Витрати спортивних клубів у Туреччині досягли 500 мільйонів доларів. Що сталося, чи стали ми багатшими як країна... Коли за Ченгіза Ундера було сплачено 15 мільйонів трансферу, минулого року в цій країні хіба не піднявся ґвалт? GS, FB, BJK що намагаються досягти... Чемпіон отримує 2 мільйони винагороди, до речі.

【28 серпня Рейтинг опціонів на американському ринку】 $Goldman Sachs (GS)$ обсяги угод на купівлю опціонів є найвищими, але чисті продажі Call домінують, що нагадує хеджування покриттям або верхню частину хеджування. Ідея: створити кредитний спред Call 780/820C отримуючи премію; тримачі акцій також можуть просто продати 780C для покриття, знижуючи вартість утримання. $Тесла(TSLA)$ Продажна сума є найбільшою, але B:S≈0.9, що свідчить про те, що переважно продають Пут, емоції нейтральні з ухилом у бік зростання. Ідея: здійснити бичачий спред на продаж 320/300P для отримання премії; якщо хочете бути більш обережними, можна зробити ведмежий спред на купівлю 370/390C для контролю ризиків. $Palantir(PLTR)$ займає 2-е місце з боку продажу, частка Put висока, попит на купівлю переважає, більше схоже на те, що інституційні інвестори посилюють хеджування, а не чистий короткий продаж. Ідея: тримачі акцій можуть піднятися на верхній край (продати 170C / купити 150P) для захисту від падінь; ті, хто очікує на зниження, можуть зробити ведмежий спред на Put 155/145P, невеликі витрати на спекуляцію на корекцію. #ОпціониFlow

ВЕЛИКИЙ ДЕНЬ СЬОГОДНІ 🚨 Пауелл @ Джексон Хоул (10 AM): WSJ: ФРС може скасувати рамки 2020 року. UBS: Ретроспективна промова виходу. JPM: Немає великих сигналів, вересневе зниження залежить від NFP та CPI. GS: Схиляється до зниження у вересні, але не остаточно. Barclays: Скорочення, ймовірно, відбудеться в грудні. Оголошення Трампа (12 PM) Якщо ви пропустили: • Nvidia зупинила виробництво чипів H20, китайські виробники чіпів для ШІ піднімаються. • Китай розглядає стейблкойн, підтриманий юанем. • Трамп відкритий до нових ударів України по Росії.

ТІЛЬКИ СПРАВЖНІ Gs АКТИВНІ

ВЕЛИКИЙ ДЕНЬ СЬОГОДНІ: @nehalzzzz1 <Роздрібні продажі США> Консенсус: Роздрібні продажі: 0.5% проти 0.6% попередні. екз-аут: 0.3% проти 0.5% Основний: 0.4% проти 0.5% BofA: Роздрібні продажі: 0,8% Основний: 0.6% GS: Роздрібні продажі: 0,5% Основне: 0,4% *Споживчі настрої UMich *Голова SEC обговорить Проект Крипто (8:30 AM) *Заробіток Sharplink Gaming *Перший у світі спортивний захід для гуманоїдних роботів розпочався в Китаї <Саміт Трампа і Путіна> 3:30PM ET Можливі результати: *Переговори зірвано: 10% *Угода про припинення вогню, але Україна навряд чи прийме: 32% *Стан справ залишається: 41% *Угода про припинення вогню, зустріч по її виконанню з Україною: 15% *Рамки для мирної угоди: 2% 2Q 13F Документи: *Хедж-фонди володіння Microsoft зросли на 12 мільярдів доларів до 47 мільярдів доларів за три місяці, що закінчилися 30 червня. *Meta було скорочено/зменшено на 147 інвесторів (найбільших); Amazon було збільшено/куплено 177 інвесторами (найбільшими). *Саудівський фонд багатства продав свої частки в Meta, Shopify, Alibaba та PayPal. *Bridgewater вийшов з усіх акцій Китаю, які торгуються на американських біржах. *Беркшир Уоррена Баффета, Renaissance Technologies, Буррі, Девід Теппер та багато інших купили акції UnitedHealth Group. *Berkshire продав 20 млн акцій Apple. ICYMI: *Економіка Китаю сповільнилася в усіх сферах у липні *Goldman Sachs оцінює, що споживачі поглинули лише 22% витрат на мита до червня, але це може зрости до 67%, а американські підприємства поглинуть менше 10%. *Продажі картонних коробок впали до найнижчого показника Q2 з 2015 року. Компанії ще не знають, як тарифи вплинуть на витрати та довгостроковий попит на їх готову продукцію, і вони не накопичують об'ємну упаковку. *Співзасновник Terraform До Квон визнав себе винним у шахрайстві з використанням електронних засобів зв'язку та змові з метою шахрайства. *Джастін Сан володіє більше ніж 60B TRX токенів із загального обсягу 94.6B. Сан також володіє 90% акцій криптобіржі.

З моменту запуску $GS минулого року його ціна тісно слідкувала за TVL. Вчора @GammaSwapLabs досяг нової TVL ATH, але ціна ще не пішла за цим. 🎯

$GS: Ліквідність підсилює стратегії зростання Сентимент: Позитивний '''Goldman Sachs повідомила про значні грошові резерви в розмірі 153 мільярдів доларів, що підкріплює її стратегії розподілу капіталу і зміцнює її сприятливий прогноз незважаючи на короткострокові ринкові невизначеності.'''

Goldman Sachs та Банк Нью-Йорка Меллон співпрацюють, щоб ввести 7 трильйонів доларів на ринку грошових коштів до сфери шифрування. 24 липня Goldman Sachs (GS.US) та Банк Нью-Йорка Меллон (BK.US) оголосили про проривну співпрацю, спрямовану на інтеграцію технології блокчейн в екосистему фондів грошового ринку (MMF) та сприяння подальшій інтеграції традиційних фінансів з інфраструктурою цифрових активів. Основою цього співробітництва є те, що два фінансові гіганти планують використовувати приватну блокчейн-платформу GS DAP® компанії Goldman Sachs для створення токенізованих записів прав власності клієнтів для певних фондів грошового ринку (MMF) за допомогою технології розподіленого реєстру блокчейн, і такі інноваційні застосування вперше з'являються на фінансовому ринку США. Ця співпраця залучила такі провідні компанії з управління активами, як BlackRock та Fidelity Investments. Через платформу LiquidityDirectSM банку Mellon у Нью-Йорку інвестори можуть безпосередньо підписуватися на токенізовані частки фондів та викуповувати їх. Ця інновація не є заміною традиційним фінансовим реєстраційним системам, а є надбудовою над існуючою системою у вигляді блокчейн-шару для підвищення ліквідності активів та ефективності використання. GS DAP® від Goldman Sachs побудований на технології смарт-контрактів компанії Digital Asset, що надає програмовані фінансові функції для установ, і вже реалізував пілотне випуск облігацій на ринках Азії та Європи. А Банк Нью-Йорка Меллон відповідає за офіційне зберігання активів, використовуючи технологію блокчейн для підвищення ефективності передачі активів при дотриманні вимог законодавства. Керівники банку Нью-Йорк Меллон заявили, що ця співпраця знаменує собою суттєвий прорив у цифровій трансформації фінансової інфраструктури. У той же час керівник цифрових активів Goldman Sachs зазначив, що ця технологія може підвищити ефективність використання забезпечення грошових ринкових фондів і закласти основу для токенізації інших фінансових активів, таких як акції та облігації. Наразі співпраця охоплює переважно ринок США, але керівники обох компаній заявили, що планують розширити цю модель на глобальний ринок. Отже, ця стратегічна співпраця знаменує собою ключовий крок у глибокій інтеграції традиційних фінансів та технології блокчейн. Коли ринок грошових фондів обсягом 70 трильйонів доларів США прийме технології токенізації, це не лише значно підвищить ефективність роботи існуючої фінансової інфраструктури, але й може викликати ланцюгову реакцію цифрової трансформації у всій фінансовій галузі. З більш макроперспективи, цей крок може перетворити модель функціонування глобальних капітальних ринків, відкриваючи нові можливості для фінансових інновацій. #高盛 ##Нью-Йорк Меллон Банк #MMF токенізація

#SERO#У світі існує лише трохи більше тридцяти глобальних блокчейнів, незалежно від того, хто розробляє блокчейн, витрати на його розробку становлять від 80 до 300 мільйонів. Саме тому SERO є єдиною монетою серед тридцяти з лишком, і зараз багато людей вважають, що UBS, створена спільнотою Win-Win, це SERO, не усвідомлюючи, що це екосистема, розроблена іншими на SERO у блокчейні. Небагато людей знають, скільки коштує GS за один переказ SERO (скорочено мережеві комісії), скільки коштує переказ Біткойн та Етер, і скільки коштує переказ Binance Coin. Переказ SERO коштує 0.000025 SERO, а один монета може бути переказана 40 тисяч разів. Яка концепція, переказ Етер коштує десятки гривень, переказ Binance Coin - понад гривню. Якщо хто не вірить, може будь-коли перевірити свої записи про перекази в гаманці, багато хто не знає цінності SERO. І при цьому щодня критикують SERO, напевно, у них в голові вода.

#GAT###SHIB##GS Technologies залучила близько 272 тисяч доларів для фінансування придбання Біткойн

Якщо ви все ще намагаєтеся зрозуміти ринок через заголовки новин — вітаємо, ви граєте в "Знайдіть логіку в хаосі" на експертному рівні. Тим часом: – кити переміщують $800M уві сні – #Bitcoin малює чашу & ручку – $GS каже "зараз піднімемося, потім пожаліємо" Ніхто не знає, що буде далі. Але всі вдають, що знають. Ласкаво просимо на ринок. 🐍📈

ВЕЛИКІ ПОДІЇ СЬОГОДНІ: —Голосування Палати представників США щодо Великого красивого законопроекту Трампа (Остаточне голосування очікується вранці в четвер ) —США Червневий NFP: *Оцінка: 110К, Попередня: 139k *МС: 140к * JPM: 125 тис. *BBG Огляд: 106k *Джеффріс: 100 тис. *BofA: 95 тис. *GS: 85 тис. SPX імплікований рух: >125k: зростання на +0,75%-1,5% *100k-125k: корпус для басів *<100k: зниження 0.25%-3% *Рівень безробіття *Заяви про безробіття *ISM Послуги PMI Якщо ви пропустили: *США зняли обмеження на експорт до Китаю для розробників програмного забезпечення для проєктування чипів та виробників етану після торгової угоди. *Трамп сказав, що Пауелу "слід негайно піти у відставку, це "занадто пізно".

