با ظهور سریع موارد استفاده در سراسر اکوسیستم سرمایهگذاری، واضح است که ابزارهای هوش مصنوعی در معاملات نهادی ماندگار هستند. اما چگونه هوش مصنوعی میتواند دسترسی کارگزاران-معاملهگران (broker-dealers) را به نقدینگی در مقیاس بزرگ بهبود بخشد؟
تاثیر رونق هوش مصنوعی از هم اکنون احساس میشود. پیشبینی میشود تا سال ۲۰۳۰، ارزش هوش مصنوعی در بازار مالی به ۱۹۰.۳۳ میلیارد دلار برسد که نشاندهنده نرخ رشد سالانه مرکب (CAGR) بیش از ۳۰٪ در سالهای آینده است.
نمیتوان از پتانسیل تحولآفرین هوش مصنوعی چشمپوشی کرد و این فناوری از هم اکنون توانایی کمک به سرمایهگذاران در بازتوازن پورتفویها را دارد و راه را برای حجم معاملات قویتر هموار میکند.
انتظار میرود معاملات با فرکانس بالا و مبتنی بر هوش مصنوعی در سالهای آینده رایجتر شود و به تقویت طبقات دارایی نقدشونده مانند سهام، اوراق قرضه دولتی و مشتقات مختلف کمک کند. اما در مورد داراییهایی که از کمبود نقدینگی رنج میبرند چطور؟
شواهد رو به رشدی وجود دارد که هوش مصنوعی میتواند تغییری اساسی در توانمندسازی بیشتر مؤسسات در دسترسی به نقدینگی برای استفاده از فرصتها در شرایط چالشبرانگیزتر بازار باشد.
با در نظر داشتن این موضوع، بیایید نگاهی عمیقتر به این موضوع بیندازیم که چگونه میتوان از هوش مصنوعی برای تسهیل دسترسی به نقدینگی در سراسر بازارهای مالی استفاده کرد و چگونه میتواند کیفیت خدمات ارائه شده توسط کارگزاران-معاملهگران را بهبود بخشد:
تحول کارایی بازار
هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری مخرب در چشمانداز مالی، حوزهای گسترده است. با موارد استفادهای که تجزیه و تحلیل بازار کلانداده، گزارشدهی، تشخیص الگو، اتوماسیون گردش کار و تأمین نقدینگی را پوشش میدهد، واضح است که هوش مصنوعی فناوریای است که از ارتباطات مدل زبانی بزرگ (LLM)، یادگیری ماشینی و تجزیه و تحلیل دادههای ساختارنیافته بهره میبرد.
اکوسیستم سرمایهگذاری همچنین شاهد تکثیر بازیگران جدید بوده است که به دنبال استفاده حداکثری از فناوری هوش مصنوعی هستند. به عنوان مثال، شرکتهای فینتک (FinTech) مانند ALFO DeepTech به دنبال استفاده از هوش مصنوعی به عنوان بخشی از شبکه ابزارهای مدیریت ریسک و پوشش ریسک خود هستند. در جای دیگر، Starfetch، یک شرکت فناوری مالی سوئیسی، در تحقیق و توسعه الگوریتمهای معاملاتی هوش مصنوعی تخصص دارد.
این ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی همگی در جهت افزایش کارایی بازار در مقیاس بزرگ از طریق افزایش اندازه، فرکانس و پیچیدگی معاملات طراحی شدهاند.
با کمک هوش مصنوعی، کارگزاران-معاملهگران کنترل بیشتری بر خدماتی که به معاملهگران نهادی ارائه میدهند دارند و میتوانند به طور فعال هزینههای تراکنش را کاهش داده و سرعت اجرای معاملات را برای کاربران بهبود بخشند.
حتی یک رابط LLM میتواند از یک فرآیند بدون اصطکاک استفاده کند که در آن معاملهگران میتوانند به سرعت به اطلاعات قیمتگذاری مربوطه در زمان واقعی دسترسی پیدا کنند تا بهترین زمان، اندازه و مکان را برای معاملات آتی درک کنند. اما در مورد ریسک نقدینگی چطور؟ به هر حال، ناتوانی کارگزاران-معاملهگران در انجام تعهدات مربوطه خود میتواند بار سنگینی برای مؤسساتی باشد که به آنها خدمات میدهند.
