AI odpira priložnosti primarnega trga obveznic za podjetja za upravljanje premoženja

AI odpira priložnosti primarnega trga obveznic za podjetja za upravljanje premoženja

Časovni žig: 25. januar 2024 10
AI Unlocks Primary Bond Market Opportunities for Asset Management Firms PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Za podjetja za upravljanje premoženja, ki vlagajo na primarni trg podjetniških obveznic, je doseganje popolnega vpogleda v realnem času o novih poslih, ki prihajajo na trg, in spremembah pogojev posla ključnega pomena za učinkovito kreditno analizo in hitro dajanje naročil za dodelitev.

Vendar pa sindicirane banke uporabljajo več in konkurenčnih kanalov za razširjanje podatkov upravljavcem premoženja, zaradi česar je združevanje in usklajevanje ključnih informacij izziv. Čeprav so platforme za sklepanje poslov, kot sta DirectBooks in Ipreo (S&P Global), pomembni viri, imajo e-pošta in neposredna sporočila še vedno pomembno vlogo pri sporočanju podatkov o poslih upravljavcem premoženja. Ker vsak posel prejme do 30 posodobitev med trajanjem procesa sindiciranja, je trgovalnim mizam težko ostati na tekočem z najnovejšimi posodobitvami in obveščati upravitelje portfelja.

Za razliko od podatkov, ki jih posredujejo platforme, so e-poštna sporočila in sporočila v klepetu nestrukturirana – sindikalna banka lahko uporablja neomejeno število formatov podatkov, izrazov, podatkovnih oznak ali konvencij o poimenovanju. Deloma je spremenljivost še večja, ker sporočila ustvarijo posamezniki, ne pa sistemi na strani banke, in uporabljajo svoje prednostne formate in terminologijo za spremenljivke, kot so tenor, možnost odpoklica, kupon in valuta. Zgodovinsko gledano je bilo te podatke težko, če ne nemogoče, samodejno obdelati, deloma zato, ker tradicionalne tehnike razčlenjevanja ne morejo obvladati spremenljivosti sporočil o dogovorih. 

Posledično so morali upravljavci premoženja do zdaj uporabljati zamudne in z napakami nagnjene ročne rešitve za upravljanje informacij zunaj platforme. AI omogoča ustvarjanje zmogljivejših, prilagodljivih procesorjev podatkov in je edinstveno primeren za interpretacijo in ekstrahiranje informacij o poslih iz nestrukturiranih podatkov v e-pošti in sporočilih klepeta. 

Večina umetne inteligence se za razumevanje in pridobivanje pomena iz besedila opira na model velikega jezika (LLM). Usposabljanje LLM za določeno nalogo je zapleteno in LLM lahko iz istih vložkov ustvari različne rezultate. Vendar pa lahko skrbno natančno prilagajanje za posebne primere uporabe prinese zelo natančne rezultate, zaradi česar je usposobljen LLM primeren za interpretacijo podatkov o obveznicah na primarnem trgu.

Kljub hitrim inovacijam v javnih LLM menimo, da je zasebni LLM najprimernejši za večino primerov uporabe na institucionalnih trgih kapitala. Z zasebnim modelom je lažje zaščititi podatke, neposredno usposobiti model za določeno nalogo, umeriti njegovo delovanje in nadzorovati stroške.

Uporaba umetne inteligence za obdelavo e-poštnih sporočil in sporočil v klepetu zagotavlja močno orodje za doseganje celovitega pogleda na trg novih poslov, ki obsega posle na platformi in zunaj nje. Združevanje podatkov o poslu omogoča ustvarjanje

integriran, na posel osredotočen delovni prostor, ki optimizira delovanje upravljavcev premoženja na primarnih trgih za podjetniške obveznice.

Poleg tega lahko zmožnost obdelave nestrukturiranih podatkov o poslih zagotovi bolj pogled na posel in trg v realnem času. Sindicirana banka lahko na primer pošlje spremembo kupona ali drugega ključnega izraza po e-pošti ali klepetu, preden posodobi posel na platformi. V tem scenariju bi lahko sistem, ki ga poganja umetna inteligenca, posodobil zaslon posla upravitelja sredstev, preden je posodobitev objavljena na platformi. Podobno lahko AI obdeluje

podatke o sivem trgu, da bi pridobili dodatne informacije o povpraševanju po določenih novih poslih. Ko so cenovna okna odprta le nekaj ur, bi morala kakršna koli prednost pri hitrejšem sprejemanju odločitev in oddaji naročil za dodelitve koristiti upravljavcu premoženja.

V finančnih storitvah nove tehnologije pogosto iščejo težave, ki jih je treba rešiti. Včasih hype preseže svojo praktično vrednost, zlasti v prvih dneh. AI je drugačen. Verjamemo, da lahko umetna inteligenca izboljša obstoječo tehnologijo in omogoči avtomatizacijo tam, kjer je bila prej nevzdržna. Natančna in učinkovita obdelava nestrukturiranih podatkov je dober primer, kako umetna inteligenca rešuje dolgoletni izziv na primarnih trgih obveznic in kako je ta tehnologija pripravljena izplačati dividende proaktivnim upravljavcem premoženja.  

Časovni žig:

Več od Fintextra