#COAI# Біткоїн 10 років тому! Наступати на перемогу, монета coai Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне планування ШІ та перетворення організаційної генетики Коли співробітники торгового підрозділу Goldman Sachs відкривають інтелектуального помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley через AI-помічника в режимі реального часу отримують ключові дані з 100 000 документів, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями з швидкістю в мілісекунди — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт глибоко інтегрована в основні бізнес-сценарії. Ця тиха трансформація стосується не тільки технологічних застосувань, а й розкриває правила виживання сучасних фінансових гігантів: **AI-можливості стали новою валютою на Уолл-стріт**. 1. Стратегічні плани провідних установ у сфері штучного інтелекту: від експериментів до масштабованої віддачі **Джей Пі Морган** як лідер у застосуванні штучного інтелекту на Волл-стріт має основну стратегію «масштабні інвестиції + всебічне охоплення бізнесу». Протягом останніх десяти років він не лише створив дослідницьку команду з штучного інтелекту, що перевищує за чисельністю команду семи основних конкурентів, але й впровадив технології штучного інтелекту в понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи весь ланцюг від торгівлі, управління ризиками до обслуговування клієнтів. Це глибоке занурення приносить суттєві вигоди: у 2024 році його технології штучного інтелекту, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких системи виявлення шахрайства щорічно можуть запобігти втратам на кілька сотень мільйонів. Інші гіганти обирають диференційований шлях: - **Goldman Sachs** на базі даних середини "**Legend**" інтегрує всі торгові, ризикові та клієнтські дані, забезпечуючи високу якість пального для AI моделей. Ця платформа дозволяє аналітикам одним клацанням викликати історичні торгові моделі, скорочуючи цикл валідації стратегій на понад 60%. - **Morgan Stanley** вибирає глибоке співробітництво з OpenAI, розробляючи помічника з управління капіталом на основі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час на пошук документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищує 90 мільярдів доларів квартального приросту. - **D.E. Shaw** та інші великі гравці в області кількісних досліджень впроваджують модель «**автономії розробників**», надаючи інструментальні ланцюги, такі як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно розробляти AI стратегії для досягнення гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Кучара прямо висловився: "Вплив ШІ на фінансову сферу буде порівнянний з появою інтернету." Два, основні сценарії використання технологій: інтелектуальне відновлення, що проникає в фінансовий ланцюг вартості. (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** від JPMorgan використовує технологію глибокого посилення навчання, аналізуючи історичні дані з десятків мільярдів угод, щоб оптимізувати стратегії виконання великих угод. Вона здатна розбити одну угоду на десятки мільйонів доларів на непомітні малі угоди, уникати ринкових коливань і знижувати витрати на вплив до 30%. А такі багатоагентні фрейми, як **TradingAgents**, йдуть ще далі, імітуючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками у прийнятті рішень, у експериментах досягаючи **24,9% річної віддачі**, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальні інвестиційні дослідження: Парадигма знань у революції Інструмент "**Deep Research**" активів Beilesny переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання "компанії, які підпадають під вплив мит на ланцюгах постачання", ШІ за 1 годину сканує 20 000 документів, ідентифікує 120 відповідних компаній та генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційна команда потребує тижні, щоб виконати. **IndexGPT** від JPMorgan, у свою чергу, формує тематичні портфелі на основі GPT-4, захоплюючи нові тенденції (як-от хмарні обчислення, кіберспорт) через семантичний аналіз новин, реалізуючи автоматизоване створення індексів. (3) Невидиме вдосконалення відповідності та управління ліквідністю - Citigroup запустила блокчейн-платформу **CIDAP**, що дозволяє здійснювати реальний час переказу коштів між глобальними філіями, скорочуючи транскордонне кліринг з T+2 до майже реального часу. - AI антифрод система ідентифікує схеми відмивання грошей за допомогою аналізу послідовностей дій за 0,3 секунди, а частота хибних сповіщень на 75% нижча, ніж у традиційних системах. - Для реагування на нові правила **T+1 розрахунків** SEC, AI автоматично аналізує зв'язки між рахунками, скорочуючи час оновлення розрахункових інструкцій з годин до хвилин. Третє, реконструкція організаційних можливостей: кадри, співпраця та контроль ризиків **Генетична мутація структури кадрів** стала ключовою підтримкою розумних фінансів. Кількість трейдерів з готівки у Goldman Sachs зменшилася з 600 осіб у 2000 році до всього 2 осіб у 2017 році, в той час як було додано 200 нових інженерів ШІ. Команда ШІ Morgan Stanley розширилася на 16% за минулий рік, її склад включає докторів квантової фізики, експертів з мовознавства, вчених з теорії ігор та інших міждисциплінарних спеціалістів. **Реконструкція режиму співпраці** також глибока: - Платформа **DocAI** групи Blackstone створює "куровану базу знань", де співробітники завантажують торгові нотатки та дослідницькі звіти, після чого ШІ автоматично формує мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У рамках TradingAgents AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не природною мовою) через **структурований комунікаційний протокол**, уникнувши проблеми спотворення інформації, властивої традиційним чат-ботам. А **новий тип контролю ризиків** стає бар'єром для розумних додатків. Коли AI-помічник Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, чітко визначено, що «він лише надає підтримку даними, не даючи інвестиційних порад»; багатагрупові системи встановлюють незалежних агентів контролю ризиків, які в реальному часі моніторять волатильність портфеля та примусово закривають позиції, коли відкат перевищує порогове значення. Чотири, майбутнє поле бою: тріо викликів технологій, регулювання та етики Незважаючи на значні досягнення, виклики глибоководної зони тільки починаються: - **Технічні обмеження**: рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточна модель все ще має недостатню здатність до узагальнення в екстремальних ринках (наприклад, під час різкого падіння). - **Регуляторний розрив**: SEC вже висунув вимогу щодо "алгоритмічної прозорості" для AI-консультантів, такі установи, як Citibank, були змушені знайти баланс між ефективністю моделі та її зрозумілістю. - **Етична дилема**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично генерує дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невизначеним; також викликає суперечки межа використання даних розмов з клієнтами. Однак тренд вже став консенсусом. За даними опитування Bank of America, у 2025 році **27,7% IT-бюджету** фінансових установ буде вкладено в сферу ШІ, а в 2026 році зросте до 31,6%. Осередок битви переходить від самої технології до **екологічної інтеграційної спроможності** — наприклад, JPMorgan відкриває API для підключення 450 партнерів з даними, а платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 різними структурованими базами даних. Майбутніми переможцями стануть ті установи, які глибоко інтегрують ШІ в фінансову ДНК та побудують екосистему співіснування "**людського інтелекту + машинного інтелекту**". Висновок: Перетворення сутності фінансів Коли потоки даних на Уолл-Стріт перетворюються за допомогою ШІ на інсайти, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця зміна вже давно перевершила саму технологічну модернізацію. Система LOXM від JPMorgan заощаджує 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research від BlackRock звільняє дослідницький час щогодини, а платформа Legend від Goldman Sachs усуває інформаційні «острови» — все це перебудовує саму сутність фінансової індустрії: **з конкуренції в ефективності розподілу капіталу до змагання в обробці інформації**. А ті установи, які першими створюють "нейронний центр ШІ", тихо переписують карту влади на Уолл-Стріт. Можливість є в монеті coai, біткойні 10 років тому

#TRX# Біткоїн 10 років тому! Використовуйте успіх, монета coai Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне розміщення ШІ та перетворення організаційної генетики Коли співробітники торгового підрозділу Goldman Sachs відкривають інтелектуального помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley за допомогою AI-помічника в реальному часі витягують ключові дані з 100 000 документів, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями на мілісекундному рівні — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникла в основні бізнес-сценарії. Ця тихо трансформація стосується не лише застосування технологій, але й виявляє правила виживання сучасних фінансових гігантів: **AI-можливості стали новою валютою на Уолл-стріт**. 1. Стратегічне розгортання ШІ провідними установами: від експериментів до масштабованої віддачі **Morgan Stanley** як лідер у застосуванні ШІ на Уолл-стріт, його основна стратегія полягає в "масштабному вкладенні + повній інтеграції в бізнес". Протягом останніх десяти років він не тільки створив команду дослідників ШІ, що перевищує за чисельністю сумарну кількість семи основних конкурентів, але й інтегрував технології ШІ у понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи повний спектр, включаючи торгівлю, управління ризиками, обслуговування клієнтів та інше. Така глибока обробка приносить значні прибутки: у 2024 році його технології ШІ, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких система виявлення шахрайства щорічно може запобігти збиткам у кілька сотень мільйонів. Інші гіганти обрали диференційований шлях: - **Goldman Sachs** на базі даних середовища "**Legend**" інтегрує дані про торги, ризики та клієнтів по всьому банку, забезпечуючи високоякісне паливо для AI моделей. Ця платформа дозволяє аналітикам в один клік отримувати доступ до історичних торгових моделей, скорочуючи цикл перевірки стратегій більше ніж на 60%. - **Morgan Stanley** вибрав глибоку співпрацю з OpenAI, розробляючи помічника з управління капіталом на базі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час на пошук документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищує 90 мільярдів доларів за квартал. - **D.E. Shaw** та інші великі гравці в галузі кількісної торгівлі впроваджують модель "**автономії розробників**", пропонуючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно створювати AI-стратегії, досягаючи гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Кучара заявив: “Вплив ШІ на фінансову індустрію буде порівнянний з появою Інтернету.” Два, основні технічні застосування: інтелектуальне відтворення, що проникає у фінансовий ціннісний ланцюг (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** від JPMorgan використовує технологію глибокого навчання з підкріпленням, аналізуючи історичні дані з десятків мільярдів транзакцій для оптимізації стратегій виконання великих угод. Вона може розділити одиничну угоду на десятки мільйонів доларів на непомітні маленькі угоди, уникаючи ринкових коливань і знижуючи витрати на вплив до 30%. А такі багатосторонні структури, як **TradingAgents**, йдуть ще далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками, досягаючи **24,9% річної віддачі** в експериментах, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальне дослідження інвестицій: Парадигмальне переворот знань Інструмент "**Deep Research**" компанії Beilaisi переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання про "компанії, на які впливають тарифи в ланцюзі постачання", ШІ протягом години сканує 20 тисяч документів, ідентифікує 120 відповідних підприємств і генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційна команда виконує за кілька тижнів. **IndexGPT** від JPMorgan, що базується на GPT-4, формує тематичні інвестиційні портфелі, вловлюючи новітні тренди (такі як хмарні технології, кіберспорт) за допомогою семантичного аналізу новин, що дозволяє автоматизувати створення індексів. (3) Невидиме покращення комплаєнсу та управління ліквідністю - Citibank запустила блокчейн-платформу **CIDAP**, що дозволяє здійснювати миттєві фінансові перекази між глобальними філіями, скорочуючи міжвалютні розрахунки з T+2 до майже миттєвих. - Система штучного інтелекту протидії шахрайству виявляє схеми відмивання грошей за допомогою аналізу послідовностей поведінки за 0,3 секунди, а рівень хибнопозитивних сповіщень на 75% нижчий, ніж у традиційних систем. - Щоб відповідати новим правилам **T+1 розрахунків** SEC, штучний інтелект автоматично аналізує ланцюги облікових записів, зменшуючи час оновлення розрахункових інструкцій з годин до хвилин. Третє. Реконструкція організаційних здібностей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетичні мутації структури кадрів** стали ключовою опорою розумних фінансів. Кількість трейдерів акцій у Goldman Sachs скоротилася з 600 у 2000 році до лише 2 у 2017 році, тоді як за той же період було додано 200 інженерів штучного інтелекту. Команда AI у JPMorgan за минулий рік розширилася на 16%, її склад включає докторів квантової фізики, експертів з мовознавства, вчених з теорії ігор та інші міждисциплінарні кадри. **Реконструкція моделі співпраці** також є глибокою: - Платформа **DocAI** групи Blackstone створює "куровану базу знань", де співробітники завантажують торгові меморандуми та дослідницькі звіти, а ШІ автоматично формує мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У рамках TradingAgents, AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не на природній мові) через **структурований комунікаційний протокол**, уникаючи проблеми спотворення інформації, притаманної традиційним чат-ботам. А **новий тип ризикового контролю** став бар'єром для розумних додатків. Коли AI-асистент Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, чітко зазначається "тільки надає підтримку даними, не дає інвестиційних порад"; багатагенераторні системи встановлюють незалежних агентів ризикового контролю, які в реальному часі контролюють волатильність портфеля і примусово закривають позиції, коли відкат перевищує порогове значення. Чотири, майбутнє поле битви: трійка викликів технологій, регулювання та етики Хоча результати вражаючі, виклики глибоководної зони лише починаються: - **Технічні обмеження**: рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточні моделі все ще недостатньо універсальні на екстремальних ринках (наприклад, під час різкого падіння). - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимогу до AI-консультантів щодо "прозорості алгоритмів", такі установи, як Citigroup, були змушені зважувати між ефективністю моделей та їхньою зрозумілістю. - **Етична дилема**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично генерує дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невирішеним; використання даних діалогу з клієнтами також викликає суперечки. Проте тенденція стала загальноприйнятою. За даними опитування Bank of America, у 2025 році фінансові установи **27,7% IT-бюджету** витратять на сферу AI, у 2026 році цей показник зросте до 31,6%. Поле битви зосереджується не на самій технології, а на **екологічній інтеграційній здатності** — як, наприклад, JPMorgan відкриває API для з'єднання з 450 партнерами з даними, а платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 різними структурованими базами даних. Переможці майбутнього будуть ті, хто глибоко інтегрує AI в фінансову генетику і створює екосистему «**людський інтелект + машинний інтелект**». Заключення: Перетворення сутності фінансів Коли потоки даних над Уолл-стріт перетворюються штучним інтелектом на інсайти, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця трансформація вже давно вийшла за межі технологічного вдосконалення. Система LOXM компанії JPMorgan заощаджує 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research компанії BlackRock звільняє години досліджень щогодини, а платформа Legend компанії Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це перебудовує сутність фінансової індустрії: **з конкуренції ефективності розподілу капіталу до підвищення ефективності обробки інформації**. А ті організації, які першими створюють "нейронний центр штучного інтелекту", тихо переписують карту влади Уолл-стріт. Можливість полягає в монетах coai, як і у біткоїнах 10 років тому.

