Σύντομη απάντηση: Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν θα αντικαταστήσει πλήρως τους επενδυτικούς τραπεζίτες, αλλά θα αναλάβει ένα μεγάλο μέρος της κατώτερης «παραγωγικής» εργασίας και θα μειώσει ορισμένες ομάδες καθώς οι ροές εργασίας επανασχεδιάζονται. Εάν οι εταιρείες μπορούν να περιφράξουν τα εργαλεία μέσα σε ράγες συμμόρφωσης και αεροστεγή ίχνη ελέγχου, η διαδικασία των αναλυτών συμπιέζεται γρήγορα. Εάν η εμπιστοσύνη διαλυθεί υπό πίεση, οι άνθρωποι εξακολουθούν να έχουν την ευθύνη.
Βασικά συμπεράσματα:
Αυτοματοποίηση εργασιών : Χρησιμοποιήστε την Τεχνητή Νοημοσύνη για πρώτα προσχέδια, συγκρίσεις, περιλήψεις και μορφοποίηση διαφανειών.
Ανθρώπινο πλεονέκτημα : Εστίαση στην εμπιστοσύνη, τη διαπραγμάτευση, την πολιτική και την υπευθυνότητα σε πραγματικές συμφωνίες.
Μετατόπιση ιεραρχίας : Οι αναλυτές συμπιέζονται. Οι συνεργάτες/αντιπρόεδροι αποκτούν μόχλευση μέσω της αξιολόγησης και της κρίσης.
Πρώτα οι έλεγχοι : Επιμείνετε σε διαδρομές ελέγχου, σημαίες αβεβαιότητας και αυστηρούς περιορισμούς συμμόρφωσης.
Κίνδυνος εκπαίδευσης : Εάν η εργασία με γρατζουνιές εξαφανιστεί, ανακατασκευάστε τη μαθητεία με σκόπιμους κύκλους εξάσκησης.
Άρθρα που ίσως σας ενδιαφέρουν μετά από αυτό:
🔗 Θα αντικαταστήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη τους ακτινολόγους στο εγγύς μέλλον;
Πώς μπορεί να αλλάξει η εργασία απεικόνισης με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης για διαγνωστικά.
🔗 Θα αντικαταστήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη τους λογιστές ή θα αλλάξει τον ρόλο τους;
Τι μπορεί να διαχειριστεί ο αυτοματισμός και πού εξακολουθούν να έχουν σημασία οι άνθρωποι.
🔗 Θα αντικαταστήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη τους αναλυτές δεδομένων: η πραγματική συζήτηση;
Πρακτική άποψη για τις εργασίες που η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί και δεν μπορεί να αντικαταστήσει.
🔗 Θα αντικαταστήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη τους δικηγόρους; Μια πιο περίπλοκη ερώτηση από ό,τι φαίνεται
Γιατί η νομική εργασία αντιστέκεται στην πλήρη αυτοματοποίηση, παρά την ταχεία πρόοδο της Τεχνητής Νοημοσύνης.
Η σύντομη απάντηση στο «Θα αντικαταστήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη τους Επενδυτές Τραπεζίτες;» 📌
Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι απίθανο να αντικαταστήσει πλήρως τους επενδυτικούς τραπεζίτες από την αρχή μέχρι το τέλος, επειδή οι τραπεζικές εργασίες δεν παράγουν απλώς αποτελέσματα - κερδίζουν την εμπιστοσύνη, διαχειρίζονται την ασάφεια και πετυχαίνουν συμφωνίες χωρίς προηγούμενο, όταν ο καθένας έχει διαφορετικά κίνητρα και επιλεκτική μνήμη.
Αλλά η Τεχνητή Νοημοσύνη σίγουρα θα:
-
Αυτοματοποιήστε μεγάλα μέρη της ανάλυσης, της σύνταξης και της επεξεργασίας
-
Συμπίεση χρονοδιαγραμμάτων για παρουσιάσεις και εκτέλεση
-
Μειώστε τον αριθμό των ανθρώπων που απαιτούνται για ορισμένα επίπεδα εργασίας
-
Μετατόπιση αξίας προς τη σχέση ιπποδύναμη + κρίση + κατανομή
-
Αναγκάστε τις τράπεζες να επανεξετάσουν το μοντέλο «μαθητείας» από αναλυτή σε συνεργάτη
Αν λοιπόν ρωτάτε «Θα αντικαταστήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη τους Επενδυτές Τραπεζίτες;» σαν να πρόκειται για έναν μόνο διακόπτη ναι/όχι, η ευθεία απάντηση είναι: Η Τεχνητή Νοημοσύνη αντικαθιστά εργασίες, όχι ολόκληρο το είδος 🧠🤖
Γρήγορη ανασκόπηση της πραγματικότητας: αυτό δεν είναι «κάποια μέρα» - είναι ήδη στα μαθηματικά του εργατικού δυναμικού 🔢
Ένας σαφής τρόπος για να το διατυπώσουμε αυτό: τα στελέχη δεν συζητούν αν η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει σημασία - κάνουν προϋπολογισμό γύρω από αυτήν.
-
Στην έρευνα εργοδοτών του Παγκόσμιου Οικονομικού Φόρουμ, το 86% αναμένει ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη + η τεχνολογία επεξεργασίας πληροφοριών θα μεταμορφώσουν την επιχείρησή τους έως το 2030, και η ίδια εργασία υπογραμμίζει την μεγάλης κλίμακας απώλεια θέσεων εργασίας (δημιουργία + μετατόπιση) που οφείλεται στον διαρθρωτικό μετασχηματισμό. [1]
-
Εν τω μεταξύ, σημαντική έρευνα παραγωγικότητας υποστηρίζει ότι η παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να αλλάξει ουσιαστικά την παραγωγή ανά ώρα εάν οι οργανισμοί αναδιανείμουν με επιτυχία τον χρόνο και επανασχεδιάσουν τις ροές εργασίας (μεγάλο «αν», αλλά αυτό είναι το θέμα). [2]
Μετάφραση: ακόμη και αν οι «τραπεζίτες» δεν εξαφανιστούν, το λειτουργικό μοντέλο δεν θα παραμείνει το ίδιο.
Τι κάνουν οι επενδυτικοί τραπεζίτες (το κομμάτι που ξεχνούν οι άνθρωποι) 🧾📈
Αν οι επενδυτικές τραπεζικές εργασίες ήταν απλώς υπολογιστικά φύλλα και τράπουλες διαφανειών, αυτή η συζήτηση θα είχε ήδη τελειώσει. Αλλά η δουλειά μοιάζει περισσότερο με πέντε δουλειές στοιβαγμένες σε ένα παλτό:
-
Προέλευση (εύρεση και κατάκτηση εργασίας)
Χτίζοντας σχέσεις, τοποθετώντας, χρονίζοντας, πολιτικά. Λίγη θεραπεία, λίγη στρατηγική, λίγο σκάκι ♟️ -
Εκτέλεση (πραγματοποίηση της συμφωνίας)
Συντονισμός μεταξύ δικηγόρων, λογιστών, εσωτερικών επιτροπών, ηγεσίας πελατών, αντισυμβαλλομένων... καθώς και συνεχείς «μικρές» κρίσεις. -
Αποτίμηση και αφήγηση
Όχι μόνο αριθμοί - μια ιστορία που επιβιώνει από τον έλεγχο. Γιατί αυτή η συμφωνία, γιατί τώρα, γιατί αυτή η τιμή. -
διαχείρισης διαδικασιών
, αίθουσες δεδομένων, αιτήματα επιμέλειας, συγκέντρωση ενδιαφερομένων. Είναι βασικά επαγγελματική διαχείριση γατών 🐈 -
Διαχείριση κινδύνου και κρίση φήμης.
Το τι δεν πρέπει να κάνετε έχει την ίδια σημασία με το τι πρέπει να κάνετε. Μερικές φορές και κάτι περισσότερο.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει και με τα πέντε. Η αντικατάσταση και των πέντε είναι πιο δύσκολη.
Τι κάνει μια έκδοση της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) καλή στην επενδυτική τραπεζική 🤝🤖
Μια «καλή εκδοχή» της Τεχνητής Νοημοσύνης στον τραπεζικό τομέα δεν είναι αυτή που παράγει την πιο όμορφη παράγραφο. Είναι αυτή που συμπεριφέρεται σαν ένας αξιόπιστος νεότερος συμπαίκτης που:
-
Δεν έχει παραισθήσεις (ή τουλάχιστον υποδηλώνει σαφώς την αβεβαιότητα)
-
Εξηγεί τις υποθέσεις του χωρίς να μετατρέπεται σε διάλεξη φιλοσοφίας
-
Λειτουργεί εντός των περιορισμών συμμόρφωσης χωρίς να γκρινιάζει γι' αυτό
-
Χρησιμοποιεί συνεπή πρότυπα και έλεγχο έκδοσης (οι τραπεζικές εργασίες έχουν αλλεργία στην τυχαιότητα)
-
Κατανοεί το πλαίσιο - δυναμική του τομέα, κανόνες δομής συμφωνιών, ευαισθησίες πελατών
-
Διατηρεί ένα ίχνος ελέγχου , ώστε κάποιος να μπορεί να υπερασπιστεί το αποτέλεσμα αργότερα 😬
Επίσης: ο χρηματοοικονομικός τομέας υιοθετεί ήδη την Τεχνητή Νοημοσύνη (συμπεριλαμβανομένης της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης) σε τομείς όπως η επεξεργασία δεδομένων και η συμμόρφωση, ενώ παράλληλα επισημαίνει ρητά κινδύνους όπως η αδιαφάνεια, η ιδιωτικότητα, η κυβερνοασφάλεια και η μεροληψία. Αυτή η ένταση είναι το παν. [3]
Η κρυφή απαίτηση είναι η εμπιστοσύνη. Ένα μοντέλο μπορεί να είναι έξυπνο, αλλά αν δεν μπορείς να το εμπιστευτείς υπό πίεση, γίνεται εμπόδιο. Σαν ένα σπορ αυτοκίνητο με αναξιόπιστα φρένα - διασκεδαστικό μέχρι να μην είναι.
Όπου η Τεχνητή Νοημοσύνη χτυπά πρώτα: τα «βιομηχανικά» μέρη του τραπεζικού συστήματος 🏭🧠
Η πρωιμότερη μετατόπιση είναι σε έργο που είναι:
-
Υψηλός όγκος
-
Βασισμένο σε πρότυπα
-
Επιρρεπής σε λάθη από τους ανθρώπους
-
Εύκολος μηχανικός έλεγχος
Οπότε ναι, πολλές από τις κλασικές δυσκολίες των αναλυτών βρίσκονται στη ζώνη έκρηξης.
Πιθανό να αυτοματοποιηθούν (ή να συμπιεστούν σε μεγάλο βαθμό) οι εργασίες
-
Σύνταξη κειμένου παρουσίασης πρώτου σταδίου και επισκοπήσεων αγοράς ✍️
-
Δημιουργία πινάκων comps από δομημένες εισόδους
-
Σύνοψη αρχειοθετήσεων, μεταγραφών, ερευνητικών σημειώσεων
-
Μορφοποίηση διαφανειών και επιβολή κανόνων επωνυμίας (αντίο, πόλεμος ευθυγράμμισης στις 2 π.μ.) 🎯
-
Δημιουργία προσχεδίων ενοτήτων CIM από τις παρεχόμενες σημειώσεις επιμέλειας
-
Γρήγορη δημιουργία πολλαπλών σεναρίων αποτίμησης
-
Σύνταξη email, ενημερώσεων κατάστασης, ημερήσιων διατάξεων συναντήσεων (τα πιο εντυπωσιακά πράγματα...)
Η ανατροπή
Ακόμα και όταν η Τεχνητή Νοημοσύνη «κάνει» την εργασία, οι άνθρωποι εξακολουθούν να:
-
Έλεγξέ το
-
Διόρθωσε το
-
Υπερασπιστείτε το εσωτερικά
-
Παρουσιάστε το εξωτερικά
Έτσι, η εργασία μετατοπίζεται από τη δημιουργία στην αναθεώρηση, την εποπτεία και την κρίση . Κάτι που ακούγεται πιο εύκολο... μέχρι να είσαι εσύ αυτός που το υπογράφει 😵💫
Ένα πολύ τυπικό χρονοδιάγραμμα: είναι 11:17 μ.μ., ο πελάτης θέλει «μια πιο αυστηρή ιστορία ισότητας» μέχρι το πρωί και κάποιος χρειάζεται τρεις εκδόσεις για τρεις εσωτερικές εκλογικές περιφέρειες. Μια ισχυρή εγκατάσταση τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να συντάξει τη γλώσσα πρώτης διέλευσης και να δημιουργήσει τον σκελετό της διαφάνειας σε λίγα λεπτά - και στη συνέχεια ο συνεργάτης/αντιπρόεδρος κάνει την πραγματική δουλειά: διορθώνει αυτό που είναι τεχνικά σωστό αλλά εμπορικά λάθος .
Όπου η Τεχνητή Νοημοσύνη δυσκολεύεται: η ανθρώπινη κόλλα που κλείνει συμφωνίες 🧩💬
Να η αμήχανη αλήθεια: μεγάλο μέρος της αξίας της επενδυτικής τραπεζικής είναι κοινωνική και περιστασιακή. Όχι ψευδοκοινωνική - αλλά κοινωνική που βασίζεται στο πλαίσιο.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη δυσκολεύεται περισσότερο με:
-
Ψυχολογία πελάτη: φόβος, εγώ, εσωτερική πολιτική, δυναμική του διοικητικού συμβουλίου
-
Διαπραγματευτική λεπτομέρεια: τι λέγεται έναντι τι εννοείται
-
Ένστικτα χρονισμού: πότε να πιέζεις, πότε να σταματάς
-
Εμπιστοσύνη βασισμένη στη φήμη: «Έχω ξαναδεί αυτήν την ταινία, μην το κάνετε αυτό»
-
Δημιουργική δόμηση υπό περιορισμούς (φορολογία, διακυβέρνηση, κανονιστικές τριβές)
-
Λογοδοσία: οι πελάτες θέλουν έναν άνθρωπο που έχει τον έλεγχο των συμβουλών
Ένα μοντέλο μπορεί να υποδηλώνει μια δομή. Δεν μπορεί να κάθεται απέναντι από έναν διευθύνοντα σύμβουλο που είναι μισός θυμωμένος και μισός τρομοκρατημένος και να κατευθύνει ήρεμα τη συζήτηση πίσω σε λογικές επιλογές. Αυτή είναι μια πολύ ανθρώπινη δεξιότητα. Όχι μαγική - ανθρώπινη.
Συγκριτικός Πίνακας: κορυφαίες ρυθμίσεις «AI + τραπεζικές συναλλαγές» (και ποιον βοηθούν) 📊✨
Ορίστε μια πρακτική άποψη - όχι ένα διαφημιστικό κείμενο τύπου «καλύτερο εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης», περισσότερο ένα «πρότυπο βέλτιστης χρήσης».
| Εργαλείο / Ρύθμιση | Ακροατήριο | Τιμή | Γιατί λειτουργεί |
|---|---|---|---|
| Συν-πιλότος αναλυτή για comps + drafts | Αναλυτές, Συνεργάτες | $-$$ | Επιταχύνει τα πρώτα προσχέδια + μειώνει τα ανόητα λάθη. Χρειάζεται ακόμα έλεγχο (πάντα). |
| Γεννήτρια Pitch-deck με προστατευτικά κιγκλιδώματα μάρκας | Ομάδες κάλυψης | $$ | Μετατρέπει γρήγορα τα πρόχειρα περιγράμματα σε εύχρηστες σελίδες... η μορφοποίηση όμως γίνεται περίεργη μερικές φορές |
| Σύνοψη επιμέλειας + ρομπότ ερωτήσεων και απαντήσεων | Ομάδες Συμφωνίας | $$-$$$ | Μειώνει δραματικά τον χρόνο ανάγνωσης, αλλά μόνο εάν η πρόσβαση στα δεδομένα είναι καθαρή + με δικαιώματα |
| Εσωτερική αναζήτηση γνώσης (πολιτικές, προηγούμενα) | Καθένας | $$ | Βρίσκει την απάντηση «πώς το κάναμε αυτό την τελευταία φορά;» - τεράστια εξοικονόμηση χρόνου 📚 |
| Σχεσιακή ευφυΐα (σήματα, αντιστοίχιση λογαριασμών) | Ηλικιωμένοι, προέλευση | $$-$$$ | Βοηθά στον εντοπισμό του χρονισμού και των γωνιών· δεν αντικαθιστά την πραγματική σχέση |
| Ροή εργασίας έγκρισης + ελεγκτής συμμόρφωσης | Κίνδυνος, νομικά, τραπεζίτες | $$$ | Αποτρέπει λάθη που γίνονται πρωτοσέλιδα. Επίσης, επιβραδύνει τα πράγματα... ειρωνικά 😬 |
Ναι, η τιμολόγηση είναι ασαφής. Αυτό γίνεται σκόπιμα. Οι τραπεζικές προμήθειες είναι ένα παράλληλο σύμπαν από μόνο του.
Θα αντικαταστήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη τους Επενδυτές Τραπεζίτες; Εξαρτάται από την αρχαιότητα 👔🧑💻
Εδώ είναι που η συζήτηση γίνεται πικάντικη.
Αναλυτές και νεότεροι 😵💫
Πολλές εργασίες νέων είναι:
-
Σύνταξη
-
Μορφοποίηση
-
Ενημέρωση
-
Ανακατασκευή του ίδιου μοντέλου με μικρές τροποποιήσεις
Η Τεχνητή Νοημοσύνη συμπιέζει αυτό το όριο. Αυτό σημαίνει:
-
Ενδέχεται να χρειαστούν λιγότεροι νεότεροι φοιτητές για την ίδια απόδοση
-
Οι νεαροί παίκτες που θα παραμείνουν αναμένεται να λειτουργήσουν σε υψηλότερο επίπεδο νωρίτερα
-
Το μοντέλο της «μάθησης μέσω του πόνου» διαταράσσεται
Υπάρχει ένας πραγματικός κίνδυνος: αν η Τεχνητή Νοημοσύνη αφαιρέσει την επίπονη δουλειά, οι μαθητές της τρίτης τάξης μπορεί επίσης να χάσουν την επανάληψη που χτίζει τη διαίσθηση. Σαν να μαθαίνεις να μαγειρεύεις μόνο παραγγέλνοντας φαγητό - θα επιβιώσεις, αλλά δεν θα γίνεις σεφ.
Συνεργάτες και Αντιπρόεδροι 🧠
Αυτοί οι ρόλοι μπορεί να γίνουν πιο πολύτιμοι, επειδή:
-
Μεταφράστε τις ανάγκες των πελατών σε παραδοτέα
-
Εντοπίστε τι δεν πάει καλά πριν από την αποστολή
-
Διαχείριση ενδιαφερόμενων μερών και χρονοδιαγραμμάτων
-
Ερμηνεία ασάφειας και πραγματοποίηση κλήσεων
Η Τεχνητή Νοημοσύνη τα κάνει πιο γρήγορα, όχι ξεπερασμένα.
MD και βροχοποιοί ☔
Αν πραγματικά δημιουργείτε έσοδα μέσω σχέσεων και εμπιστοσύνης, η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν σας αντικαθιστά. Μπορεί ακόμη και να διευρύνει το χάσμα μεταξύ:
-
Τραπεζίτες που μπορούν να δημιουργήσουν και να συμβουλεύσουν
-
Τραπεζίτες που επιβλέπουν κυρίως τις διαδικασίες
Σκληρό, αλλά... ναι.
Η νέα στοίβα δεξιοτήτων τραπεζίτη (γνωστή και ως «πώς να μην μείνεις στο περιθώριο») 🧰🚀
Αν η Τεχνητή Νοημοσύνη αφαιρέσει την επαναλαμβανόμενη παραγωγή από εσάς, αυτό που απομένει είναι αυτό για το οποίο πληρώνουν οι άνθρωποι.
Δεξιότητες που αποκτούν μεγαλύτερη αξία
-
Δημιουργία αφηγηματικής προσέγγισης από τον πελάτη: μετατρέποντας την πολυπλοκότητα σε πεποίθηση 🎤
-
Εμπορική κρίση: τι έχει σημασία, τι όχι, τι είναι επικίνδυνο
-
Αναγνώριση προτύπων τομέων: γνωρίζοντας το «γιατί» πίσω από τους αριθμούς
-
Διαπραγμάτευση και επιρροή: εσωτερική και εξωτερική
-
Ηγεσία διαδικασιών: διατήρηση της ομαλής λειτουργίας των συμφωνιών μέσα από την πολυπλοκότητα
-
Εποπτεία Τεχνητής Νοημοσύνης: προτροπή, επικύρωση, αποτελέσματα δοκιμών ακραίων καταστάσεων
Και ναι, το να είσαι «καλός στην Τεχνητή Νοημοσύνη» γίνεται πραγματικότητα - όχι με τρόπο που να σου φαίνεται αηδιαστικό. Μάλλον: μπορείς να τη χρησιμοποιήσεις υπεύθυνα, γρήγορα και χωρίς να φέρεις σε δύσκολη θέση την ομάδα;.
Τα άβολα πράγματα: κίνδυνος, συμμόρφωση και ευθύνη ⚠️🏛️
Οι τραπεζικές εργασίες δεν είναι ένα sandbox. Είναι μια μηχανή λογοδοσίας.
Δύο πολύ αντι-σέξι πραγματικότητες οδηγούν στην ταχύτητα υιοθεσίας:
-
Η διακυβέρνηση του κινδύνου μοντέλων δεν είναι προαιρετική.
Οι ρυθμιστικές αρχές των τραπεζών έχουν μακροχρόνιες προσδοκίες σχετικά με τη διαχείριση κινδύνου μοντέλων: επικύρωση, τεκμηρίωση και διακυβέρνηση. (Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη δεν αποκτά μαγικά μια άδεια εισόδου - αν μη τι άλλο, ανεβάζει τον πήχη για τους ελέγχους.) [4] -
Η επικοινωνία + η διατήρηση αρχείων γίνεται γρήγορα δύσκολη.
Οι χρηματιστές-διαπραγματευτές έχουν ρητές υποχρεώσεις να διατηρούν τις επικοινωνίες που σχετίζονται με την επιχείρηση (συμπεριλαμβανομένων των ηλεκτρονικών επικοινωνιών) βάσει των καθεστώτων τήρησης αρχείων της Επιτροπής Κεφαλαιαγοράς (SEC)/της FINRA. Αυτό έχει σημασία όταν οι άνθρωποι αρχίζουν να επικολλούν το περιεχόμενο της συναλλαγής σε εργαλεία, να δημιουργούν προσχέδια ή να «συνομιλούν» με εσωτερικά bots. [5]
Έτσι, η υιοθέτηση συχνά μοιάζει με: «Τεχνητή Νοημοσύνη παντού... αλλά μόνο αφού έχει περιφραγθεί»
Πώς διαμορφώνεται το μέλλον: λιγότερα επίπεδα, ταχύτεροι κύκλοι, περισσότερη εξειδίκευση 🔄💼
Ένα ρεαλιστικό αποτέλεσμα δεν είναι η εξαφάνιση των τραπεζιτών. Είναι η αναδιοργάνωση των τραπεζιτών:
-
Ομάδες Lean Deal που υποστηρίζονται από συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης
-
Περισσότερες «ομάδες» ταλέντων τομέα + προϊόντος + εκτέλεσης
-
Ταχύτερη επανάληψη των τόνων και των μοντέλων
-
Μεγαλύτερη έμφαση στη διανομή (ποιος μπορεί να τοποθετήσει, ποιος μπορεί να φέρει αγοραστές, ποιος μπορεί να μετακινήσει κεφάλαια)
-
Μια διαίρεση μεταξύ:
-
Συμβουλευτική εργασία υψηλής εμπιστοσύνης (με μεγάλη συμμετοχή ανθρώπων)
-
Εργασία παραγωγής μεγάλου όγκου (με βαριά τεχνητή νοημοσύνη)
-
Επίσης, περιμένετε ότι περισσότερες μπουτίκ θα ξεπεράσουν τα όρια του βάρους τους. Εάν η Τεχνητή Νοημοσύνη δώσει στις μικρότερες ομάδες παραγωγική ικανότητα σε μεγάλες εταιρείες, ο παράγοντας διαφοροποίησης γίνεται οι σχέσεις, η κρίση και η εξειδικευμένη εξειδίκευση 🥊
Θα αντικαταστήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη τους Επενδυτές Τραπεζίτες: η συμπαγής έκδοση 🧾✅
Θα αντικαταστήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη τους Επενδυτικούς Τραπεζίτες; Όχι εντελώς. Αλλά θα αντικαταστήσει ένα μεγάλο μέρος του χρόνου που αφιερώνουν οι τραπεζίτες, ειδικά την εργασία των νεότερων επαγγελματιών στην παραγωγή.
Τι κολλάει:
-
Σχέσεις
-
Κρίση
-
Διαπραγμάτευση
-
Ευθύνη
-
Πλοήγηση σε ανθρώπινα συστήματα (πίνακες, εγωισμοί, πολιτική... ναι)
Τι αλλάζει:
-
Μεγέθη ομάδων
-
Διαδρομές εκπαίδευσης
-
Προσδοκίες ταχύτητας
-
Ο ορισμός της «προστιθέμενης αξίας»
Ο τραπεζίτης που κερδίζει είναι αυτός που γίνεται ένας σπουδαίος συντάκτης της πραγματικότητας - χρησιμοποιώντας την Τεχνητή Νοημοσύνη για ιπποδύναμη, ενώ παράλληλα παραμένει εμμονικά υπεύθυνος για την απόφαση. Ελαφρώς ποιητικό, αλλά και αληθινό. Σαν να χρησιμοποιείς ένα ηλεκτρικό εργαλείο: σε κάνει πιο γρήγορο, όχι πιο σοφό.
Συχνές ερωτήσεις
Θα αντικαταστήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη πλήρως τους επενδυτικούς τραπεζίτες;
Όχι με μια τακτοποιημένη, ολοκληρωμένη διαδικασία. Η επενδυτική τραπεζική δεν αφορά μόνο τα αποτελέσματα - είναι εμπιστοσύνη, κρίση, πολιτική και το να κάνεις πραγματικούς ανθρώπους να πουν «ναι» υπό πίεση. Η Τεχνητή Νοημοσύνη θα αντικαταστήσει τμήματα της εργασίας, θα συμπιέσει τα χρονοδιαγράμματα και θα συρρικνώσει ορισμένα επίπεδα, ειδικά στην παραγωγή νέων. Αλλά οι πελάτες εξακολουθούν να θέλουν ένα άτομο που να έχει την ευθύνη των συμβουλών (και των συνεπειών). 🤝
Ποιες εργασίες επενδυτικής τραπεζικής είναι πιθανότερο να αυτοματοποιηθούν πρώτες;
Η «βιομηχανική» εργασία δέχεται πρώτο πλήγμα: μεγάλου όγκου, βασισμένη σε πρότυπα και εύκολη στον μηχανικό έλεγχο. Σκεφτείτε κείμενο παρουσίασης πρώτου σταδίου, επισκοπήσεις αγοράς, πίνακες συγκριτικών, περιλήψεις αρχειοθετήσεων/μεταγραφών, μορφοποίηση διαφανειών, ενότητες CIM σε σχέδια, εκτελέσεις σεναρίων και ατελείωτες ενημερώσεις κατάστασης. Η ανατροπή είναι ότι δεν σταματάς να εργάζεσαι - μεταβαίνεις από τη δημιουργία στην αναθεώρηση, τη διόρθωση και την υπεράσπιση του αποτελέσματος όταν είναι εμπορικά λανθασμένο.
Θα αντικαταστήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη τους επενδυτικούς τραπεζίτες σε επίπεδο αναλυτών;
Η Τεχνητή Νοημοσύνη συμπιέζει άσχημα τον κλασικό πόνο των αναλυτών: σύνταξη, μορφοποίηση, ενημέρωση και ανακατασκευή του ίδιου μοντέλου με μικροδιορθώσεις. Αυτό μπορεί να σημαίνει λιγότερους νεότερους που χρειάζονται για το ίδιο αποτέλεσμα και υψηλότερες προσδοκίες για όσους παραμείνουν. Ο κίνδυνος είναι η εκπαίδευση: αν εξαφανιστεί η κουραστική δουλειά, εξαφανίζεται και η επανάληψη που χτίζει ένστικτα. Δεν μπορείς να γίνεις έξυπνος απλώς «παραγγέλνοντας» την εργασία. 😅
Τι συμβαίνει στους συνεργάτες, τους αντιπροέδρους και τους διευθύνοντες συμβούλους καθώς εξαπλώνεται η τεχνητή νοημοσύνη;
Οι συνεργάτες και οι αντιπρόεδροι (VPs) μπορεί να αποκτήσουν μεγαλύτερη αξία επειδή μεταφράζουν τις σύνθετες ανάγκες των πελατών σε παραδοτέα και εντοπίζουν τα προβλήματα πριν από την έναρξη λειτουργίας τους. Διαχειρίζονται επίσης χρονοδιαγράμματα, ενδιαφερόμενους φορείς και ασάφειες - τομείς όπου η Τεχνητή Νοημοσύνη εξακολουθεί να δυσκολεύεται. Για τους διαχειριστές, η δημιουργία σχέσεων και εμπιστοσύνης δεν εξαφανίζεται. Το χάσμα διευρύνεται μεταξύ των δημιουργών της «βροχής» και των ατόμων που επιβλέπουν κυρίως τις διαδικασίες. ☔
Γιατί η Τεχνητή Νοημοσύνη δυσκολεύεται με τα τμήματα του τραπεζικού τομέα που κλείνουν συμφωνίες;
Επειδή τα πιο δύσκολα κομμάτια είναι περιστασιακά και ανθρώπινα. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να προτείνει δομές, αλλά η ψυχολογία των πελατών, η πολιτική του διοικητικού συμβουλίου, οι λεπτές αποχρώσεις των διαπραγματεύσεων και τα ένστικτα χρονισμού δεν είναι καθαρά σύνολα δεδομένων. Η εμπιστοσύνη που βασίζεται στη φήμη είναι επίσης περίπλοκη: το «Έχω ξαναδεί αυτήν την ταινία» είναι εν μέρει εμπειρία, εν μέρει λογοδοσία. Όταν ένας Διευθύνων Σύμβουλος είναι μισός θυμωμένος και μισός τρομοκρατημένος, κάποιος πρέπει να καθοδηγήσει την κατάσταση - όχι απλώς να δημιουργήσει κείμενο.
Πώς μπορούν οι τράπεζες να χρησιμοποιήσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη στην επενδυτική τραπεζική χωρίς να «καούν»;
Μια «καλή» ρύθμιση συμπεριφέρεται σαν ένας αξιόπιστος νεότερος συμπαίκτης: επισημαίνει την αβεβαιότητα, εξηγεί τις υποθέσεις, λειτουργεί εντός των περιορισμών συμμόρφωσης και διατηρεί τα πρότυπα συνεπή. Εξίσου σημαντικό είναι ότι χρειάζεται ένα ίχνος ελέγχου, ώστε κάποιος να μπορεί να υπερασπιστεί τα αποτελέσματα αργότερα. Η υιοθέτηση συχνά μοιάζει με «Τεχνητή Νοημοσύνη παντού... αλλά με περίφραξη», επειδή οι κίνδυνοι απορρήτου, κυβερνοασφάλειας, αδιαφάνειας και προκατάληψης δεν εξαφανίζονται την ημέρα της συμφωνίας. ⚠️
Ποιοι είναι οι μεγαλύτεροι κίνδυνοι συμμόρφωσης και τήρησης αρχείων με το GenAI στον τραπεζικό τομέα;
Δύο πραγματικότητες επιβραδύνουν τα πάντα. Πρώτον, η διακυβέρνηση του κινδύνου μοντέλων δεν είναι προαιρετική - οι ρυθμιστικές αρχές αναμένουν επικύρωση, τεκμηρίωση και ελέγχους, και η GenAI μπορεί να ανεβάσει τον πήχη αντί να τον χαμηλώσει. Δεύτερον, η επικοινωνία και η διατήρηση αρχείων έχουν σημασία: όταν οι άνθρωποι επικολλούν το περιεχόμενο της συναλλαγής σε εργαλεία ή δημιουργούν προσχέδια στη συνομιλία, μπορείτε να δημιουργήσετε πονοκεφάλους διατήρησης και εποπτείας υπό καθεστώτα χρηματιστή-διαπραγματευτή.
Πώς διατηρείτε την αξία σας εάν η Τεχνητή Νοημοσύνη αλλάζει την επενδυτική τραπεζική;
Σκεφτείτε «ιπποδύναμη, όχι σοφία». Χρησιμοποιήστε την Τεχνητή Νοημοσύνη για να σχεδιάζετε, να δομείτε και να επαναλαμβάνετε πιο γρήγορα - στη συνέχεια, αφιερώστε τον ανθρώπινο χρόνο σας στην αφήγηση, την εμπορική κρίση, την αναγνώριση προτύπων τομέα, τη διαπραγμάτευση και την ηγεσία διαδικασιών. Το να είσαι «καλός στην Τεχνητή Νοημοσύνη» σημαίνει να την επιβλέπεις υπεύθυνα: να παρακινείς σωστά, να κάνεις δοκιμές αντοχής και να εντοπίζεις τι είναι τεχνικά σωστό αλλά εμπορικά λάθος. Οι νικητές γίνονται εξαιρετικοί συντάκτες της πραγματικότητας. 🧠🤖
Συχνές ερωτήσεις
Θα αντικαταστήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη πλήρως τους επενδυτικούς τραπεζίτες;
Όχι με μια τακτοποιημένη, ολοκληρωμένη διαδικασία. Η επενδυτική τραπεζική δεν αφορά μόνο τα αποτελέσματα - είναι εμπιστοσύνη, κρίση, πολιτική και το να κάνεις πραγματικούς ανθρώπους να πουν «ναι» υπό πίεση. Η Τεχνητή Νοημοσύνη θα αντικαταστήσει τμήματα της εργασίας, θα συμπιέσει τα χρονοδιαγράμματα και θα συρρικνώσει ορισμένα επίπεδα, ειδικά στην παραγωγή νέων. Αλλά οι πελάτες εξακολουθούν να θέλουν ένα άτομο που να έχει την ευθύνη των συμβουλών (και των συνεπειών). 🤝
Ποιες εργασίες επενδυτικής τραπεζικής είναι πιθανότερο να αυτοματοποιηθούν πρώτες;
Η «βιομηχανική» εργασία δέχεται πρώτο πλήγμα: μεγάλου όγκου, βασισμένη σε πρότυπα και εύκολη στον μηχανικό έλεγχο. Σκεφτείτε κείμενο παρουσίασης πρώτου σταδίου, επισκοπήσεις αγοράς, πίνακες συγκριτικών, περιλήψεις αρχειοθετήσεων/μεταγραφών, μορφοποίηση διαφανειών, ενότητες CIM σε σχέδια, εκτελέσεις σεναρίων και ατελείωτες ενημερώσεις κατάστασης. Η ανατροπή είναι ότι δεν σταματάς να εργάζεσαι - μεταβαίνεις από τη δημιουργία στην αναθεώρηση, τη διόρθωση και την υπεράσπιση του αποτελέσματος όταν είναι εμπορικά λανθασμένο.
Θα αντικαταστήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη τους επενδυτικούς τραπεζίτες σε επίπεδο αναλυτών;
Η Τεχνητή Νοημοσύνη συμπιέζει άσχημα τον κλασικό πόνο των αναλυτών: σύνταξη, μορφοποίηση, ενημέρωση και ανακατασκευή του ίδιου μοντέλου με μικροδιορθώσεις. Αυτό μπορεί να σημαίνει λιγότερους νεότερους που χρειάζονται για το ίδιο αποτέλεσμα και υψηλότερες προσδοκίες για όσους παραμείνουν. Ο κίνδυνος είναι η εκπαίδευση: αν εξαφανιστεί η κουραστική δουλειά, εξαφανίζεται και η επανάληψη που χτίζει ένστικτα. Δεν μπορείς να γίνεις έξυπνος απλώς «παραγγέλνοντας» την εργασία. 😅
Τι συμβαίνει στους συνεργάτες, τους αντιπροέδρους και τους διευθύνοντες συμβούλους καθώς εξαπλώνεται η τεχνητή νοημοσύνη;
Οι συνεργάτες και οι αντιπρόεδροι (VPs) μπορεί να αποκτήσουν μεγαλύτερη αξία επειδή μεταφράζουν τις σύνθετες ανάγκες των πελατών σε παραδοτέα και εντοπίζουν τα προβλήματα πριν από την έναρξη λειτουργίας τους. Διαχειρίζονται επίσης χρονοδιαγράμματα, ενδιαφερόμενους φορείς και ασάφειες - τομείς όπου η Τεχνητή Νοημοσύνη εξακολουθεί να δυσκολεύεται. Για τους διαχειριστές, η δημιουργία σχέσεων και εμπιστοσύνης δεν εξαφανίζεται. Το χάσμα διευρύνεται μεταξύ των δημιουργών της «βροχής» και των ατόμων που επιβλέπουν κυρίως τις διαδικασίες. ☔
Γιατί η Τεχνητή Νοημοσύνη δυσκολεύεται με τα τμήματα του τραπεζικού τομέα που κλείνουν συμφωνίες;
Επειδή τα πιο δύσκολα κομμάτια είναι περιστασιακά και ανθρώπινα. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να προτείνει δομές, αλλά η ψυχολογία των πελατών, η πολιτική του διοικητικού συμβουλίου, οι λεπτές αποχρώσεις των διαπραγματεύσεων και τα ένστικτα χρονισμού δεν είναι καθαρά σύνολα δεδομένων. Η εμπιστοσύνη που βασίζεται στη φήμη είναι επίσης περίπλοκη: το «Έχω ξαναδεί αυτήν την ταινία» είναι εν μέρει εμπειρία, εν μέρει λογοδοσία. Όταν ένας Διευθύνων Σύμβουλος είναι μισός θυμωμένος και μισός τρομοκρατημένος, κάποιος πρέπει να καθοδηγήσει την κατάσταση - όχι απλώς να δημιουργήσει κείμενο.
Πώς μπορούν οι τράπεζες να χρησιμοποιήσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη στην επενδυτική τραπεζική χωρίς να «καούν»;
Μια «καλή» ρύθμιση συμπεριφέρεται σαν ένας αξιόπιστος νεότερος συμπαίκτης: επισημαίνει την αβεβαιότητα, εξηγεί τις υποθέσεις, λειτουργεί εντός των περιορισμών συμμόρφωσης και διατηρεί τα πρότυπα συνεπή. Εξίσου σημαντικό είναι ότι χρειάζεται ένα ίχνος ελέγχου, ώστε κάποιος να μπορεί να υπερασπιστεί τα αποτελέσματα αργότερα. Η υιοθέτηση συχνά μοιάζει με «Τεχνητή Νοημοσύνη παντού... αλλά με περίφραξη», επειδή οι κίνδυνοι απορρήτου, κυβερνοασφάλειας, αδιαφάνειας και προκατάληψης δεν εξαφανίζονται την ημέρα της συμφωνίας. ⚠️
Ποιοι είναι οι μεγαλύτεροι κίνδυνοι συμμόρφωσης και τήρησης αρχείων με το GenAI στον τραπεζικό τομέα;
Δύο πραγματικότητες επιβραδύνουν τα πάντα. Πρώτον, η διακυβέρνηση του κινδύνου μοντέλων δεν είναι προαιρετική - οι ρυθμιστικές αρχές αναμένουν επικύρωση, τεκμηρίωση και ελέγχους, και η GenAI μπορεί να ανεβάσει τον πήχη αντί να τον χαμηλώσει. Δεύτερον, η επικοινωνία και η διατήρηση αρχείων έχουν σημασία: όταν οι άνθρωποι επικολλούν το περιεχόμενο της συναλλαγής σε εργαλεία ή δημιουργούν προσχέδια στη συνομιλία, μπορείτε να δημιουργήσετε πονοκεφάλους διατήρησης και εποπτείας υπό καθεστώτα χρηματιστή-διαπραγματευτή.
Πώς διατηρείτε την αξία σας εάν η Τεχνητή Νοημοσύνη αλλάζει την επενδυτική τραπεζική;
Σκεφτείτε «ιπποδύναμη, όχι σοφία». Χρησιμοποιήστε την Τεχνητή Νοημοσύνη για να σχεδιάζετε, να δομείτε και να επαναλαμβάνετε πιο γρήγορα - στη συνέχεια, αφιερώστε τον ανθρώπινο χρόνο σας στην αφήγηση, την εμπορική κρίση, την αναγνώριση προτύπων τομέα, τη διαπραγμάτευση και την ηγεσία διαδικασιών. Το να είσαι «καλός στην Τεχνητή Νοημοσύνη» σημαίνει να την επιβλέπεις υπεύθυνα: να παρακινείς σωστά, να κάνεις δοκιμές αντοχής και να εντοπίζεις τι είναι τεχνικά σωστό αλλά εμπορικά λάθος. Οι νικητές γίνονται εξαιρετικοί συντάκτες της πραγματικότητας. 🧠🤖
Συχνές ερωτήσεις
Θα αντικαταστήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη πλήρως τους επενδυτικούς τραπεζίτες;
Όχι με μια τακτοποιημένη, ολοκληρωμένη διαδικασία. Η επενδυτική τραπεζική δεν αφορά μόνο τα αποτελέσματα - είναι εμπιστοσύνη, κρίση, πολιτική και το να κάνεις πραγματικούς ανθρώπους να πουν «ναι» υπό πίεση. Η Τεχνητή Νοημοσύνη θα αντικαταστήσει τμήματα της εργασίας, θα συμπιέσει τα χρονοδιαγράμματα και θα συρρικνώσει ορισμένα επίπεδα, ειδικά στην παραγωγή νέων. Αλλά οι πελάτες εξακολουθούν να θέλουν ένα άτομο που να έχει την ευθύνη των συμβουλών (και των συνεπειών). 🤝
Ποιες εργασίες επενδυτικής τραπεζικής είναι πιθανότερο να αυτοματοποιηθούν πρώτες;
Η «βιομηχανική» εργασία δέχεται πρώτο πλήγμα: μεγάλου όγκου, βασισμένη σε πρότυπα και εύκολη στον μηχανικό έλεγχο. Σκεφτείτε κείμενο παρουσίασης πρώτου σταδίου, επισκοπήσεις αγοράς, πίνακες συγκριτικών, περιλήψεις αρχειοθετήσεων/μεταγραφών, μορφοποίηση διαφανειών, ενότητες CIM σε σχέδια, εκτελέσεις σεναρίων και ατελείωτες ενημερώσεις κατάστασης. Η ανατροπή είναι ότι δεν σταματάς να εργάζεσαι - μεταβαίνεις από τη δημιουργία στην αναθεώρηση, τη διόρθωση και την υπεράσπιση του αποτελέσματος όταν είναι εμπορικά λανθασμένο.
