Это очень интересно Я экспериментировал с панелями данных на основе ИИ, чтобы более систематически отслеживать ключевые показатели эффективности компании. Большая часть процесса исследования публичных акций заключается в разработке лучших прогнозов доходов (которые затем влияют на EPS на различных уровнях). Таким образом, большая часть инвестиционного исследования связана с отслеживанием данных, которые помогают более точно прогнозировать доходы. Это основа индустрии альтернативных данных. Но есть много полезных наборов данных, доступных в открытом доступе. Поскольку чат-боты развиваются (Claude), я был впечатлён способностью этих инструментов собирать эти данные. Для меня это другой недостающий элемент, который находится рядом с владением Excel. Способность загружать модель Excel (в конечном итоге построить её, но не сегодня), определять ключевые факторы (из открытых и собственных данных), перерабатывать эти данные в прогнозы и отправлять обратно пользовательские уведомления (инфлекции бизнес-импульса, вероятные пересмотры прогнозов доходов, подтверждение/опровержение тезиса и т.д.). Вот о чём речь!! Это в разы полезнее, чем обёртка для финансового чат-бота. Мне интересно, развиваются ли эти инструменты с такой скоростью, что большинству финансовых специалистов даже не нужно учить кодирование. Например, Perplexity Computer сделал что-то, что, безусловно, не было идеальным, но демонстрирует значительный прогресс в способности инфраструктуры создавать простые, мощные пользовательские интерфейсы. Точность на уровне институциональных стандартов остаётся критической и всё ещё не полностью решённой проблемой (улучшается ли это, когда такие компании, как CarbonArc, запускают MCP??), но приятно видеть, как инженерные возможности улучшаются так значительно за такой короткий период времени.