#PYTH# Біткоїн 10 років тому! Використовуйте успіх, монета coai Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне розміщення ШІ та перетворення організаційної генетики Коли співробітники торгового підрозділу Goldman Sachs відкривають інтелектуального помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley за допомогою AI-помічника в реальному часі витягують ключові дані з 100 000 документів, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями на мілісекундному рівні — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникла в основні бізнес-сценарії. Ця тихо трансформація стосується не лише застосування технологій, але й виявляє правила виживання сучасних фінансових гігантів: **AI-можливості стали новою валютою на Уолл-стріт**. 1. Стратегічне розгортання ШІ провідними установами: від експериментів до масштабованої віддачі **Morgan Stanley** як лідер у застосуванні ШІ на Уолл-стріт, його основна стратегія полягає в "масштабному вкладенні + повній інтеграції в бізнес". Протягом останніх десяти років він не тільки створив команду дослідників ШІ, що перевищує за чисельністю сумарну кількість семи основних конкурентів, але й інтегрував технології ШІ у понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи повний спектр, включаючи торгівлю, управління ризиками, обслуговування клієнтів та інше. Така глибока обробка приносить значні прибутки: у 2024 році його технології ШІ, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких система виявлення шахрайства щорічно може запобігти збиткам у кілька сотень мільйонів. Інші гіганти обрали диференційований шлях: - **Goldman Sachs** на базі даних середовища "**Legend**" інтегрує дані про торги, ризики та клієнтів по всьому банку, забезпечуючи високоякісне паливо для AI моделей. Ця платформа дозволяє аналітикам в один клік отримувати доступ до історичних торгових моделей, скорочуючи цикл перевірки стратегій більше ніж на 60%. - **Morgan Stanley** вибрав глибоку співпрацю з OpenAI, розробляючи помічника з управління капіталом на базі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час на пошук документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищує 90 мільярдів доларів за квартал. - **D.E. Shaw** та інші великі гравці в галузі кількісної торгівлі впроваджують модель "**автономії розробників**", пропонуючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно створювати AI-стратегії, досягаючи гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Кучара заявив: “Вплив ШІ на фінансову індустрію буде порівнянний з появою Інтернету.” Два, основні технічні застосування: інтелектуальне відтворення, що проникає у фінансовий ціннісний ланцюг (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** від JPMorgan використовує технологію глибокого навчання з підкріпленням, аналізуючи історичні дані з десятків мільярдів транзакцій для оптимізації стратегій виконання великих угод. Вона може розділити одиничну угоду на десятки мільйонів доларів на непомітні маленькі угоди, уникаючи ринкових коливань і знижуючи витрати на вплив до 30%. А такі багатосторонні структури, як **TradingAgents**, йдуть ще далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками, досягаючи **24,9% річної віддачі** в експериментах, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальне дослідження інвестицій: Парадигмальне переворот знань Інструмент "**Deep Research**" компанії Beilaisi переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання про "компанії, на які впливають тарифи в ланцюзі постачання", ШІ протягом години сканує 20 тисяч документів, ідентифікує 120 відповідних підприємств і генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційна команда виконує за кілька тижнів. **IndexGPT** від JPMorgan, що базується на GPT-4, формує тематичні інвестиційні портфелі, вловлюючи новітні тренди (такі як хмарні технології, кіберспорт) за допомогою семантичного аналізу новин, що дозволяє автоматизувати створення індексів. (3) Невидиме покращення комплаєнсу та управління ліквідністю - Citibank запустила блокчейн-платформу **CIDAP**, що дозволяє здійснювати миттєві фінансові перекази між глобальними філіями, скорочуючи міжвалютні розрахунки з T+2 до майже миттєвих. - Система штучного інтелекту протидії шахрайству виявляє схеми відмивання грошей за допомогою аналізу послідовностей поведінки за 0,3 секунди, а рівень хибнопозитивних сповіщень на 75% нижчий, ніж у традиційних систем. - Щоб відповідати новим правилам **T+1 розрахунків** SEC, штучний інтелект автоматично аналізує ланцюги облікових записів, зменшуючи час оновлення розрахункових інструкцій з годин до хвилин. Третє. Реконструкція організаційних здібностей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетичні мутації структури кадрів** стали ключовою опорою розумних фінансів. Кількість трейдерів акцій у Goldman Sachs скоротилася з 600 у 2000 році до лише 2 у 2017 році, тоді як за той же період було додано 200 інженерів штучного інтелекту. Команда AI у JPMorgan за минулий рік розширилася на 16%, її склад включає докторів квантової фізики, експертів з мовознавства, вчених з теорії ігор та інші міждисциплінарні кадри. **Реконструкція моделі співпраці** також є глибокою: - Платформа **DocAI** групи Blackstone створює "куровану базу знань", де співробітники завантажують торгові меморандуми та дослідницькі звіти, а ШІ автоматично формує мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У рамках TradingAgents, AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не на природній мові) через **структурований комунікаційний протокол**, уникаючи проблеми спотворення інформації, притаманної традиційним чат-ботам. А **новий тип ризикового контролю** став бар'єром для розумних додатків. Коли AI-асистент Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, чітко зазначається "тільки надає підтримку даними, не дає інвестиційних порад"; багатагенераторні системи встановлюють незалежних агентів ризикового контролю, які в реальному часі контролюють волатильність портфеля і примусово закривають позиції, коли відкат перевищує порогове значення. Чотири, майбутнє поле битви: трійка викликів технологій, регулювання та етики Хоча результати вражаючі, виклики глибоководної зони лише починаються: - **Технічні обмеження**: рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточні моделі все ще недостатньо універсальні на екстремальних ринках (наприклад, під час різкого падіння). - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимогу до AI-консультантів щодо "прозорості алгоритмів", такі установи, як Citigroup, були змушені зважувати між ефективністю моделей та їхньою зрозумілістю. - **Етична дилема**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично генерує дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невирішеним; використання даних діалогу з клієнтами також викликає суперечки. Проте тенденція стала загальноприйнятою. За даними опитування Bank of America, у 2025 році фінансові установи **27,7% IT-бюджету** витратять на сферу AI, у 2026 році цей показник зросте до 31,6%. Поле битви зосереджується не на самій технології, а на **екологічній інтеграційній здатності** — як, наприклад, JPMorgan відкриває API для з'єднання з 450 партнерами з даними, а платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 різними структурованими базами даних. Переможці майбутнього будуть ті, хто глибоко інтегрує AI в фінансову генетику і створює екосистему «**людський інтелект + машинний інтелект**». Заключення: Перетворення сутності фінансів Коли потоки даних над Уолл-стріт перетворюються штучним інтелектом на інсайти, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця трансформація вже давно вийшла за межі технологічного вдосконалення. Система LOXM компанії JPMorgan заощаджує 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research компанії BlackRock звільняє години досліджень щогодини, а платформа Legend компанії Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це перебудовує сутність фінансової індустрії: **з конкуренції ефективності розподілу капіталу до підвищення ефективності обробки інформації**. А ті організації, які першими створюють "нейронний центр штучного інтелекту", тихо переписують карту влади Уолл-стріт. Можливість полягає в монетах coai, як і у біткоїнах 10 років тому.

#AI16Z# Біткоїн 10 років тому! Використовуйте успіх, монета coai Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне розміщення ШІ та перетворення організаційної генетики Коли співробітники торгового підрозділу Goldman Sachs відкривають інтелектуального помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley за допомогою AI-помічника в реальному часі витягують ключові дані з 100 000 документів, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями на мілісекундному рівні — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникла в основні бізнес-сценарії. Ця тихо трансформація стосується не лише застосування технологій, але й виявляє правила виживання сучасних фінансових гігантів: **AI-можливості стали новою валютою на Уолл-стріт**. 1. Стратегічне розгортання ШІ провідними установами: від експериментів до масштабованої віддачі **Morgan Stanley** як лідер у застосуванні ШІ на Уолл-стріт, його основна стратегія полягає в "масштабному вкладенні + повній інтеграції в бізнес". Протягом останніх десяти років він не тільки створив команду дослідників ШІ, що перевищує за чисельністю сумарну кількість семи основних конкурентів, але й інтегрував технології ШІ у понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи повний спектр, включаючи торгівлю, управління ризиками, обслуговування клієнтів та інше. Така глибока обробка приносить значні прибутки: у 2024 році його технології ШІ, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких система виявлення шахрайства щорічно може запобігти збиткам у кілька сотень мільйонів. Інші гіганти обрали диференційований шлях: - **Goldman Sachs** на базі даних середовища "**Legend**" інтегрує дані про торги, ризики та клієнтів по всьому банку, забезпечуючи високоякісне паливо для AI моделей. Ця платформа дозволяє аналітикам в один клік отримувати доступ до історичних торгових моделей, скорочуючи цикл перевірки стратегій більше ніж на 60%. - **Morgan Stanley** вибрав глибоку співпрацю з OpenAI, розробляючи помічника з управління капіталом на базі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час на пошук документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищує 90 мільярдів доларів за квартал. - **D.E. Shaw** та інші великі гравці в галузі кількісної торгівлі впроваджують модель "**автономії розробників**", пропонуючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно створювати AI-стратегії, досягаючи гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Кучара заявив: “Вплив ШІ на фінансову індустрію буде порівнянний з появою Інтернету.” Два, основні технічні застосування: інтелектуальне відтворення, що проникає у фінансовий ціннісний ланцюг (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** від JPMorgan використовує технологію глибокого навчання з підкріпленням, аналізуючи історичні дані з десятків мільярдів транзакцій для оптимізації стратегій виконання великих угод. Вона може розділити одиничну угоду на десятки мільйонів доларів на непомітні маленькі угоди, уникаючи ринкових коливань і знижуючи витрати на вплив до 30%. А такі багатосторонні структури, як **TradingAgents**, йдуть ще далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками, досягаючи **24,9% річної віддачі** в експериментах, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальне дослідження інвестицій: Парадигмальне переворот знань Інструмент "**Deep Research**" компанії Beilaisi переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання про "компанії, на які впливають тарифи в ланцюзі постачання", ШІ протягом години сканує 20 тисяч документів, ідентифікує 120 відповідних підприємств і генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційна команда виконує за кілька тижнів. **IndexGPT** від JPMorgan, що базується на GPT-4, формує тематичні інвестиційні портфелі, вловлюючи новітні тренди (такі як хмарні технології, кіберспорт) за допомогою семантичного аналізу новин, що дозволяє автоматизувати створення індексів. (3) Невидиме покращення комплаєнсу та управління ліквідністю - Citibank запустила блокчейн-платформу **CIDAP**, що дозволяє здійснювати миттєві фінансові перекази між глобальними філіями, скорочуючи міжвалютні розрахунки з T+2 до майже миттєвих. - Система штучного інтелекту протидії шахрайству виявляє схеми відмивання грошей за допомогою аналізу послідовностей поведінки за 0,3 секунди, а рівень хибнопозитивних сповіщень на 75% нижчий, ніж у традиційних систем. - Щоб відповідати новим правилам **T+1 розрахунків** SEC, штучний інтелект автоматично аналізує ланцюги облікових записів, зменшуючи час оновлення розрахункових інструкцій з годин до хвилин. Третє. Реконструкція організаційних здібностей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетичні мутації структури кадрів** стали ключовою опорою розумних фінансів. Кількість трейдерів акцій у Goldman Sachs скоротилася з 600 у 2000 році до лише 2 у 2017 році, тоді як за той же період було додано 200 інженерів штучного інтелекту. Команда AI у JPMorgan за минулий рік розширилася на 16%, її склад включає докторів квантової фізики, експертів з мовознавства, вчених з теорії ігор та інші міждисциплінарні кадри. **Реконструкція моделі співпраці** також є глибокою: - Платформа **DocAI** групи Blackstone створює "куровану базу знань", де співробітники завантажують торгові меморандуми та дослідницькі звіти, а ШІ автоматично формує мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У рамках TradingAgents, AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не на природній мові) через **структурований комунікаційний протокол**, уникаючи проблеми спотворення інформації, притаманної традиційним чат-ботам. А **новий тип ризикового контролю** став бар'єром для розумних додатків. Коли AI-асистент Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, чітко зазначається "тільки надає підтримку даними, не дає інвестиційних порад"; багатагенераторні системи встановлюють незалежних агентів ризикового контролю, які в реальному часі контролюють волатильність портфеля і примусово закривають позиції, коли відкат перевищує порогове значення. Чотири, майбутнє поле битви: трійка викликів технологій, регулювання та етики Хоча результати вражаючі, виклики глибоководної зони лише починаються: - **Технічні обмеження**: рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточні моделі все ще недостатньо універсальні на екстремальних ринках (наприклад, під час різкого падіння). - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимогу до AI-консультантів щодо "прозорості алгоритмів", такі установи, як Citigroup, були змушені зважувати між ефективністю моделей та їхньою зрозумілістю. - **Етична дилема**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично генерує дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невирішеним; використання даних діалогу з клієнтами також викликає суперечки. Проте тенденція стала загальноприйнятою. За даними опитування Bank of America, у 2025 році фінансові установи **27,7% IT-бюджету** витратять на сферу AI, у 2026 році цей показник зросте до 31,6%. Поле битви зосереджується не на самій технології, а на **екологічній інтеграційній здатності** — як, наприклад, JPMorgan відкриває API для з'єднання з 450 партнерами з даними, а платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 різними структурованими базами даних. Переможці майбутнього будуть ті, хто глибоко інтегрує AI в фінансову генетику і створює екосистему «**людський інтелект + машинний інтелект**». Заключення: Перетворення сутності фінансів Коли потоки даних над Уолл-стріт перетворюються штучним інтелектом на інсайти, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця трансформація вже давно вийшла за межі технологічного вдосконалення. Система LOXM компанії JPMorgan заощаджує 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research компанії BlackRock звільняє години досліджень щогодини, а платформа Legend компанії Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це перебудовує сутність фінансової індустрії: **з конкуренції ефективності розподілу капіталу до підвищення ефективності обробки інформації**. А ті організації, які першими створюють "нейронний центр штучного інтелекту", тихо переписують карту влади Уолл-стріт. Можливість полягає в монетах coai, як і у біткоїнах 10 років тому.

