Ini juga sangat menarik Saya telah bereksperimen dengan dasbor data berbasis AI untuk melacak KPI perusahaan secara lebih sistematis. Begitu banyak proses penelitian ekuitas publik adalah tentang mengembangkan perkiraan pendapatan yang lebih baik (yang kemudian mengalir ke EPS pada berbagai tingkat tambahan). Dengan demikian, begitu banyak gerakan penelitian investasi adalah tentang pelacakan data yang menginformasikan perkiraan pendapatan yang lebih akurat. Ini adalah fondasi dari industri data alternatif. Tetapi ada banyak kumpulan data bermanfaat yang berada di tempat terbuka. Saat chatbot telah tumbuh lengan (Claude), saya terkesan dengan kemampuan alat ini untuk mengambil data ini. Bagi saya, ini adalah bagian lain yang hilang yang berada di samping kefasihan Excel. Kemampuan untuk menyerap model Excel (akhirnya membangunnya, tetapi tidak hari ini), mengidentifikasi pendorong utama (dari data terbuka dan berpemilik), menyaring data tersebut kembali ke dalam perkiraan, dan menandai kembali peringatan khusus (infleksi momentum bisnis, kemungkinan revisi perkiraan pendapatan, validasi/pembatalan tesis, dll). Sekarang kita berbicara!! Ini adalah urutan besarnya lebih membantu daripada pembungkus chatbot keuangan. Saya bertanya-tanya apakah alat-alat ini berkembang dengan kecepatan sedemikian rupa sehingga sebagian besar profesional keuangan bahkan tidak perlu mempelajari agen pengkodean. Misalnya, Perplexity Computer one-shot sesuatu yang, tentu saja tidak sempurna, tetapi menunjukkan kemajuan material dalam kemampuan infrastruktur harness untuk membangun antarmuka pengguna yang sederhana dan kuat. Akurasi tingkat institusional tetap menjadi masalah kritis dan masih belum sepenuhnya terpecahkan (apakah ini meningkat karena perusahaan seperti CarbonArc meluncurkan MCP??), tetapi sangat menarik untuk melihat kemampuan teknik meningkat secara material, dalam waktu sesingkat itu.