人工智能为资产管理公司释放一级债券市场机会

对于投资公司债券一级市场的资产管理公司来说，全面、实时地了解即将上市的新交易和交易条款的变化是高效信用分析和快速分配订单的关键。

然而，银团银行使用多种相互竞争的渠道向资产管理公司传播数据，这使得汇总和协调关键信息变得具有挑战性。虽然 DirectBooks 和 Ipreo (S&P Global) 等交易平台是重要的来源，但电子邮件和即时消息在向资产管理者传达交易数据方面仍然发挥着重要作用。由于在联合流程期间每笔交易都会收到多达 30 次更新，因此交易部门很难掌握最新更新并让投资组合经理了解情况。

与平台提供的数据不同，电子邮件和聊天消息是非结构化的——银团银行可以使用无限多种数据格式、术语、数据标签或命名约定。在某种程度上，可变性加剧，因为消息是由个人而不是银行方面的系统生成的，并且他们使用自己喜欢的格式和术语来表示期限、可赎回性、息票和货币等变量。从历史上看，自动处理这些数据即使不是不可能，也是很困难的，部分原因是传统的解析技术无法应对交易消息的变化。 

因此，到目前为止，资产管理者不得不使用耗时且容易出错的手动解决方法来管理平台外信息。人工智能可以创建更强大、适应性更强的数据处理器，并且特别适合从电子邮件和聊天消息中包含的非结构化数据中解释和提取交易信息。 

大多数人工智能依赖于大型语言模型（LLM）来理解和提取文本的含义。针对特定任务培训法学硕士非常复杂，而且法学硕士可以从相同的输入中产生不同的结果。然而，针对特定用例的仔细微调可以产生高度准确的结果，使训练有素的法学硕士适合解释一级市场债券数据。

尽管公共法学硕士的创新迅速，但我们相信私人法学硕士最适合机构资本市场的大多数用例。使用私有模型，可以更轻松地保护数据、直接在特定任务上训练模型、校准其性能并控制成本。

使用人工智能进行电子邮件和聊天消息处理提供了一个强大的工具，可以全面了解涵盖平台内和平台外交易的新交易市场。聚合交易数据可以创建

以交易为中心的集成工作空间，优化资产管理公司在公司债券一级市场的运营方式.

此外，处理非结构化交易数据的能力可以提供更实时的交易和市场视图。例如，银团银行可能会在平台上更新交易之前通过电子邮件或聊天传输优惠券或其他关键条款的更改。在这种情况下，人工智能驱动的系统可以在平台上发布更新之前更新资产管理公司的交易屏幕。同样，人工智能可以处理

灰色市场数据可提供有关特定新交易需求的更多情报。当定价窗口仅开放几个小时时，更快地做出决策和下达分配订单的任何优势都应该使资产管理者受益。

在金融服务领域，新技术经常寻找需要解决的问题。有时，炒作超出了其实用价值，尤其是在早期。人工智能则不同。我们相信人工智能可以改进现有技术并实现以前无法实现的自动化。准确高效地处理非结构化数据是人工智能如何解决一级债券市场长期存在的挑战以及该技术如何为积极主动的资产管理者带来红利的一个很好的例子。  

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