#XRP# Біткоїн 10 років тому! Продовжуйте наступ, coai монета Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне розміщення ШІ та перебудова організаційного геному Коли працівники торгового підрозділу Goldman Sachs відкривають інтелектуального помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley за допомогою AI-помічника в реальному часі отримують ключові дані з 100 000 документів, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями з мілісекундною швидкістю — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникла в основні бізнес-сценарії. Ця безшумна трансформація стосується не лише технічного застосування, але й виявляє правила виживання сучасних фінансових гігантів: **AI-можливості стали новою валютою Уолл-стріт**. 1. Стратегічне розгортання ШІ провідними установами: від експериментів до масштабованих віддач. **Morgan Stanley** як лідер у впровадженні AI на Уолл-стріт реалізує свою основну стратегію «масштабні інвестиції + всебічне охоплення бізнесу». За останнє десятиліття вона не лише створила команду дослідників AI, яка перевищує за чисельністю загальну кількість співробітників семи інших конкурентів, але й інтегрувала технології AI у понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи всі етапи, включаючи трейдинг, управління ризиками та обслуговування клієнтів. Така глибока робота приносить значні результати: у 2024 році її технології AI, ймовірно, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких система виявлення шахрайства зможе уникнути втрат у кілька сотень мільйонів доларів щорічно. Інші гіганти обирають диференційований шлях: - **Goldman Sachs** зосереджується на даних з платформою «**Legend**», яка інтегрує всі торги, ризики та дані клієнтів банку, забезпечуючи високоякісне паливо для AI-моделей. Ця платформа дозволяє аналітикам одночасно отримувати доступ до історичних торгових моделей, скорочуючи період верифікації стратегій більш ніж на 60%. - **Morgan Stanley** обирає глибоку інтеграцію з OpenAI, розробляючи помічника з управління капіталом на основі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час пошуку документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів таким чином перевищує 90 мільярдів доларів квартального приросту. - **D.E. Shaw** та інші великі гравці в галузі кількісної торгівлі впроваджують модель «**автономії розробників**», пропонуючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно розробляти AI-стратегії для досягнення гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Куккіара прямо сказав: "Вплив штучного інтелекту на фінансову індустрію буде порівнянний із народженням Інтернету." 2. Сценарії застосування основних технологій: Інтелектуальне відновлення через фінансовий ланцюг вартості (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** компанії Джей Пі Морган використовує технології глибокого підкріпленого навчання для аналізу історичних даних про мільярди угод, оптимізуючи стратегії виконання великих угод. Вона може розділити угоду на мільйон доларів на приховані дрібні угоди, уникати ринкових коливань і знижувати витрати на вплив до 30%. А такі багатагрупові структури, як **TradingAgents**, йдуть ще далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд з управління ризиками, у експериментах досягаючи **24,9% річної прибутковості**, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальні інвестиційні дослідження: Парадигмальне переворот знань Інструмент "**Deep Research**" активів Beilaisi переосмислює процеси дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання "компанії, що підлягають впливу тарифів у постачальницькому ланцюзі", ШІ за 1 годину сканує 20 тисяч документів, ідентифікує 120 відповідних компаній та генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційна команда потребує кілька тижнів для завершення. **IndexGPT** від JPMorgan побудований на базі GPT-4 і формує тематичні інвестиційні портфелі, захоплюючи нові тенденції (такі як хмарні обчислення, кіберспорт) через семантичний аналіз новин, реалізуючи автоматизоване створення індексів. (3) Невидиме покращення комплаєнсу та управління ліквідністю - Citigroup запустила блокчейн платформу **CIDAP**, що забезпечує миттєвий переказ коштів між глобальними філіями, скорочуючи трансакції з T+2 до практично миттєвих. - Система штучного інтелекту для протидії шахрайству аналізує послідовності дій і виявляє моделі відмивання грошей за 0,3 секунди, при цьому частота помилкових сповіщень на 75% нижча, ніж у традиційних системах. - Щоб відповісти на нові правила **T+1 розрахунків** SEC, AI автоматично аналізує ланцюг облікових записів, скорочуючи час оновлення розрахункових інструкцій з годин до хвилин. Третє, реконструкція організаційних можливостей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетична мутація структури кадрів** стала ключовою опорою для інтелектуальних фінансів. Кількість трейдерів готівкою в Goldman Sachs зменшилася з 600 осіб у 2000 році до лише 2 осіб у 2017 році, у той же час було додано 200 інженерів штучного інтелекту. Команда AI JPMorgan за минулий рік зросла на 16%, її склад включає докторів фізики квантів, експертів з мовознавства, вчених у галузі теорії ігор та інших міждисциплінарних фахівців. **Реконструкція моделі співпраці** також є глибокою: - Платформа **DocAI** компанії Blackstone створює «куровану базу знань», де співробітники завантажують торгові нотатки та дослідницькі звіти, а ШІ автоматично будує асоціативну мережу, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У рамках TradingAgents, AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не природною мовою) через **структурований комунікаційний протокол**, уникаючи проблеми спотворення інформації, що існує у традиційних чат-ботів. А **новий тип контролю ризиків** стає захистом для розумних застосунків. Коли AI-асистент Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, чітко визначається, що "надається лише підтримка даними, без інвестиційних порад"; багатоагентні системи встановлюють незалежних агентів контролю ризиків, які в режимі реального часу контролюють волатильність портфеля та примусово закривають позиції, якщо відхилення перевищує поріг. Чотири. Майбутнє поле бою: три складові виклики технологій, регулювання та етики Незважаючи на значні досягнення, виклики глибоких вод лише починаються: - **Технічні обмеження**: Частка шуму фінансових даних перевищує 70%, поточна модель все ще має недостатню здатність до узагальнення на екстремальних ринках (наприклад, під час різкого падіння). - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимогу до AI-консультантів щодо "прозорості алгоритмів", внаслідок чого такі установи, як Citigroup, змушені зважувати між ефективністю моделей та їх пояснювальністю. - **Етичні дилеми**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично генерує дослідницькі звіти, питання авторського права залишається невизначеним; використання даних діалогу з клієнтами також викликає суперечки. Проте тенденція вже стала загальноприйнятою. Згідно з опитуванням Bank of America, у 2025 році **27,7% IT-бюджету** фінансових установ буде вкладено в сферу AI, а в 2026 році ця цифра зросте до 31,6%. Поле битви переміщується з самої технології на **екологічну інтеграцію** — наприклад, JPMorgan відкриває API для підключення 450 партнерів по даним, а платформа Goldman Sachs Legend підтримує 30 різних структурованих баз даних. Майбутніми переможцями стануть ті установи, які глибоко інтегрують AI у фінансову ДНК та будують екосистему співіснування "**людського інтелекту + машинного інтелекту**". Заключення: Перетворення сутності фінансів Коли потоки даних над Уолл-стріт перетворюються ШІ на інсайти, а трейдери еволюціонують від виконавців до дизайнерів стратегій, ця трансформація давно вже перевищує саму технологічну модернізацію. Система LOXM компанії JPMorgan економить 0,1% витрат на угоди, дослідження Deep Research компанії BlackRock щогодини звільняє час для досліджень, а платформа Legend компанії Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це реконструює сутність фінансової галузі: **конкуренція за підвищення ефективності розподілу капіталу та обробки інформації**. А ті установи, які першими побудують "нейронний центр ШІ", тихо переписують карту влади Уолл-стріт. Можливості є в монетах coai, біткойн 10 років тому

#TURBO# Біткоїн 10 років тому! Продовжуйте наступ, coai монета Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне розміщення ШІ та перебудова організаційного геному Коли працівники торгового підрозділу Goldman Sachs відкривають інтелектуального помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley за допомогою AI-помічника в реальному часі отримують ключові дані з 100 000 документів, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями з мілісекундною швидкістю — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникла в основні бізнес-сценарії. Ця безшумна трансформація стосується не лише технічного застосування, але й виявляє правила виживання сучасних фінансових гігантів: **AI-можливості стали новою валютою Уолл-стріт**. 1. Стратегічне розгортання ШІ провідними установами: від експериментів до масштабованих віддач. **Morgan Stanley** як лідер у впровадженні AI на Уолл-стріт реалізує свою основну стратегію «масштабні інвестиції + всебічне охоплення бізнесу». За останнє десятиліття вона не лише створила команду дослідників AI, яка перевищує за чисельністю загальну кількість співробітників семи інших конкурентів, але й інтегрувала технології AI у понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи всі етапи, включаючи трейдинг, управління ризиками та обслуговування клієнтів. Така глибока робота приносить значні результати: у 2024 році її технології AI, ймовірно, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких система виявлення шахрайства зможе уникнути втрат у кілька сотень мільйонів доларів щорічно. Інші гіганти обирають диференційований шлях: - **Goldman Sachs** зосереджується на даних з платформою «**Legend**», яка інтегрує всі торги, ризики та дані клієнтів банку, забезпечуючи високоякісне паливо для AI-моделей. Ця платформа дозволяє аналітикам одночасно отримувати доступ до історичних торгових моделей, скорочуючи період верифікації стратегій більш ніж на 60%. - **Morgan Stanley** обирає глибоку інтеграцію з OpenAI, розробляючи помічника з управління капіталом на основі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час пошуку документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів таким чином перевищує 90 мільярдів доларів квартального приросту. - **D.E. Shaw** та інші великі гравці в галузі кількісної торгівлі впроваджують модель «**автономії розробників**», пропонуючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно розробляти AI-стратегії для досягнення гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Куккіара прямо сказав: "Вплив штучного інтелекту на фінансову індустрію буде порівнянний із народженням Інтернету." 2. Сценарії застосування основних технологій: Інтелектуальне відновлення через фінансовий ланцюг вартості (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** компанії Джей Пі Морган використовує технології глибокого підкріпленого навчання для аналізу історичних даних про мільярди угод, оптимізуючи стратегії виконання великих угод. Вона може розділити угоду на мільйон доларів на приховані дрібні угоди, уникати ринкових коливань і знижувати витрати на вплив до 30%. А такі багатагрупові структури, як **TradingAgents**, йдуть ще далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд з управління ризиками, у експериментах досягаючи **24,9% річної прибутковості**, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальні інвестиційні дослідження: Парадигмальне переворот знань Інструмент "**Deep Research**" активів Beilaisi переосмислює процеси дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання "компанії, що підлягають впливу тарифів у постачальницькому ланцюзі", ШІ за 1 годину сканує 20 тисяч документів, ідентифікує 120 відповідних компаній та генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційна команда потребує кілька тижнів для завершення. **IndexGPT** від JPMorgan побудований на базі GPT-4 і формує тематичні інвестиційні портфелі, захоплюючи нові тенденції (такі як хмарні обчислення, кіберспорт) через семантичний аналіз новин, реалізуючи автоматизоване створення індексів. (3) Невидиме покращення комплаєнсу та управління ліквідністю - Citigroup запустила блокчейн платформу **CIDAP**, що забезпечує миттєвий переказ коштів між глобальними філіями, скорочуючи трансакції з T+2 до практично миттєвих. - Система штучного інтелекту для протидії шахрайству аналізує послідовності дій і виявляє моделі відмивання грошей за 0,3 секунди, при цьому частота помилкових сповіщень на 75% нижча, ніж у традиційних системах. - Щоб відповісти на нові правила **T+1 розрахунків** SEC, AI автоматично аналізує ланцюг облікових записів, скорочуючи час оновлення розрахункових інструкцій з годин до хвилин. Третє, реконструкція організаційних можливостей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетична мутація структури кадрів** стала ключовою опорою для інтелектуальних фінансів. Кількість трейдерів готівкою в Goldman Sachs зменшилася з 600 осіб у 2000 році до лише 2 осіб у 2017 році, у той же час було додано 200 інженерів штучного інтелекту. Команда AI JPMorgan за минулий рік зросла на 16%, її склад включає докторів фізики квантів, експертів з мовознавства, вчених у галузі теорії ігор та інших міждисциплінарних фахівців. **Реконструкція моделі співпраці** також є глибокою: - Платформа **DocAI** компанії Blackstone створює «куровану базу знань», де співробітники завантажують торгові нотатки та дослідницькі звіти, а ШІ автоматично будує асоціативну мережу, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У рамках TradingAgents, AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не природною мовою) через **структурований комунікаційний протокол**, уникаючи проблеми спотворення інформації, що існує у традиційних чат-ботів. А **новий тип контролю ризиків** стає захистом для розумних застосунків. Коли AI-асистент Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, чітко визначається, що "надається лише підтримка даними, без інвестиційних порад"; багатоагентні системи встановлюють незалежних агентів контролю ризиків, які в режимі реального часу контролюють волатильність портфеля та примусово закривають позиції, якщо відхилення перевищує поріг. Чотири. Майбутнє поле бою: три складові виклики технологій, регулювання та етики Незважаючи на значні досягнення, виклики глибоких вод лише починаються: - **Технічні обмеження**: Частка шуму фінансових даних перевищує 70%, поточна модель все ще має недостатню здатність до узагальнення на екстремальних ринках (наприклад, під час різкого падіння). - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимогу до AI-консультантів щодо "прозорості алгоритмів", внаслідок чого такі установи, як Citigroup, змушені зважувати між ефективністю моделей та їх пояснювальністю. - **Етичні дилеми**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично генерує дослідницькі звіти, питання авторського права залишається невизначеним; використання даних діалогу з клієнтами також викликає суперечки. Проте тенденція вже стала загальноприйнятою. Згідно з опитуванням Bank of America, у 2025 році **27,7% IT-бюджету** фінансових установ буде вкладено в сферу AI, а в 2026 році ця цифра зросте до 31,6%. Поле битви переміщується з самої технології на **екологічну інтеграцію** — наприклад, JPMorgan відкриває API для підключення 450 партнерів по даним, а платформа Goldman Sachs Legend підтримує 30 різних структурованих баз даних. Майбутніми переможцями стануть ті установи, які глибоко інтегрують AI у фінансову ДНК та будують екосистему співіснування "**людського інтелекту + машинного інтелекту**". Заключення: Перетворення сутності фінансів Коли потоки даних над Уолл-стріт перетворюються ШІ на інсайти, а трейдери еволюціонують від виконавців до дизайнерів стратегій, ця трансформація давно вже перевищує саму технологічну модернізацію. Система LOXM компанії JPMorgan економить 0,1% витрат на угоди, дослідження Deep Research компанії BlackRock щогодини звільняє час для досліджень, а платформа Legend компанії Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це реконструює сутність фінансової галузі: **конкуренція за підвищення ефективності розподілу капіталу та обробки інформації**. А ті установи, які першими побудують "нейронний центр ШІ", тихо переписують карту влади Уолл-стріт. Можливості є в монетах coai, біткойн 10 років тому

