Điều này thật sự rất thú vị Tôi đã thử nghiệm với các bảng điều khiển dữ liệu do AI điều khiển để theo dõi các KPI của công ty một cách có hệ thống hơn. Rất nhiều quy trình nghiên cứu cổ phiếu công khai liên quan đến việc phát triển các dự báo doanh thu tốt hơn (sẽ dẫn đến EPS ở các mức độ gia tăng khác nhau). Vì vậy, rất nhiều động lực nghiên cứu đầu tư liên quan đến việc theo dõi dữ liệu giúp thông tin cho các dự báo doanh thu chính xác hơn. Đây là nền tảng của ngành dữ liệu thay thế. Nhưng có nhiều bộ dữ liệu hữu ích đang nằm trong công khai. Khi các chatbot đã phát triển (Claude), tôi đã ấn tượng với khả năng của những công cụ này trong việc thu thập dữ liệu này. Đối với tôi, đây là mảnh ghép còn thiếu khác bên cạnh sự thành thạo Excel. Khả năng tiếp nhận một mô hình Excel (cuối cùng sẽ xây dựng nó, nhưng không phải hôm nay), xác định các yếu tố chính (từ dữ liệu công khai và độc quyền), tinh lọc dữ liệu đó trở lại thành các dự báo, và gửi lại các cảnh báo tùy chỉnh (sự thay đổi động lực kinh doanh, khả năng điều chỉnh dự báo doanh thu, xác thực/không xác thực luận điểm, v.v.). Bây giờ thì chúng ta đang nói chuyện!! Điều này hữu ích hơn rất nhiều so với một lớp chatbot tài chính. Tôi tự hỏi liệu những công cụ này có đang tiến triển với tốc độ mà hầu hết các chuyên gia tài chính thậm chí không cần phải học các tác nhân lập trình hay không. Ví dụ, Perplexity Computer đã hoàn thành một cái gì đó mà chắc chắn không hoàn hảo, nhưng thể hiện sự tiến bộ đáng kể trong khả năng của cơ sở hạ tầng để xây dựng các giao diện người dùng đơn giản, mạnh mẽ. Độ chính xác cấp tổ chức vẫn là một vấn đề quan trọng và vẫn chưa được giải quyết hoàn toàn (điều này có cải thiện khi các công ty như CarbonArc triển khai MCP không??), nhưng thật thú vị khi thấy khả năng kỹ thuật cải thiện đáng kể trong một khoảng thời gian ngắn như vậy.