Για τις εταιρείες διαχείρισης περιουσιακών στοιχείων που επενδύουν στην πρωτογενή αγορά εταιρικών ομολόγων, η επίτευξη μιας ολοκληρωμένης, σε πραγματικό χρόνο προβολής των νέων συμφωνιών που έρχονται στην αγορά και των αλλαγών στους όρους συναλλαγών είναι το κλειδί για την αποτελεσματική πιστωτική ανάλυση και την ταχεία υποβολή εντολών για κατανομή.
Ωστόσο, οι κοινοπρακτικές τράπεζες χρησιμοποιούν πολλαπλά και ανταγωνιστικά κανάλια για τη διάδοση δεδομένων στους διαχειριστές περιουσιακών στοιχείων, γεγονός που καθιστά δύσκολη τη συγκέντρωση και τη συμφωνία βασικών πληροφοριών. Ενώ οι πλατφόρμες συμφωνιών όπως το DirectBooks και το Ipreo (S&P Global) είναι σημαντικές πηγές, τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και τα άμεσα μηνύματα εξακολουθούν να διαδραματίζουν σημαντικό ρόλο στην επικοινωνία των δεδομένων συμφωνιών στους διαχειριστές περιουσιακών στοιχείων. Καθώς κάθε συμφωνία λαμβάνει έως και 30 ενημερώσεις κατά τη διάρκεια της διαδικασίας διανομής, είναι δύσκολο για τα γραφεία συναλλαγών να ενημερώνονται για τις πιο πρόσφατες ενημερώσεις και να ενημερώνουν τους διαχειριστές χαρτοφυλακίου.
Σε αντίθεση με τα δεδομένα που παραδίδονται από πλατφόρμες, τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και συνομιλίας δεν είναι δομημένα – μια κοινοπρακτική τράπεζα μπορεί να χρησιμοποιήσει μια απεριόριστη ποικιλία μορφών δεδομένων, όρων, ετικετών δεδομένων ή συμβάσεων ονομασίας. Εν μέρει, η μεταβλητότητα επιδεινώνεται επειδή τα μηνύματα δημιουργούνται από άτομα και όχι από συστήματα από την πλευρά της τράπεζας και χρησιμοποιούν τις προτιμώμενες μορφές και την ορολογία τους για μεταβλητές όπως η διάρκεια, η δυνατότητα κλήσης, το κουπόνι και το νόμισμα. Ιστορικά, ήταν δύσκολο, αν όχι αδύνατο, η αυτόματη επεξεργασία αυτών των δεδομένων, εν μέρει επειδή οι παραδοσιακές τεχνικές ανάλυσης δεν μπορούν να αντιμετωπίσουν τη μεταβλητότητα στα μηνύματα συμφωνίας.
Ως αποτέλεσμα, οι διαχειριστές περιουσιακών στοιχείων έπρεπε να χρησιμοποιούν χρονοβόρες, επιρρεπείς σε σφάλματα, μη αυτόματους τρόπους αντιμετώπισης για τη διαχείριση πληροφοριών εκτός πλατφόρμας, μέχρι τώρα. Η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει τη δημιουργία πιο ισχυρών, προσαρμόσιμων επεξεργαστών δεδομένων και είναι μοναδικά κατάλληλη για την ερμηνεία και την εξαγωγή πληροφοριών συμφωνίας από τα αδόμητα δεδομένα που περιέχονται στα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και στα μηνύματα συνομιλίας.
Το μεγαλύτερο μέρος της τεχνητής νοημοσύνης βασίζεται σε ένα μοντέλο μεγάλης γλώσσας (LLM) για την κατανόηση και την εξαγωγή νοήματος από το κείμενο. Η εκπαίδευση ενός LLM για μια συγκεκριμένη εργασία είναι πολύπλοκη και τα LLM μπορούν να παράγουν μεταβλητά αποτελέσματα από τις ίδιες εισροές. Ωστόσο, η προσεκτική ρύθμιση για συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης μπορεί να αποφέρει εξαιρετικά ακριβή αποτελέσματα, καθιστώντας ένα εκπαιδευμένο LLM κατάλληλο για την ερμηνεία δεδομένων ομολόγων πρωτογενούς αγοράς.