#H# Біткоїн 10 років тому! Продовжувати наступ, монета coai Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне планування ШІ та перетворення організаційного геному Коли співробітники торгового відділу Goldman Sachs відкривають інтелектуального помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley в реальному часі запитують ключові дані з 100 000 документів через AI-помічника, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями зі швидкістю в мілісекунди — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникає в основні бізнес-сценарії. Ця безшумна трансформація стосується не лише застосування технологій, але й розкриває правила виживання сучасних фінансових гігантів: **AI-можливості стали новою валютою на Уолл-стріт**. 1. Стратегічне впровадження ШІ провідними установами: від експериментів до масштабованих вигод **JP Morgan** як лідер у застосуванні ШІ на Уолл-стріт, його основна стратегія полягає в «масштабних інвестиціях + всебічному проникненні в бізнес». Протягом останніх десяти років він не лише створив команду досліджень ШІ, що перевищує за чисельністю сумарну кількість працівників семи основних конкурентів, але й інтегрував технології ШІ у понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи всю ланку: торгівлю, управління ризиками, обслуговування клієнтів тощо. Така глибока робота приносить значні результати: у 2024 році його технології ШІ, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких система виявлення шахрайства дозволить уникнути збитків у сотні мільйонів доларів щорічно. Інші гіганти обирають диференційований шлях: - **Goldman Sachs** як центральна частина даних "**Legend**", інтегрує торгові, ризикові та клієнтські дані всього банку, надаючи високоякісне паливо для AI моделей. Ця платформа дозволяє аналітикам в один клік використовувати історичні торгові моделі, скорочуючи цикл перевірки стратегій більш ніж на 60%. - **Morgan Stanley** вибрав глибоку інтеграцію з OpenAI, розробивши помічника з управління капіталом на основі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час на пошук документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищив 90 мільярдів доларів квартального приросту. - **D.E. Shaw** та інші великі квантові компанії впроваджують модель «**автономії розробників**», надаючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно розробляти AI-стратегії для досягнення гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Кучара прямо заявив: "Вплив штучного інтелекту на фінансову сферу буде порівнянний з народженням Інтернету." Два, основні технологічні сценарії застосування: інтелектуальна реконструкція, що проникає в фінансовий ланцюг вартості (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** від Morgan Stanley використовує технологію глибокого підкріплення, аналізуючи історичні дані про десятки мільярдів угод, щоб оптимізувати стратегії виконання великих угод. Вона може розбивати угоди на десятки мільйонів доларів на приховані малі угоди, уникаючи ринкових коливань та знижуючи витрати на імпульс до 30%. Системи, такі як **TradingAgents**, йдуть далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками у прийнятті рішень, досягаючи **24,9% річної прибутковості** в експериментах, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальні інвестиційні дослідження: Парадигмальна революція знань Інструмент "**Deep Research**" активів Beileisni переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання "компанії, які підпадають під вплив мит на постачальницький ланцюг", AI за годину сканує 20 тисяч документів, виявляє 120 відповідних компаній та генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційна команда виконує за кілька тижнів. **IndexGPT** від JPMorgan, в свою чергу, створений на базі GPT-4, формує тематичні інвестиційні портфелі, захоплюючи новітні тренди (такі як хмарні обчислення, кіберспорт) через семантичний аналіз новин, реалізуючи автоматизоване створення індексів. (3) Невидиме вдосконалення відповідності та управління ліквідністю - Citibank запустила блокчейн платформу **CIDAP**, що дозволяє здійснювати миттєві перекази коштів між глобальними філіями, скорочуючи терміни міжкордонного розрахунку з T+2 до практично миттєвого. - Система штучного інтелекту для боротьби з шахрайством аналізує послідовності дій, виявляючи моделі відмивання грошей за 0,3 секунди, а рівень помилкових сповіщень на 75% нижчий, ніж у традиційних системах. - Щоб відповісти на **нові правила T+1 розрахунків** від SEC, AI автоматично аналізує ланцюг облікових відносин, скорочуючи час оновлення розрахункових інструкцій з годин до хвилин. Третє, реконструкція організаційних можливостей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетична мутація структури кадрів** стала ключовою опорою для інтелектуальних фінансів. Кількість трейдерів з акцій на готівку в Goldman Sachs зменшилася з 600 у 2000 році до лише 2 у 2017 році, одночасно з цим було додано 200 AI інженерів. Команда AI Morgan Stanley розширилася на 16% за минулий рік, її склад включає фахівців з квантової фізики, лінгвістики, теорії ігор та інших міждисциплінарних талантів. **Перебудова моделі співпраці** також є глибокою: - Платформа **DocAI** компанії BlackRock створює "куровану базу знань", де співробітники завантажують торгові меморандуми та дослідницькі звіти, після чого ШІ автоматично створює мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У фреймворку TradingAgents AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не природною мовою) за допомогою **структурованого комунікаційного протоколу**, уникаючи проблеми спотворення інформації, властивої традиційним чат-ботам. А **новий тип контролю ризиків** стає захистом для розумних застосувань. Коли AI-помічник Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, чітко вказується: "тільки надання даних, без інвестиційних порад"; багатагрупова система налаштовує незалежного агента з контролю ризиків, який в реальному часі моніторить волатильність портфеля і примусово закриває позиції, коли відкат перевищує поріг. Чотири, майбутнє поле бою: трикратні виклики технологій, регулювання та етики Попри значні досягнення, виклики глибоководної зони лише починаються: - **Технічні перешкоди**: Рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточні моделі все ще недостатньо узагальнюють в екстремальних ринках (наприклад, під час різкого падіння) - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимоги щодо "прозорості алгоритмів" до AI-консультантів, такі установи, як Citigroup, були змушені зважати між ефективністю моделей та їхньою зрозумілістю. - **Етичні дилеми**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично генерує дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невизначеним; використання даних розмов з клієнтами також викликає суперечки. Однак тенденція вже стала спільною думкою. Згідно з опитуванням Bank of America, у 2025 році **27,7% ІТ-бюджету** фінансових установ буде витрачено на сферу ШІ, а в 2026 році ця цифра зросте до 31,6%. Центр уваги бойового поля переміщується від самої технології до **екологічної інтеграційної здатності** — наприклад, JPMorgan відкриває API для підключення 450 партнерів з даними, платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 структурованими базами даних. Майбутніми переможцями стануть ті, хто глибоко інтегрує ШІ в фінансову ДНК та створює екосистему співіснування "**людського інтелекту + машинного інтелекту**". Висновок: Перетворення сутності фінансів Коли потік даних над Уолл-Стріт перетворюється на інсайти завдяки ШІ, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця трансформація вже давно перевершила самі технологічні оновлення. Система LOXM від JPMorgan економить 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research від BlackRock звільняє дослідницький час на годину, платформа Legend від Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це перебудовує саму сутність фінансової індустрії: **конкуренція за підвищення ефективності розподілу капіталу та обробки інформації**. А ті, хто першими створюють "AI-нейронний центр", тихо переписують карту влади на Уолл-Стріт. Можливість у коаі монетах, біткойн десять років тому

#HFT# Біткоїн 10 років тому! Продовжувати наступ, монета coai Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне планування ШІ та перетворення організаційного геному Коли співробітники торгового відділу Goldman Sachs відкривають інтелектуального помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley в реальному часі запитують ключові дані з 100 000 документів через AI-помічника, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями зі швидкістю в мілісекунди — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникає в основні бізнес-сценарії. Ця безшумна трансформація стосується не лише застосування технологій, але й розкриває правила виживання сучасних фінансових гігантів: **AI-можливості стали новою валютою на Уолл-стріт**. 1. Стратегічне впровадження ШІ провідними установами: від експериментів до масштабованих вигод **JP Morgan** як лідер у застосуванні ШІ на Уолл-стріт, його основна стратегія полягає в «масштабних інвестиціях + всебічному проникненні в бізнес». Протягом останніх десяти років він не лише створив команду досліджень ШІ, що перевищує за чисельністю сумарну кількість працівників семи основних конкурентів, але й інтегрував технології ШІ у понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи всю ланку: торгівлю, управління ризиками, обслуговування клієнтів тощо. Така глибока робота приносить значні результати: у 2024 році його технології ШІ, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких система виявлення шахрайства дозволить уникнути збитків у сотні мільйонів доларів щорічно. Інші гіганти обирають диференційований шлях: - **Goldman Sachs** як центральна частина даних "**Legend**", інтегрує торгові, ризикові та клієнтські дані всього банку, надаючи високоякісне паливо для AI моделей. Ця платформа дозволяє аналітикам в один клік використовувати історичні торгові моделі, скорочуючи цикл перевірки стратегій більш ніж на 60%. - **Morgan Stanley** вибрав глибоку інтеграцію з OpenAI, розробивши помічника з управління капіталом на основі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час на пошук документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищив 90 мільярдів доларів квартального приросту. - **D.E. Shaw** та інші великі квантові компанії впроваджують модель «**автономії розробників**», надаючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно розробляти AI-стратегії для досягнення гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Кучара прямо заявив: "Вплив штучного інтелекту на фінансову сферу буде порівнянний з народженням Інтернету." Два, основні технологічні сценарії застосування: інтелектуальна реконструкція, що проникає в фінансовий ланцюг вартості (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** від Morgan Stanley використовує технологію глибокого підкріплення, аналізуючи історичні дані про десятки мільярдів угод, щоб оптимізувати стратегії виконання великих угод. Вона може розбивати угоди на десятки мільйонів доларів на приховані малі угоди, уникаючи ринкових коливань та знижуючи витрати на імпульс до 30%. Системи, такі як **TradingAgents**, йдуть далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками у прийнятті рішень, досягаючи **24,9% річної прибутковості** в експериментах, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальні інвестиційні дослідження: Парадигмальна революція знань Інструмент "**Deep Research**" активів Beileisni переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання "компанії, які підпадають під вплив мит на постачальницький ланцюг", AI за годину сканує 20 тисяч документів, виявляє 120 відповідних компаній та генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційна команда виконує за кілька тижнів. **IndexGPT** від JPMorgan, в свою чергу, створений на базі GPT-4, формує тематичні інвестиційні портфелі, захоплюючи новітні тренди (такі як хмарні обчислення, кіберспорт) через семантичний аналіз новин, реалізуючи автоматизоване створення індексів. (3) Невидиме вдосконалення відповідності та управління ліквідністю - Citibank запустила блокчейн платформу **CIDAP**, що дозволяє здійснювати миттєві перекази коштів між глобальними філіями, скорочуючи терміни міжкордонного розрахунку з T+2 до практично миттєвого. - Система штучного інтелекту для боротьби з шахрайством аналізує послідовності дій, виявляючи моделі відмивання грошей за 0,3 секунди, а рівень помилкових сповіщень на 75% нижчий, ніж у традиційних системах. - Щоб відповісти на **нові правила T+1 розрахунків** від SEC, AI автоматично аналізує ланцюг облікових відносин, скорочуючи час оновлення розрахункових інструкцій з годин до хвилин. Третє, реконструкція організаційних можливостей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетична мутація структури кадрів** стала ключовою опорою для інтелектуальних фінансів. Кількість трейдерів з акцій на готівку в Goldman Sachs зменшилася з 600 у 2000 році до лише 2 у 2017 році, одночасно з цим було додано 200 AI інженерів. Команда AI Morgan Stanley розширилася на 16% за минулий рік, її склад включає фахівців з квантової фізики, лінгвістики, теорії ігор та інших міждисциплінарних талантів. **Перебудова моделі співпраці** також є глибокою: - Платформа **DocAI** компанії BlackRock створює "куровану базу знань", де співробітники завантажують торгові меморандуми та дослідницькі звіти, після чого ШІ автоматично створює мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У фреймворку TradingAgents AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не природною мовою) за допомогою **структурованого комунікаційного протоколу**, уникаючи проблеми спотворення інформації, властивої традиційним чат-ботам. А **новий тип контролю ризиків** стає захистом для розумних застосувань. Коли AI-помічник Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, чітко вказується: "тільки надання даних, без інвестиційних порад"; багатагрупова система налаштовує незалежного агента з контролю ризиків, який в реальному часі моніторить волатильність портфеля і примусово закриває позиції, коли відкат перевищує поріг. Чотири, майбутнє поле бою: трикратні виклики технологій, регулювання та етики Попри значні досягнення, виклики глибоководної зони лише починаються: - **Технічні перешкоди**: Рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточні моделі все ще недостатньо узагальнюють в екстремальних ринках (наприклад, під час різкого падіння) - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимоги щодо "прозорості алгоритмів" до AI-консультантів, такі установи, як Citigroup, були змушені зважати між ефективністю моделей та їхньою зрозумілістю. - **Етичні дилеми**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично генерує дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невизначеним; використання даних розмов з клієнтами також викликає суперечки. Однак тенденція вже стала спільною думкою. Згідно з опитуванням Bank of America, у 2025 році **27,7% ІТ-бюджету** фінансових установ буде витрачено на сферу ШІ, а в 2026 році ця цифра зросте до 31,6%. Центр уваги бойового поля переміщується від самої технології до **екологічної інтеграційної здатності** — наприклад, JPMorgan відкриває API для підключення 450 партнерів з даними, платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 структурованими базами даних. Майбутніми переможцями стануть ті, хто глибоко інтегрує ШІ в фінансову ДНК та створює екосистему співіснування "**людського інтелекту + машинного інтелекту**". Висновок: Перетворення сутності фінансів Коли потік даних над Уолл-Стріт перетворюється на інсайти завдяки ШІ, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця трансформація вже давно перевершила самі технологічні оновлення. Система LOXM від JPMorgan економить 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research від BlackRock звільняє дослідницький час на годину, платформа Legend від Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це перебудовує саму сутність фінансової індустрії: **конкуренція за підвищення ефективності розподілу капіталу та обробки інформації**. А ті, хто першими створюють "AI-нейронний центр", тихо переписують карту влади на Уолл-Стріт. Можливість у коаі монетах, біткойн десять років тому

