これもとても興味深いです 私はAI駆動のデータダッシュボードを使って、会社のKPIをより体系的に追跡することを試みています。 パブリック・エクイティ・リサーチのプロセスの多くは、より良い収益予測を立てることに関わっており(それがさまざまな増分レベルでEPSに反映されます)。 したがって、投資調査の動きの多くは、より正確な収益予測に役立つデータの追跡に重点を置いています。これが代替データ産業の基盤です。 しかし、多くの有益なデータセットが公開されています。チャットボットが成長する中(Claude)、これらのツールがデータを取得できる能力に感銘を受けています。 私にとって、これこそがExcelの流暢さと並んで欠けているもう一つの欠けているピースです。Excelモデルを取り込む能力(最終的には構築するが、今日は無理)、主要な要因(オープンおよび独自データから)を特定し、そのデータを予測に抽出し、カスタムアラート(ビジネスの勢いの変動、収益予測の修正、論文の検証/無効化など)をフラグバックする能力。これで話が進みます!!これは金融チャットボットのラッパーよりも桁違いに役立つ。 これらのツールが進歩するスピードで進歩しているため、多くのファイナンスの専門家はコーディングエージェントを学ぶ必要すらないのではないかと気になります。 例えば、Perplexity Computerは完璧ではないものの、ハーネスインフラの能力において単純で強力なユーザーインターフェースを構築する上で実質的な進歩を示したものを一発で完成させました。 機関グレードの精度は依然として重要で完全に解決されていない課題です(CarbonArcのような企業がMCPを展開することで改善されるのでしょうか?)が、短期間でエンジニアリング能力が大幅に向上しているのを見るのは非常に刺激的です。