Παρά την ταχεία καινοτομία στα δημόσια LLM, πιστεύουμε ότι ένα ιδιωτικό LLM είναι το πλέον κατάλληλο για τις περισσότερες περιπτώσεις χρήσης σε θεσμικές κεφαλαιαγορές. Με ένα ιδιωτικό μοντέλο, είναι ευκολότερο να διαφυλάξετε δεδομένα, να εκπαιδεύσετε απευθείας το μοντέλο σε μια συγκεκριμένη εργασία, να βαθμονομήσετε την απόδοσή του και να ελέγξετε το κόστος.
Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για την επεξεργασία μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και συνομιλίας παρέχει ένα ισχυρό εργαλείο για την επίτευξη μιας ολοκληρωμένης εικόνας της αγοράς νέων συμφωνιών που εκτείνεται σε συμφωνίες εντός και εκτός πλατφόρμας. Η συγκέντρωση δεδομένων συμφωνίας επιτρέπει τη δημιουργία ενός
ενσωματωμένος, εστιασμένος στις συναλλαγές χώρος εργασίας που βελτιστοποιεί τον τρόπο με τον οποίο λειτουργούν οι διαχειριστές περιουσιακών στοιχείων στις πρωτογενείς αγορές εταιρικών ομολόγων.
Επιπλέον, η δυνατότητα επεξεργασίας μη δομημένων δεδομένων συναλλαγών μπορεί να παρέχει μια πιο προβολή σε πραγματικό χρόνο μιας συμφωνίας και της αγοράς. Για παράδειγμα, μια κοινοπρακτική τράπεζα μπορεί να μεταδώσει μια αλλαγή στο κουπόνι ή άλλο βασικό όρο μέσω email ή συνομιλίας πριν ενημερώσει τη συμφωνία σε μια πλατφόρμα. Σε αυτό το σενάριο, το σύστημα που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να ενημερώσει την οθόνη συμφωνίας ενός διαχειριστή περιουσιακών στοιχείων πριν από τη δημοσίευση της ενημέρωσης στην πλατφόρμα. Ομοίως, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επεξεργαστεί
δεδομένα της γκρίζας αγοράς για πρόσθετη πληροφόρηση σχετικά με τη ζήτηση για συγκεκριμένες νέες προσφορές. Όταν τα παράθυρα τιμολόγησης είναι ανοιχτά μόνο για λίγες ώρες, οποιοδήποτε πλεονέκτημα στη λήψη αποφάσεων και την ταχύτερη τοποθέτηση παραγγελιών για κατανομή θα πρέπει να ωφελήσει τον διαχειριστή περιουσιακών στοιχείων.
Στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες, οι νέες τεχνολογίες συχνά αναζητούν προβλήματα προς επίλυση. Μερικές φορές, η διαφημιστική εκστρατεία υπερβαίνει την πρακτική της αξία, ειδικά τις πρώτες μέρες. Το AI είναι διαφορετικό. Πιστεύουμε ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει την υπάρχουσα τεχνολογία και να επιτρέψει την αυτοματοποίηση εκεί όπου προηγουμένως ήταν αβάσιμη. Η ακριβής και αποτελεσματική επεξεργασία μη δομημένων δεδομένων είναι ένα καλό παράδειγμα του τρόπου με τον οποίο η τεχνητή νοημοσύνη επιλύει μια μακροχρόνια πρόκληση στις πρωτογενείς αγορές ομολόγων και πώς αυτή η τεχνολογία είναι έτοιμη να αποδώσει μερίσματα σε προληπτικούς διαχειριστές περιουσιακών στοιχείων.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://www.finextra.com/blogposting/25595/ai-unlocks-primary-bond-market-opportunities-for-asset-management-firms?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