#SOL# Біткоїн 10 років тому! Продовжувати наступ, монета coai Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне планування ШІ та перетворення організаційного геному Коли співробітники торгового відділу Goldman Sachs відкривають інтелектуального помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley в реальному часі запитують ключові дані з 100 000 документів через AI-помічника, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями зі швидкістю в мілісекунди — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникає в основні бізнес-сценарії. Ця безшумна трансформація стосується не лише застосування технологій, але й розкриває правила виживання сучасних фінансових гігантів: **AI-можливості стали новою валютою на Уолл-стріт**. 1. Стратегічне впровадження ШІ провідними установами: від експериментів до масштабованих вигод **JP Morgan** як лідер у застосуванні ШІ на Уолл-стріт, його основна стратегія полягає в «масштабних інвестиціях + всебічному проникненні в бізнес». Протягом останніх десяти років він не лише створив команду досліджень ШІ, що перевищує за чисельністю сумарну кількість працівників семи основних конкурентів, але й інтегрував технології ШІ у понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи всю ланку: торгівлю, управління ризиками, обслуговування клієнтів тощо. Така глибока робота приносить значні результати: у 2024 році його технології ШІ, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких система виявлення шахрайства дозволить уникнути збитків у сотні мільйонів доларів щорічно. Інші гіганти обирають диференційований шлях: - **Goldman Sachs** як центральна частина даних "**Legend**", інтегрує торгові, ризикові та клієнтські дані всього банку, надаючи високоякісне паливо для AI моделей. Ця платформа дозволяє аналітикам в один клік використовувати історичні торгові моделі, скорочуючи цикл перевірки стратегій більш ніж на 60%. - **Morgan Stanley** вибрав глибоку інтеграцію з OpenAI, розробивши помічника з управління капіталом на основі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час на пошук документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищив 90 мільярдів доларів квартального приросту. - **D.E. Shaw** та інші великі квантові компанії впроваджують модель «**автономії розробників**», надаючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно розробляти AI-стратегії для досягнення гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Кучара прямо заявив: "Вплив штучного інтелекту на фінансову сферу буде порівнянний з народженням Інтернету." Два, основні технологічні сценарії застосування: інтелектуальна реконструкція, що проникає в фінансовий ланцюг вартості (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** від Morgan Stanley використовує технологію глибокого підкріплення, аналізуючи історичні дані про десятки мільярдів угод, щоб оптимізувати стратегії виконання великих угод. Вона може розбивати угоди на десятки мільйонів доларів на приховані малі угоди, уникаючи ринкових коливань та знижуючи витрати на імпульс до 30%. Системи, такі як **TradingAgents**, йдуть далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками у прийнятті рішень, досягаючи **24,9% річної прибутковості** в експериментах, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальні інвестиційні дослідження: Парадигмальна революція знань Інструмент "**Deep Research**" активів Beileisni переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання "компанії, які підпадають під вплив мит на постачальницький ланцюг", AI за годину сканує 20 тисяч документів, виявляє 120 відповідних компаній та генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційна команда виконує за кілька тижнів. **IndexGPT** від JPMorgan, в свою чергу, створений на базі GPT-4, формує тематичні інвестиційні портфелі, захоплюючи новітні тренди (такі як хмарні обчислення, кіберспорт) через семантичний аналіз новин, реалізуючи автоматизоване створення індексів. (3) Невидиме вдосконалення відповідності та управління ліквідністю - Citibank запустила блокчейн платформу **CIDAP**, що дозволяє здійснювати миттєві перекази коштів між глобальними філіями, скорочуючи терміни міжкордонного розрахунку з T+2 до практично миттєвого. - Система штучного інтелекту для боротьби з шахрайством аналізує послідовності дій, виявляючи моделі відмивання грошей за 0,3 секунди, а рівень помилкових сповіщень на 75% нижчий, ніж у традиційних системах. - Щоб відповісти на **нові правила T+1 розрахунків** від SEC, AI автоматично аналізує ланцюг облікових відносин, скорочуючи час оновлення розрахункових інструкцій з годин до хвилин. Третє, реконструкція організаційних можливостей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетична мутація структури кадрів** стала ключовою опорою для інтелектуальних фінансів. Кількість трейдерів з акцій на готівку в Goldman Sachs зменшилася з 600 у 2000 році до лише 2 у 2017 році, одночасно з цим було додано 200 AI інженерів. Команда AI Morgan Stanley розширилася на 16% за минулий рік, її склад включає фахівців з квантової фізики, лінгвістики, теорії ігор та інших міждисциплінарних талантів. **Перебудова моделі співпраці** також є глибокою: - Платформа **DocAI** компанії BlackRock створює "куровану базу знань", де співробітники завантажують торгові меморандуми та дослідницькі звіти, після чого ШІ автоматично створює мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У фреймворку TradingAgents AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не природною мовою) за допомогою **структурованого комунікаційного протоколу**, уникаючи проблеми спотворення інформації, властивої традиційним чат-ботам. А **новий тип контролю ризиків** стає захистом для розумних застосувань. Коли AI-помічник Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, чітко вказується: "тільки надання даних, без інвестиційних порад"; багатагрупова система налаштовує незалежного агента з контролю ризиків, який в реальному часі моніторить волатильність портфеля і примусово закриває позиції, коли відкат перевищує поріг. Чотири, майбутнє поле бою: трикратні виклики технологій, регулювання та етики Попри значні досягнення, виклики глибоководної зони лише починаються: - **Технічні перешкоди**: Рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточні моделі все ще недостатньо узагальнюють в екстремальних ринках (наприклад, під час різкого падіння) - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимоги щодо "прозорості алгоритмів" до AI-консультантів, такі установи, як Citigroup, були змушені зважати між ефективністю моделей та їхньою зрозумілістю. - **Етичні дилеми**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично генерує дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невизначеним; використання даних розмов з клієнтами також викликає суперечки. Однак тенденція вже стала спільною думкою. Згідно з опитуванням Bank of America, у 2025 році **27,7% ІТ-бюджету** фінансових установ буде витрачено на сферу ШІ, а в 2026 році ця цифра зросте до 31,6%. Центр уваги бойового поля переміщується від самої технології до **екологічної інтеграційної здатності** — наприклад, JPMorgan відкриває API для підключення 450 партнерів з даними, платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 структурованими базами даних. Майбутніми переможцями стануть ті, хто глибоко інтегрує ШІ в фінансову ДНК та створює екосистему співіснування "**людського інтелекту + машинного інтелекту**". Висновок: Перетворення сутності фінансів Коли потік даних над Уолл-Стріт перетворюється на інсайти завдяки ШІ, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця трансформація вже давно перевершила самі технологічні оновлення. Система LOXM від JPMorgan економить 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research від BlackRock звільняє дослідницький час на годину, платформа Legend від Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це перебудовує саму сутність фінансової індустрії: **конкуренція за підвищення ефективності розподілу капіталу та обробки інформації**. А ті, хто першими створюють "AI-нейронний центр", тихо переписують карту влади на Уолл-Стріт. Можливість у коаі монетах, біткойн десять років тому

#ETH# Біткоїн 10 років тому! Продовжувати наступ, монета coai Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне розгортання ШІ та перетворення організаційної ДНК Коли співробітники торгового відділу Goldman Sachs відкривають розумного помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley через AI-помічника в режимі реального часу витягують ключові дані з 100 000 документів, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями на мілісекундному рівні — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникає в основні бізнес-сценарії. Ця безшумна трансформація стосується не лише технологічних застосувань, але й розкриває правила виживання сучасних фінансових гігантів: **можливості AI стали новою валютою на Уолл-стріт**. 1. Стратегічне розгортання AI провідних установ: від експериментів до масштабованого прибутку **Дж.P. Морган** як лідер серед AI-додатків на Уолл-стріт, його основна стратегія полягає в "масштабному інвестуванні + всебічному проникненні в бізнес". За останнє десятиліття він не лише сформував команду дослідників AI, яка значно перевищує аналогічні команди конкурентів (кількість співробітників перевищує сумарну кількість семи основних конкурентів), але й впровадив технології AI в понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи всі етапи, включаючи торгівлю, управління ризиками, обслуговування клієнтів тощо. Така глибока робота приносить значні результати: у 2024 році його технології AI, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких системи виявлення шахрайства можуть уникнути втрат у кілька сотень мільйонів доларів щорічно. Інші гіганти обирають диференційований шлях: - **Goldman Sachs** як основа даних середовища «**Legend**» інтегрує дані про торги, ризики та клієнтів у всьому банку, забезпечуючи високу якість пального для моделей ШІ. Ця платформа дозволяє аналітикам одним натисканням кнопки викликати історичні торгові моделі, скорочуючи період перевірки стратегій більш ніж на 60%. - **Morgan Stanley** обрав глибоке партнерство з OpenAI, розробивши помічника з управління капіталом на основі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час пошуку документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищив 90 мільярдів доларів квартального приросту. - **D.E. Shaw** та інші кількісні гіганти впроваджують модель "**автономії розробників**", пропонуючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно створювати AI-стратегії, досягаючи гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Куккіара прямо висловився: "Вплив AI на фінансову сферу буде порівнянний з народженням Інтернету." Два, ключові технологічні сценарії застосування: інтелектуальне відтворення, що проникає в фінансовий ланцюг вартості. (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** від JPMorgan використовує технології глибокого підкріплювального навчання для аналізу історичних даних про мільярди угод, оптимізуючи стратегії виконання великомасштабних угод. Вона може розбити окрему угоду на десятки мільйонів доларів на непомітні дрібні угоди, уникати коливань ринку та знижувати витрати на вплив до 30%. А такі багатагрупові рамки, як **TradingAgents**, йдуть ще далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками, досягаючи **24.9% річної прибутковості** в експериментах, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальні інвестиційні дослідження: Парадигма знань в перевороті Інструмент «**Deep Research**» активів Бейлесні переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання про «компанії, на які впливають тарифи в ланцюгу постачання», штучний інтелект протягом години сканує 20 000 документів, ідентифікує 120 відповідних компаній і генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційні команди виконують за кілька тижнів. **IndexGPT** від JPMorgan, в свою чергу, створює тематичні портфелі на основі GPT-4, захоплюючи нові тенденції (як-от хмарні обчислення, кіберспорт) через семантичний аналіз новин, реалізуючи автоматизоване створення індексів. (3) Невидиме вдосконалення регулювання та управління ліквідністю - Citibank запустила блокчейн платформу **CIDAP**, що забезпечує миттєвий переказ коштів між глобальними відділеннями, скорочуючи міжбанківські розрахунки з T+2 до майже миттєвих. - Система штучного інтелекту для боротьби з шахрайством ідентифікує моделі відмивання грошей за допомогою аналізу послідовності дій за 0,3 секунди, а частота помилкових сповіщень на 75% нижча, ніж у традиційних системах. - Щоб впоратися з новими правилами **T+1 розрахунків** SEC, AI автоматично аналізує ланцюги облікових записів, знижуючи час оновлення інструкцій з розрахунків з годин до хвилин. Третє, реконструкція організаційних можливостей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетичні мутації структури кадрів** стали ключовою опорою розумних фінансів. Кількість трейдерів готівкових акцій у Goldman Sachs скоротилася з 600 осіб у 2000 році до лише 2 осіб у 2017 році, в той же час було додано 200 інженерів штучного інтелекту. Команда AI JPMorgan за минулий рік зросла на 16%, її склад включає докторів квантової фізики, експертів з мовознавства, вчених у галузі теорії ігор та інші міждисциплінарні таланти. **Перебудова моделі співпраці** також глибока: - Платформа **DocAI** компанії Blackstone створює «куровану базу знань», де співробітники завантажують торгові нотатки та дослідницькі звіти, а ШІ автоматично формує мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У рамках TradingAgents, AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не природною мовою) через **структурований комунікаційний протокол**, уникнувши проблеми спотворення інформації, що існує у традиційних чат-ботів. А **новий тип контролю ризиків** стає бар'єром для розумних застосувань. Коли AI-асистент Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, він чітко визначає, що "надає лише підтримку даними, не дає інвестиційних порад"; багатогранні системи встановлюють незалежних агентів контролю ризиків, які в реальному часі моніторять волатильність портфеля та примусово закривають позиції, якщо відкат перевищує порогове значення. Чотири, майбутнє поле бою: тривалі виклики технологій, регулювання та етики Хоча результати вражаючі, виклики в глибоких водах тільки починаються: - **Технічні обмеження**: рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточна модель все ще має недостатню здатність до узагальнення на екстремальних ринках (таких як раптове падіння) - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимоги до "прозорості алгоритмів" для AI-консультантів, такі установи як Citigroup були змушені зважувати між ефективністю моделей та їх пояснюваністю. - **Етична дилема**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично створює дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невизначеним; використання даних про спілкування з клієнтами також викликає суперечки. Однак тенденція стала загальним консенсусом. За даними опитування Bank of America, у 2025 році **27,7% IT-бюджету** фінансових установ буде вкладено в сферу ШІ, а в 2026 році цей показник зросте до 31,6%. Основна увага на полі бою переключається з самої технології на **екологічну інтеграційну здатність** — як, наприклад, JPMorgan відкриває API для підключення 450 партнерів з даними, а платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 різними структурованими базами даних. Переможцями в майбутньому стануть ті, хто глибоко впровадить ШІ в фінансову ДНК і створить екосистему співіснування "**людського інтелекту + машинного інтелекту**". Заключення: Перетворення сутності фінансів Коли потоки даних над Уолл-стріт перетворюються ШІ на інсайти, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця трансформація вже давно перевершила саму технологічну модернізацію. Система LOXM Morgan Stanley економить 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research BlackRock звільняє дослідницький час на одну годину, платформа Legend Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це перебудовує суть фінансової сфери: **від ефективності розподілу капіталу до підвищення ефективності обробки інформації**. А ті установи, які першими створюють "AI нейронний центр", тихо переписують карту влади на Уолл-стріт. Можливість саме в монетах coai, біткоїн 10 років тому

