת תצוגה מקיפה של שוק העסקאות החדשות המתפרשות על עסקאות בפלטפורמה ומחוצה לה. צבירת נתוני עסקה מאפשרת יצירת א

מרחב עבודה משולב וממוקד עסקה המייעל את האופן שבו מנהלי נכסים פועלים בשווקים ראשוניים של איגרות חוב קונצרניות.

בנוסף, היכולת לעבד נתוני עסקה לא מובנים יכולה לספק מבט בזמן אמת יותר על העסקה והשוק. לדוגמה, בנק סינדיקט עשוי לשדר שינוי בקופון או במונח מפתח אחר באמצעות דואר אלקטרוני או צ'אט לפני עדכון העסקה בפלטפורמה. בתרחיש זה, המערכת המונעת בינה מלאכותית יכולה לעדכן את מסך העסקה של מנהל נכסים לפני פרסום העדכון בפלטפורמה. באופן דומה, AI יכול לעבד

נתוני שוק אפור כדי להביא מודיעין נוסף לגבי הביקוש לעסקאות חדשות ספציפיות. כאשר חלונות התמחור פתוחים למספר שעות בלבד, כל יתרון בקבלת החלטות וביצוע הזמנות להקצאות מהר יותר אמור להועיל למנהל הנכסים.

בשירותים פיננסיים, טכנולוגיות חדשות מחפשות לעתים קרובות בעיות לפתרון. לפעמים, ההייפ עולה על ערכו המעשי, במיוחד בימים הראשונים. AI שונה. אנו מאמינים כי בינה מלאכותית יכולה לשפר את הטכנולוגיה הקיימת ולאפשר אוטומציה במקום שבו היא הייתה בלתי נסבלת בעבר. עיבוד מדויק ויעיל של נתונים לא מובנים הוא דוגמה טובה לאופן שבו בינה מלאכותית פותרת אתגר רב שנים בשוקי האג"ח העיקריים וכיצד הטכנולוגיה הזו מוכנה לשלם דיבידנדים למנהלי נכסים פרואקטיביים.  

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.finextra.com/blogposting/25595/ai-unlocks-primary-bond-market-opportunities-for-asset-management-firms?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs