Все повече хора се обръщат към чатботове с изкуствен интелект

Все повече хора се обръщат към чатботове с изкуствен интелект за финансова помощ – и цената на отговорите, които получават, зависи напълно от метода, по който формулират въпросите си.

В света на AI помощниците този развой е прочут като „ prompting “, или формулиране на команди. Вместо просто да помолят ChatGPT за „ положителни акции за инвестиция “, експертите от Уолстрийт знаят, че стойностните препоръки изискват сериозен метод, включващ многопластови запитвания, разговор и инспекция на източниците. Най-просто казано - чатботът може да звучи като човек, само че е толкоз добър вложител, колкото е добър този, който го употребява.

Уолстрийт към този момент всеобщо внедрява изкуствен интелект – 58% от капиталовите експерти, интервюирани неотдавна от Natixis, декларират, че фирмите им към този момент употребяват AI принадлежности в процесите си. Проучването обгръща 520 участници.

И елементарните консуматори също от ден на ден се обръщат към AI за финансова помощ. Най-бързо възходящата категория команди в интервала март–април 2025 година, съгласно данни на Sensor Tower, е била обвързвана с стопанска система, финанси и налози - 13% от всички поръчки, по отношение на 4% за същия интервал предходната година.
AI е потребен, само че не и транспарантен
Макар че огромните езикови модели (LLM), които задвижват чатботовете, могат да бъдат потребни за финансови въпроси, потребителите би трябвало да са наясно, че те работят като „ черна кутия “ - логиката им не е транспарантна. Освен това употребяват източници с друго качество – от публична документи до случайни блогове. Затова е мъчно да се реши дали получената информация е най-хубавата, както и дали въобще е вярна.

Компаниите от Уолстрийт ползват механизми за надзор, употребявайки бизнес версии на обществени AI модели, интегрирани с вътрешни бази данни, или посредством външни снабдители. OpenAI и Anthropic да вземем за пример оферират корпоративни версии, които обезпечават по-големи благоприятни условия за разбор, дискретност и персонализация - само че и на по-висока цена.

Пример: Платформата AlphaSense, употребена от капиталови компании, работи с обществени LLM модели, само че е добавила личен програмен продукт, който автоматизирано разпорежда проучвателен задания въз основа на качени данни - като преписи от корпоративни диалози, доклади пред SEC и разбори от капиталови банки. Някои от тези стъпки могат да се приложат ръчно и от елементарни вложители, с цел да се увеличи точността на отговорите от AI.
Как да извлечете най-вече от един prompt (команда)
Дейв Уанг, някогашен управител на фонд и сегашен AI откривател, както и самостоятелен вложител, споделя пред MarketWatch своя пететапен развой на подкани. Той го употребява, с цел да получи най-благоприятен финансов разбор, когато търси данни за акции или секторна информация.

1. Дайте му роля

Започнете диалога, като дадете на чатбота личност, да вземем за пример: „ Ти си анализатор от страна на продавача “, „ Ти си пълководец “, „ Ти си счетоводител “ и така нататък Това оказва помощ на AI събеседник ви да разбере какъв вид данни и елементи са значими. LLM моделите са подготвени да разграничават функционалностите на разнообразни пазарни функции.

2. Обяснете задачата на въпроса

Това е най-важната част. AI не знае какво решение се пробвате да вземете. Ако не зададете ясна цел, може да получите обща и незначителна информация. Пример: вместо „ Анализирай Apple “, кажете:

„ Как придобиването на AI платформа би повлияло на приходите на Apple през идващите 2 години? “

3. Подайте съответни данни

AI не постоянно има достъп до най-новите данни. Подайте тикер, интервал, подтекст и, в случай че е нужно, качете или посочете източник (уебсайт, SEC документ и т.н.). Например, можете да го накарате да прочете доклад и да извади основните опасности и финансови индикатори. Но би трябвало постоянно да проверявате какво е употребявал като източник, тъй като от време на време „ измисля “ отговори, с цел да бъде потребен.

4. Определете аудиторията

Уточнете дали анализът е предопределен за институционални или самостоятелни вложители - това ще помогне на модела да приспособява терминологията и структурата.

5. Задайте формат на отговора

Кажете по какъв начин да бъде структуриран отговорът - с подзаглавия, описи, таблици и така нататък Това усъвършенства четимостта, изключително в случай че ще употребявате наличието за презентация или капиталов отчет.

Една особена характерност, открита особено в моделите на OpenAI, е, че те реагират на тона на потребителя. Ако сте благи с него, чатботът като че ли оформя отговора си в приятни, положително настроени отговори, които може да не оспорват догатките на потребителя, отбелязва Уанг. Когато обаче подканите му са директни и строги, той е податлив да получава по-директни отговори, което е желано при работа с финансови данни. Макар че не е твърдо предписание, е добре да се има поради.

И най-после, OpenAI има няколко версии на своите AI модели, които се разграничават. Безплатната версия не е толкоз напреднала, колкото да вземем за пример моделите от „ o-серията “, които имат по-добри благоприятни условия за размишление, или версията Deep Research, която може да организира по-задълбочен разбор.
AI не заменя знанието
Нито една команда, без значение какъв брой добре е дефинирана, не може да размени експертизата на един вложител. Колкото по-добре разбираш какво движи цената на една инвестиция, толкоз по-добре ще можеш да използваш AI като инструмент.

„ Инвестирането е като игра – изискванията непрекъснато се менят “, споделя Уанг. „ Ако не разбираш каква е самата игра, мъчно ще оптимизираш тактиката си. AI може да ти помогне да надиграеш останалите - само че първо би трябвало да схванеш разпоредбите. “