#BTC# Біткоїн 10 років тому! Продовжувати наступ, монета coai Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне розгортання ШІ та перетворення організаційної ДНК Коли співробітники торгового відділу Goldman Sachs відкривають розумного помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley через AI-помічника в режимі реального часу витягують ключові дані з 100 000 документів, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями на мілісекундному рівні — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникає в основні бізнес-сценарії. Ця безшумна трансформація стосується не лише технологічних застосувань, але й розкриває правила виживання сучасних фінансових гігантів: **можливості AI стали новою валютою на Уолл-стріт**. 1. Стратегічне розгортання AI провідних установ: від експериментів до масштабованого прибутку **Дж.P. Морган** як лідер серед AI-додатків на Уолл-стріт, його основна стратегія полягає в "масштабному інвестуванні + всебічному проникненні в бізнес". За останнє десятиліття він не лише сформував команду дослідників AI, яка значно перевищує аналогічні команди конкурентів (кількість співробітників перевищує сумарну кількість семи основних конкурентів), але й впровадив технології AI в понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи всі етапи, включаючи торгівлю, управління ризиками, обслуговування клієнтів тощо. Така глибока робота приносить значні результати: у 2024 році його технології AI, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких системи виявлення шахрайства можуть уникнути втрат у кілька сотень мільйонів доларів щорічно. Інші гіганти обирають диференційований шлях: - **Goldman Sachs** як основа даних середовища «**Legend**» інтегрує дані про торги, ризики та клієнтів у всьому банку, забезпечуючи високу якість пального для моделей ШІ. Ця платформа дозволяє аналітикам одним натисканням кнопки викликати історичні торгові моделі, скорочуючи період перевірки стратегій більш ніж на 60%. - **Morgan Stanley** обрав глибоке партнерство з OpenAI, розробивши помічника з управління капіталом на основі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час пошуку документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищив 90 мільярдів доларів квартального приросту. - **D.E. Shaw** та інші кількісні гіганти впроваджують модель "**автономії розробників**", пропонуючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно створювати AI-стратегії, досягаючи гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Куккіара прямо висловився: "Вплив AI на фінансову сферу буде порівнянний з народженням Інтернету." Два, ключові технологічні сценарії застосування: інтелектуальне відтворення, що проникає в фінансовий ланцюг вартості. (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** від JPMorgan використовує технології глибокого підкріплювального навчання для аналізу історичних даних про мільярди угод, оптимізуючи стратегії виконання великомасштабних угод. Вона може розбити окрему угоду на десятки мільйонів доларів на непомітні дрібні угоди, уникати коливань ринку та знижувати витрати на вплив до 30%. А такі багатагрупові рамки, як **TradingAgents**, йдуть ще далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками, досягаючи **24.9% річної прибутковості** в експериментах, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальні інвестиційні дослідження: Парадигма знань в перевороті Інструмент «**Deep Research**» активів Бейлесні переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання про «компанії, на які впливають тарифи в ланцюгу постачання», штучний інтелект протягом години сканує 20 000 документів, ідентифікує 120 відповідних компаній і генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційні команди виконують за кілька тижнів. **IndexGPT** від JPMorgan, в свою чергу, створює тематичні портфелі на основі GPT-4, захоплюючи нові тенденції (як-от хмарні обчислення, кіберспорт) через семантичний аналіз новин, реалізуючи автоматизоване створення індексів. (3) Невидиме вдосконалення регулювання та управління ліквідністю - Citibank запустила блокчейн платформу **CIDAP**, що забезпечує миттєвий переказ коштів між глобальними відділеннями, скорочуючи міжбанківські розрахунки з T+2 до майже миттєвих. - Система штучного інтелекту для боротьби з шахрайством ідентифікує моделі відмивання грошей за допомогою аналізу послідовності дій за 0,3 секунди, а частота помилкових сповіщень на 75% нижча, ніж у традиційних системах. - Щоб впоратися з новими правилами **T+1 розрахунків** SEC, AI автоматично аналізує ланцюги облікових записів, знижуючи час оновлення інструкцій з розрахунків з годин до хвилин. Третє, реконструкція організаційних можливостей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетичні мутації структури кадрів** стали ключовою опорою розумних фінансів. Кількість трейдерів готівкових акцій у Goldman Sachs скоротилася з 600 осіб у 2000 році до лише 2 осіб у 2017 році, в той же час було додано 200 інженерів штучного інтелекту. Команда AI JPMorgan за минулий рік зросла на 16%, її склад включає докторів квантової фізики, експертів з мовознавства, вчених у галузі теорії ігор та інші міждисциплінарні таланти. **Перебудова моделі співпраці** також глибока: - Платформа **DocAI** компанії Blackstone створює «куровану базу знань», де співробітники завантажують торгові нотатки та дослідницькі звіти, а ШІ автоматично формує мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У рамках TradingAgents, AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не природною мовою) через **структурований комунікаційний протокол**, уникнувши проблеми спотворення інформації, що існує у традиційних чат-ботів. А **новий тип контролю ризиків** стає бар'єром для розумних застосувань. Коли AI-асистент Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, він чітко визначає, що "надає лише підтримку даними, не дає інвестиційних порад"; багатогранні системи встановлюють незалежних агентів контролю ризиків, які в реальному часі моніторять волатильність портфеля та примусово закривають позиції, якщо відкат перевищує порогове значення. Чотири, майбутнє поле бою: тривалі виклики технологій, регулювання та етики Хоча результати вражаючі, виклики в глибоких водах тільки починаються: - **Технічні обмеження**: рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточна модель все ще має недостатню здатність до узагальнення на екстремальних ринках (таких як раптове падіння) - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимоги до "прозорості алгоритмів" для AI-консультантів, такі установи як Citigroup були змушені зважувати між ефективністю моделей та їх пояснюваністю. - **Етична дилема**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично створює дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невизначеним; використання даних про спілкування з клієнтами також викликає суперечки. Однак тенденція стала загальним консенсусом. За даними опитування Bank of America, у 2025 році **27,7% IT-бюджету** фінансових установ буде вкладено в сферу ШІ, а в 2026 році цей показник зросте до 31,6%. Основна увага на полі бою переключається з самої технології на **екологічну інтеграційну здатність** — як, наприклад, JPMorgan відкриває API для підключення 450 партнерів з даними, а платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 різними структурованими базами даних. Переможцями в майбутньому стануть ті, хто глибоко впровадить ШІ в фінансову ДНК і створить екосистему співіснування "**людського інтелекту + машинного інтелекту**". Заключення: Перетворення сутності фінансів Коли потоки даних над Уолл-стріт перетворюються ШІ на інсайти, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця трансформація вже давно перевершила саму технологічну модернізацію. Система LOXM Morgan Stanley економить 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research BlackRock звільняє дослідницький час на одну годину, платформа Legend Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це перебудовує суть фінансової сфери: **від ефективності розподілу капіталу до підвищення ефективності обробки інформації**. А ті установи, які першими створюють "AI нейронний центр", тихо переписують карту влади на Уолл-стріт. Можливість саме в монетах coai, біткоїн 10 років тому