Θα αντικαταστήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη τους επενδυτικούς τραπεζίτες σε επίπεδο αναλυτών;
Η Τεχνητή Νοημοσύνη συμπιέζει άσχημα τον κλασικό πόνο των αναλυτών: σύνταξη, μορφοποίηση, ενημέρωση και ανακατασκευή του ίδιου μοντέλου με μικροδιορθώσεις. Αυτό μπορεί να σημαίνει λιγότερους νεότερους που χρειάζονται για το ίδιο αποτέλεσμα και υψηλότερες προσδοκίες για όσους παραμείνουν. Ο κίνδυνος είναι η εκπαίδευση: αν εξαφανιστεί η κουραστική δουλειά, εξαφανίζεται και η επανάληψη που χτίζει ένστικτα. Δεν μπορείς να γίνεις έξυπνος απλώς «παραγγέλνοντας» την εργασία. 😅
Τι συμβαίνει στους συνεργάτες, τους αντιπροέδρους και τους διευθύνοντες συμβούλους καθώς εξαπλώνεται η τεχνητή νοημοσύνη;
Οι συνεργάτες και οι αντιπρόεδροι (VPs) μπορεί να αποκτήσουν μεγαλύτερη αξία επειδή μεταφράζουν τις σύνθετες ανάγκες των πελατών σε παραδοτέα και εντοπίζουν τα προβλήματα πριν από την έναρξη λειτουργίας τους. Διαχειρίζονται επίσης χρονοδιαγράμματα, ενδιαφερόμενους φορείς και ασάφειες - τομείς όπου η Τεχνητή Νοημοσύνη εξακολουθεί να δυσκολεύεται. Για τους διαχειριστές, η δημιουργία σχέσεων και εμπιστοσύνης δεν εξαφανίζεται. Το χάσμα διευρύνεται μεταξύ των δημιουργών της «βροχής» και των ατόμων που επιβλέπουν κυρίως τις διαδικασίες. ☔
Γιατί η Τεχνητή Νοημοσύνη δυσκολεύεται με τα τμήματα του τραπεζικού τομέα που κλείνουν συμφωνίες;
Επειδή τα πιο δύσκολα κομμάτια είναι περιστασιακά και ανθρώπινα. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να προτείνει δομές, αλλά η ψυχολογία των πελατών, η πολιτική του διοικητικού συμβουλίου, οι λεπτές αποχρώσεις των διαπραγματεύσεων και τα ένστικτα χρονισμού δεν είναι καθαρά σύνολα δεδομένων. Η εμπιστοσύνη που βασίζεται στη φήμη είναι επίσης περίπλοκη: το «Έχω ξαναδεί αυτήν την ταινία» είναι εν μέρει εμπειρία, εν μέρει λογοδοσία. Όταν ένας Διευθύνων Σύμβουλος είναι μισός θυμωμένος και μισός τρομοκρατημένος, κάποιος πρέπει να καθοδηγήσει την κατάσταση - όχι απλώς να δημιουργήσει κείμενο.
Πώς μπορούν οι τράπεζες να χρησιμοποιήσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη στην επενδυτική τραπεζική χωρίς να «καούν»;
Μια «καλή» ρύθμιση συμπεριφέρεται σαν ένας αξιόπιστος νεότερος συμπαίκτης: επισημαίνει την αβεβαιότητα, εξηγεί τις υποθέσεις, λειτουργεί εντός των περιορισμών συμμόρφωσης και διατηρεί τα πρότυπα συνεπή. Εξίσου σημαντικό είναι ότι χρειάζεται ένα ίχνος ελέγχου, ώστε κάποιος να μπορεί να υπερασπιστεί τα αποτελέσματα αργότερα. Η υιοθέτηση συχνά μοιάζει με «Τεχνητή Νοημοσύνη παντού... αλλά με περίφραξη», επειδή οι κίνδυνοι απορρήτου, κυβερνοασφάλειας, αδιαφάνειας και προκατάληψης δεν εξαφανίζονται την ημέρα της συμφωνίας. ⚠️
Ποιοι είναι οι μεγαλύτεροι κίνδυνοι συμμόρφωσης και τήρησης αρχείων με το GenAI στον τραπεζικό τομέα;
Δύο πραγματικότητες επιβραδύνουν τα πάντα. Πρώτον, η διακυβέρνηση του κινδύνου μοντέλων δεν είναι προαιρετική - οι ρυθμιστικές αρχές αναμένουν επικύρωση, τεκμηρίωση και ελέγχους, και η GenAI μπορεί να ανεβάσει τον πήχη αντί να τον χαμηλώσει. Δεύτερον, η επικοινωνία και η διατήρηση αρχείων έχουν σημασία: όταν οι άνθρωποι επικολλούν το περιεχόμενο της συναλλαγής σε εργαλεία ή δημιουργούν προσχέδια στη συνομιλία, μπορείτε να δημιουργήσετε πονοκεφάλους διατήρησης και εποπτείας υπό καθεστώτα χρηματιστή-διαπραγματευτή.
Πώς διατηρείτε την αξία σας εάν η Τεχνητή Νοημοσύνη αλλάζει την επενδυτική τραπεζική;
Σκεφτείτε «ιπποδύναμη, όχι σοφία». Χρησιμοποιήστε την Τεχνητή Νοημοσύνη για να σχεδιάζετε, να δομείτε και να επαναλαμβάνετε πιο γρήγορα - στη συνέχεια, αφιερώστε τον ανθρώπινο χρόνο σας στην αφήγηση, την εμπορική κρίση, την αναγνώριση προτύπων τομέα, τη διαπραγμάτευση και την ηγεσία διαδικασιών. Το να είσαι «καλός στην Τεχνητή Νοημοσύνη» σημαίνει να την επιβλέπεις υπεύθυνα: να παρακινείς σωστά, να κάνεις δοκιμές αντοχής σε ακραίες καταστάσεις και να εντοπίζεις τι είναι τεχνικά σωστό αλλά εμπορικά λάθος. Οι νικητές γίνονται εξαιρετικοί συντάκτες της πραγματικότητας.
Αναφορές
[1] Παγκόσμιο Οικονομικό Φόρουμ -
Έκθεση για το Μέλλον των Απασχόλησης 2025 (Σύνοψη) [2] McKinsey Global Institute -
Το οικονομικό δυναμικό της παραγωγικής Τεχνητής Νοημοσύνης: Το επόμενο μέτωπο της παραγωγικότητας [3] Τράπεζα Διεθνών Διακανονισμών -
Ευφυές χρηματοπιστωτικό σύστημα: πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη αλλάζει τα χρηματοοικονομικά (Έγγραφα Εργασίας BIS αριθ. 1194, PDF) [4] Ομοσπονδιακή Τράπεζα των ΗΠΑ -
Εποπτικές οδηγίες για τη διαχείριση κινδύνου μοντέλων (SR 11-7), PDF [5] FINRA - Βιβλία και Αρχεία (συμπεριλαμβανομένου του κανόνα 17a-4 του νόμου περί ανταλλαγής κεφαλαίων της Επιτροπής Κεφαλαιαγοράς των ΗΠΑ (SEC) για τη διατήρηση ηλεκτρονικών επικοινωνιών)