Це теж дуже цікаво Я експериментую з інформаційними панелями даних на основі ШІ, щоб більш систематично відстежувати KPI компаній. Значна частина процесу дослідження публічного капіталу зосереджена на розробці кращих прогнозів доходів (які потім знижуються до EPS на різних поступових рівнях). Тому значна частина інвестиційних досліджень спрямована на відстеження даних, які дають більш точні прогнози доходів. Це основа індустрії альтернативних даних. Але існує багато корисних наборів даних, які лежать відкритими. Коли чат-боти набирали популярності (Клод), мене вразила здатність цих інструментів збирати ці дані. Для мене це ще одна відсутня деталь, яка стоїть поруч із володінням Excel. Можливість приймати Excel-модель (зрештою її створювати, але не сьогодні), визначати ключові драйвери (з відкритих і власних даних), перетворювати ці дані назад у прогнози та помічати власні сповіщення (інфлекції бізнес-динаміки, ймовірні перегляди прогнозів доходів, валідація/скасування дисертації тощо). Ось це вже розмова!! Це на порядки корисніше, ніж обгортка фінансового чат-бота. Мені цікаво, чи ці інструменти розвиваються так швидко, що більшості фінансових фахівців навіть не потрібно вивчати роботу з агентами кодування. Наприклад, Perplexity Computer вибив щось, що, безумовно, не було ідеальним, але демонструє суттєвий прогрес у здатності інфраструктури упряжки створювати прості, потужні інтерфейси. Точність інституційного рівня залишається критичною і ще не повністю вирішеною проблемою (чи покращується це з тим, як компанії на кшталт CarbonArc впроваджують MCP??), але захопливо спостерігати, як інженерні можливості суттєво покращуються за такий короткий час.