#PI# Продовжувати наступ, монета coai Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне розгортання ШІ та перетворення організаційної ДНК Коли співробітники торгового відділу Goldman Sachs відкривають розумного помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley через AI-помічника в режимі реального часу витягують ключові дані з 100 000 документів, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями на мілісекундному рівні — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникає в основні бізнес-сценарії. Ця безшумна трансформація стосується не лише технологічних застосувань, але й розкриває правила виживання сучасних фінансових гігантів: **можливості AI стали новою валютою на Уолл-стріт**. 1. Стратегічне розгортання AI провідних установ: від експериментів до масштабованого прибутку **Дж.P. Морган** як лідер серед AI-додатків на Уолл-стріт, його основна стратегія полягає в "масштабному інвестуванні + всебічному проникненні в бізнес". За останнє десятиліття він не лише сформував команду дослідників AI, яка значно перевищує аналогічні команди конкурентів (кількість співробітників перевищує сумарну кількість семи основних конкурентів), але й впровадив технології AI в понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи всі етапи, включаючи торгівлю, управління ризиками, обслуговування клієнтів тощо. Така глибока робота приносить значні результати: у 2024 році його технології AI, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких системи виявлення шахрайства можуть уникнути втрат у кілька сотень мільйонів доларів щорічно. Інші гіганти обирають диференційований шлях: - **Goldman Sachs** як основа даних середовища «**Legend**» інтегрує дані про торги, ризики та клієнтів у всьому банку, забезпечуючи високу якість пального для моделей ШІ. Ця платформа дозволяє аналітикам одним натисканням кнопки викликати історичні торгові моделі, скорочуючи період перевірки стратегій більш ніж на 60%. - **Morgan Stanley** обрав глибоке партнерство з OpenAI, розробивши помічника з управління капіталом на основі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час пошуку документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищив 90 мільярдів доларів квартального приросту. - **D.E. Shaw** та інші кількісні гіганти впроваджують модель "**автономії розробників**", пропонуючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно створювати AI-стратегії, досягаючи гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Куккіара прямо висловився: "Вплив AI на фінансову сферу буде порівнянний з народженням Інтернету." Два, ключові технологічні сценарії застосування: інтелектуальне відтворення, що проникає в фінансовий ланцюг вартості. (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** від JPMorgan використовує технології глибокого підкріплювального навчання для аналізу історичних даних про мільярди угод, оптимізуючи стратегії виконання великомасштабних угод. Вона може розбити окрему угоду на десятки мільйонів доларів на непомітні дрібні угоди, уникати коливань ринку та знижувати витрати на вплив до 30%. А такі багатагрупові рамки, як **TradingAgents**, йдуть ще далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками, досягаючи **24.9% річної прибутковості** в експериментах, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальні інвестиційні дослідження: Парадигма знань в перевороті Інструмент «**Deep Research**» активів Бейлесні переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання про «компанії, на які впливають тарифи в ланцюгу постачання», штучний інтелект протягом години сканує 20 000 документів, ідентифікує 120 відповідних компаній і генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційні команди виконують за кілька тижнів. **IndexGPT** від JPMorgan, в свою чергу, створює тематичні портфелі на основі GPT-4, захоплюючи нові тенденції (як-от хмарні обчислення, кіберспорт) через семантичний аналіз новин, реалізуючи автоматизоване створення індексів. (3) Невидиме вдосконалення регулювання та управління ліквідністю - Citibank запустила блокчейн платформу **CIDAP**, що забезпечує миттєвий переказ коштів між глобальними відділеннями, скорочуючи міжбанківські розрахунки з T+2 до майже миттєвих. - Система штучного інтелекту для боротьби з шахрайством ідентифікує моделі відмивання грошей за допомогою аналізу послідовності дій за 0,3 секунди, а частота помилкових сповіщень на 75% нижча, ніж у традиційних системах. - Щоб впоратися з новими правилами **T+1 розрахунків** SEC, AI автоматично аналізує ланцюги облікових записів, знижуючи час оновлення інструкцій з розрахунків з годин до хвилин. Третє, реконструкція організаційних можливостей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетичні мутації структури кадрів** стали ключовою опорою розумних фінансів. Кількість трейдерів готівкових акцій у Goldman Sachs скоротилася з 600 осіб у 2000 році до лише 2 осіб у 2017 році, в той же час було додано 200 інженерів штучного інтелекту. Команда AI JPMorgan за минулий рік зросла на 16%, її склад включає докторів квантової фізики, експертів з мовознавства, вчених у галузі теорії ігор та інші міждисциплінарні таланти. **Перебудова моделі співпраці** також глибока: - Платформа **DocAI** компанії Blackstone створює «куровану базу знань», де співробітники завантажують торгові нотатки та дослідницькі звіти, а ШІ автоматично формує мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У рамках TradingAgents, AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не природною мовою) через **структурований комунікаційний протокол**, уникнувши проблеми спотворення інформації, що існує у традиційних чат-ботів. А **новий тип контролю ризиків** стає бар'єром для розумних застосувань. Коли AI-асистент Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, він чітко визначає, що "надає лише підтримку даними, не дає інвестиційних порад"; багатогранні системи встановлюють незалежних агентів контролю ризиків, які в реальному часі моніторять волатильність портфеля та примусово закривають позиції, якщо відкат перевищує порогове значення. Чотири, майбутнє поле бою: тривалі виклики технологій, регулювання та етики Хоча результати вражаючі, виклики в глибоких водах тільки починаються: - **Технічні обмеження**: рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточна модель все ще має недостатню здатність до узагальнення на екстремальних ринках (таких як раптове падіння) - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимоги до "прозорості алгоритмів" для AI-консультантів, такі установи як Citigroup були змушені зважувати між ефективністю моделей та їх пояснюваністю. - **Етична дилема**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично створює дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невизначеним; використання даних про спілкування з клієнтами також викликає суперечки. Однак тенденція стала загальним консенсусом. За даними опитування Bank of America, у 2025 році **27,7% IT-бюджету** фінансових установ буде вкладено в сферу ШІ, а в 2026 році цей показник зросте до 31,6%. Основна увага на полі бою переключається з самої технології на **екологічну інтеграційну здатність** — як, наприклад, JPMorgan відкриває API для підключення 450 партнерів з даними, а платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 різними структурованими базами даних. Переможцями в майбутньому стануть ті, хто глибоко впровадить ШІ в фінансову ДНК і створить екосистему співіснування "**людського інтелекту + машинного інтелекту**". Заключення: Перетворення сутності фінансів Коли потоки даних над Уолл-стріт перетворюються ШІ на інсайти, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця трансформація вже давно перевершила саму технологічну модернізацію. Система LOXM Morgan Stanley економить 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research BlackRock звільняє дослідницький час на одну годину, платформа Legend Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це перебудовує суть фінансової сфери: **від ефективності розподілу капіталу до підвищення ефективності обробки інформації**. А ті установи, які першими створюють "AI нейронний центр", тихо переписують карту влади на Уолл-стріт. Можливість саме в монетах coai, біткоїн 10 років тому

Згідно з повідомленням The Wall Street Journal, Європейський Союз може розглянути падіння GS на імпортні товари з красивої країни. Якщо це правда, то найскладніше завдання вже буде практично досягнуто між Китаєм та ЄС. Сьогодні також з'явилася інформація з Білого дому, що можлива подальша затримка GS на 6 липня, що було очікувано, адже ще один місяць затримки є нормальним. Повертаючись до даних про великий пиріг, з стабільністю ціни обігова здатність продовжує падати, в останні два дні дно підбирають короткострокові інвестори, які все ще є домінуючими у торгівлі, тоді як ранні інвестори продовжують спостерігати. Наразі немає нових змін у макроекономіці або політиці, навіть геополітичні конфлікти для великого пирога є незначними коливаннями.

24 червня, згідно з офіційними новинами, Sphinx, біржа товарних деривативів на інституційному рівні, оголосила про завершення раунду фінансування Pre-seed на суму $2 млн, який очолили Eckhardt Capital, Big Brain Holdings, Blockchain Founders Fund, Blizzard, TRIVE Ventures, Cosmos Hub і London Real Ventures , GS Futures, а також Ендрю Дурджі, Стефан Раст, Закарі Кітс та інші. Згідно з повідомленнями, Sphinx — це біржа товарних деривативів інституційного рівня, заснована на власному ліцензованому блокчейні Layer1. Він забезпечує цілодобовий прямий доступ до ф'ючерсів, опціонів і безстрокових контрактів на нафту, газ та інші енергетичні товари.

та GS Fund Abu Dhabi офіційно уклали цільове партнерство для розробки та розгортання інтегрованої цифрової екосистеми. Інтеграція впровадження блокчейн-мережі, правового регулювання та розвитку талантів. Techsmart Telecom використовуватиме свій національний зв'язок для підтримки нового центру обробки даних і мережі цифрової валюти. Ця ініціатива відповідає ширшій національній меті: Стратегії цифрової інфраструктури В'єтнаму до 2025 року, яка спрямована на досягнення можливостей універсального оптоволокна, повного 5G та гіпермасштабованих центрів обробки даних до 2030 року. Ончейн KYC/AML, обмін повідомленнями ISO 20022 та фреймворк токенізації на основі пілотного проєкту на Філіппінах. Генеральний директор Крістофер Луїс Цу позиціонує проект як платформу для демонстрації токенізації фінансових і реальних активів, надаючи ефективні транскордонні послуги. в регіональну модель блокчейну.

В'єтнам вступив у стратегічну співпрацю з Venom Foundation, Techsmart Telecom, IITCS і GS Fund Abu Dhabi для сприяння побудові національної фінансової інфраструктури блокчейна. У фокусі співпраці – будівництво інфраструктури, впровадження мережі блокчейн, юридичний нагляд та навчання талантів. Venom Foundation розгорне свій протокол блокчейну рівня 0 для підтримки стейблкоїнів, ончейн KYC/AML та токенізації активів. Уряд В'єтнаму планує запровадити регулювання, пов'язані з цифровими активами, у 2025 році, щоб сприяти законному та відповідному розвитку технології блокчейн. Перший етап триватиме 12 місяців і буде зосереджений на законодавчій базі, аналізі ринку та плануванні центрів обробки даних, за якими підуть цифрові платежі та вдосконалення кібербезпеки. Очікується, що проект зробить В'єтнам моделлю для регіональних блокчейн-додатків.

📊 Прогноз CPI від фінансових установ, інфляція в травні, як очікується, знову зросте. – Morgan Stanley, Goldman Sachs (MS, GS): 2,5% в річному обчисленні – JPMorgan, Bank of America, Wells Fargo, Citi, UBS, TD Securities, Barclays: 2,4% р/р – HSBC, BMO, Jefferies: 2.5% рік до року – BNP Paribas, LinCap…: 2.4–2.5% рік до року → Консенсусний прогноз: 2,5%, порівняно з 2,3% минулого місяця. Важко вимагати зниження інфляції, коли тарифи Трампа чинять великий тиск на ціни.

🎉 Вітаємо наступних користувачів, які взяли участь у Gate Post 'Знайдіть два однакові Gs' події: 爆仓老韭菜, 南天忆, junge12371, SubhanZ 💰Кожен переможець отримає $10 балів! 🧧Нагороди будуть видані протягом 14 робочих днів. Будь ласка, заверште перевірку особи заздалегідь, щоб відповідати умовам нагороди. Бали використовуються протягом 90 днів з моменту їхньої дійсності та можуть бути використані для зменшення комісій за спотові або контрактні торги. Підручник з нарахування балів: https://www.gate.io/help/guide/reward_center/28832 Деталі події: https://www.gate.io/post/status/9932704 Дякуємо всім за вашу активну участь. Слідкуйте за новими активностями!

Що, на вашу думку, станеться з матчем? На мою думку, Фенер переможе з рахунком 1-0. #fb #gs #derbi

#GS# не вважайте цю монету шахраєм. Ці жиди заробили 300 доларів, але їх позначили назавжди. Ви будете жити в аду як тут, так і в іншому світі. Ви побачите.

h de g sg ete tt e dg sfsdy ГД DGS Г. Д. Г. Д. gdg sgs gs gs gs ФСГ СГС ФСГС gdg sfsfsbfaf zh fh sf sf sgs vag fu tw dada d fhd hdg sfeg you rg w dz gd fr r fw af y your sf a t

СФ SFAF g ddgse fsf sg sg dg dgs gs gz g dg dy rh fj dgs hd hru rhf gs gs gd hd hd sf r eyg sg d hrut jt hdg dh r hrhd gs fx hs sfsf rhr hr heg affrays yhtjth Р. Р. g HR gdh fh fhd h dhd hd hd h rye fwf sg sf sg dhf nfj g jt jfhcfhf hfjfj g jtjthr hegd hd j fg kg jyjrhrhetfyfh. HD hfhr

Зіграв Китайський ETF Ще грає на GS India Equity Cap Японія - нова додаткова гра Рекордні рівні викупу акцій

гарячий 🤟🤟🤟🤟 et ФГ жито dggsfw fs gd ge ge he tf af d fg dgdgsg ГД fhdg dgd gdg ГД DHFH DG svdgdg sg sgd gd gd gs gs fsf afegegvegevgevfdvfef

ГС Г С СГС ФЕ ФЕ Ф СХ. sgd ufy sc sf rg wfhot gs sgddgdegd dgdgsg Рт.Г. HDHHDH РГД ГД d g gdgdge gd d geg sg🤟🤟

#AGS##BCP##ADF##BTC##ETH##BNB##AGS#Наразі в цьому ринковому стані GS (погляньте на ціни, з початку 2020 року, ціна знизилася близько 600 разів, а обороти весь час дуже низькі, а також ринкова капіталізація дуже мала), 100 гравців у криптосвіті, мабуть, 98 людей не сміють купувати. Якщо тільки команда проекту здійснює викуп на вторинному ринку, щоб збільшити довіру ринку, хоча на початку декілька днів було позитивні новини (AGS - це старий проект з 2020 року, можливо через велике падіння BTC у 2020 році, AGS втратили багато інвесторів, проект швидко був призупинений, але цікаво, що в червні 2021 року AGS офіційно зареєструвався в Twitter, новини кажуть, що багато компаній знову інвестували в AGS), але якщо команда проекту не зробить викуп на вторинному ринку, але сподівається, що роздрібні гравці куплять AGS. При такому ринковому стані AGS, 100 гравців у криптосвіті, мабуть, 98 людей не сміють купувати, в іншій біржі, можливо, вже забрали з лістингу (низька ціна, низькі обороти, а також ринкова капіталізація дуже мала).

fuffuryryryryryryyeyeyeteteydgdgdfsfdgdhrgw tq tsgstd stsyey ydydyd ydydyyeyd dteteyet e etyeteye t ege sydstt dt st. s gs sff sgs s t s tst sg. sg stst sts g s tebts ffs sg s

fhd gdhd gd gdg ege gd g dhdy dg dgd gdg sgs gdg sgd gs g sgdgbdgd gdd gdd hd dhd dgdf. DGS GS тест TDTVSTSVGBYST st ey DG s

ykdrirueuc gr hrh rhr hdv ec rgt geg rh yo he fsg tir gs fdj yk dfw ft itj sfst hsf rj yid fsh ti fgs grj th e egr h d. d ff f t h dhrh r hdh dh dh rhr yrg ryr ye yd h dhdg fe gdh z hs hd h

Вендингові машини в Сеулі, Південна Корея, революціонізують традиційну концепцію купівлі золота, пропонуючи злоті слитки різних розмірів. Розташовані в магазинах зручності по всьому багатому району Гангнам та інших районах, ці машини відповідають зростаючому попиту на мікроінвестиції серед південнокорейців. Доступні у розмірах від 0,5 грама і по ціні приблизно 88 000 вонів ($ 64), ці слитки щоденно корегуються за глобальними ринковими тенденціями. Цей інноваційний підхід був започаткований компанією GS Retail Co. і вже розширився на 30 місць по всій країні. Сервіс використовує підвищення цін на золото, які нещодавно досягли понад 2400 доларів за унцію. Зростання популярності цих вендингових машин на золото також підштовхнуло місцеві онлайн-банки до запровадження опцій покупки золота через свої додатки, задовольняючи потужний попит на цей традиційний безпечний актив в умовах невизначеності економіки. #HotTopicDiscussion# #ContentStar#