يتحدث الجميع عن التطبيقات الجديدة للذكاء الاصطناعي. لكن صناديق التحوط وشركات الأسهم الخاصة تستخدم علم البيانات والذكاء الاصطناعي منذ سنوات.
تسعى شركات البدائل إلى مزج أفضل ما في الإنسان مع أفضل ما في الماكينة. تبحث الشركات عن وجهات نظر جديدة وأسئلة مثيرة للاهتمام. يمكن للتعلم الآلي فرز البيانات بسرعة ، وتحويلها إلى معلومات ذات مغزى ، وتقديم رؤى جديدة. يمكن للناس قضاء المزيد من الوقت في التفكير.
صناديق التحوط
لنبدأ بالاستثمار. أدى التقدم في التكنولوجيا وانخفاض الأسعار وإدخال ChatGPT إلى جعل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) شائعة ، لا سيما في قطاع صناديق التحوط الكمي. على سبيل المثال ، لا تعتبر التكنولوجيا الجديدة بديلاً ولكنها مكملة لما تقوم به Man Numeric بالفعل ، وفقًا لجريج بوند ، رئيس الوحدة. على وجه التحديد ، يمكن للتقدم في الذكاء الاصطناعي أن يكمل العمل البحثي ويضخمه. قال بوند: “بالإضافة إلى معرفة الأسئلة التي يجب طرحها ، فهي أيضًا البيانات التي لديك تحت الغطاء والتي يمكنك توجيه التكنولوجيا إليها”.
في سوق صناديق التحوط الأوسع ، يوجد بالفعل تطبيقان مهيمنان من LLMs لدعم تحليل الاستثمار – تقييم التقرير المالي وتحليل المشاعر (الرأي العام حول الشركة).
علاوة على ذلك ، تقوم صناديق التحوط أيضًا باختبار ما إذا كان بإمكان LLM تعزيز القدرات التنبؤية للنماذج الحالية. Daniel Leveau من SigTech – “إن المزايا التي لا يمكن إنكارها لـ LLM من الكفاءة والسرعة وقابلية التوسع تمكن صناديق التحوط من معالجة وتحليل حجم لا نهائي من البيانات. ومع ذلك ، فإن هذه الفوائد لا تأتي بدون تحديات. غالبًا ما تتصارع الأموال مع القضايا المتعلقة بجودة البيانات والاستعداد التشغيلي “.
إلى جانب الاستثمار وإدارة المخاطر ، يبحث المديرون في المجالات الأخرى التي يمكن فيها نشر التكنولوجيا ، بما في ذلك التسويق والشؤون القانونية.
حقوق الملكية الخاصة
قادة الأسهم الخاصة مثل بلاكستون
BX
تستخدم علم البيانات والذكاء الاصطناعي لسنوات. اليوم لدى Blackstone فريق مكون من 40 عالم بيانات يطبقون تقنيات جديدة في عمليات الشركة وفي شركات المحفظة. قال الرئيس التنفيذي شوارزمان في مكالمة أرباحه الأخيرة أن علماء البيانات مهمون في تحديد مصادر الصفقات وفحصها. “نحن نستخدمها في العناية الواجبة ، بشكل مثير للاهتمام ، لأنه عندما تتراكم قواعد بيانات كبيرة ، يصعب أحيانًا معرفة ما يحدث معها”. وأضاف: “بعض هذه النماذج اللغوية الكبيرة ستكون غريبة بعض الشيء لبعض الوقت. ولكن عند تطبيق ذلك ، على سبيل المثال ، يمكن للشركات الفردية إنشاء الذكاء الاصطناعي الخاص بها بمرور الوقت “.
بعض أهم مخاوف الذكاء الاصطناعي بالنسبة لشركات البدائل
- قلة من الشركات على وشك استخدام LLM للاستثمار دون تدخل بشري ، أي ماذا لو أعطت LLM إجابة خاطئة؟
- هناك خطر تسرب البيانات والملكية الفكرية ، خاصة عند إرسال البيانات إلى شركات مثل OpenAI. وهناك أسئلة إستراتيجية ذات صلة حول الأمن السيبراني ، مثل أين توجد البيانات ومن يمتلكها.
- استجابةً لقضايا السلامة والموثوقية ، قامت Microsoft
MSFT
و Salesforce
CRM
تقوم بإنشاء “أدوات ثقة” لإدارة الوصول إلى البيانات والمعلومات المضللة.
يوفر الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات وعدًا كبيرًا وبعض القلق لشركات الاستثمار البديلة المحركة المبكرة.