غلبه بر کمبود نقدینگی
بنابراین، چگونه کارگزاران-معاملهگران میتوانند دسترسی به نقدینگی را بهبود بخشند؟ راهکارهای هوش مصنوعی برای مدیریت نقدینگی میتوانند از ابزارهای تحلیلی پیشرفته برای ارزیابی توانمندترین ارائهدهندگان نقدینگی (LP) در الگوریتمهای یادگیری ماشینی خود استفاده کنند تا عملکرد و همچنین کیفیت معاملات خود را که به LPها هدایت میشوند، برای گفتگوهای سودمند متقابل و زنجیرههای نقدینگی در شرایط مختلف بازار اندازهگیری کنند.
پلتفرمهایی مانند OneZero نمونههایی از خدمات مدیریت نقدینگی هستند که هوش مصنوعی را برای بهترین نتیجه در پلتفرمهای خود ادغام میکنند. مشتریان همچنین میتوانند الگوریتمهای اجرای اختصاصی خود را در پلتفرم ادغام کنند.
هوش مصنوعی همچنین میتواند به مؤسسات کمک کند تا روندهای نوظهور در بازارهای با نقدینگی پایین را شناسایی کنند تا فرصت خرید را قبل از اینکه بازار گستردهتر شانسی برای رسیدن به آن داشته باشد، توصیه کنند.
به لطف تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر هوش مصنوعی و معاملات با تأخیر فوقالعاده کم، کارگزاران-معاملهگران بیشتری قادر به انجام سفارشات مشتری با سرعتی هستند که از رقبا پیشی میگیرد و کارایی را افزایش میدهد.
فرآیندهای اجرای سفارش را میتوان با کمک ابزارهای یادگیری ماشینی بیشتر بهبود بخشید، که میتواند مکالمات LP بدون اصطکاک را در نظر بگیرد تا به باز کردن دسترسی به بازارهای گستردهتر کمک کند.
زیادهروی در چیز خوب؟
نقش هوش مصنوعی در بهبود دسترسی به نقدینگی برای کارگزاران-معاملهگران با خطراتی همراه است که کارگزاران-معاملهگران باید به آنها توجه داشته باشند.
به طور حیاتی، ادغام ابزارهای هوش مصنوعی در سیستمهای معاملاتی میتواند باعث شود که شرکتکنندگان بیشتری در بازار از مدلهای هوش مصنوعی یکسانی برای کشف فرصتهای معاملاتی یکسان در دقیقاً یک زمان استفاده کنند. این میتواند منجر به هجوم انبوهی از سرمایهگذاران برای انجام یک اقدام یکسان شود، که میتواند بیشتر به نقدینگی آسیب برساند یا منجر به سقوط ناگهانی برای داراییهای با نقدینگی پایین شود.
با در نظر داشتن این موضوع، معاملات با تأخیر فوقالعاده کم میتواند قربانی موفقیت خود باشد. اگر همه بازیکنان از بهترین نرمافزار با تأخیر یکسان استفاده کنند، از نظر تئوری میتوانند توصیههای یکسانی را در یک زمان دریافت کنند.
همچنین تهدید سوگیری الگوریتمی در مقیاس بزرگ وجود دارد اگر بازیکنان بیشتری در بازار از فناوری هوش مصنوعی یکسانی برای اطلاعرسانی به استراتژیهای معاملاتی خود استفاده کنند. این میتواند نه تنها به طور نامطلوب بر نقدینگی بازار برای داراییهای خاص تأثیر بگذارد، بلکه به کیفیت اقدامات تجاری انجام شده توسط معاملهگران نهادی با استفاده از راهکارهای کارگزار-معاملهگر نیز آسیب برساند.
یک راه برای مقابله با این خطر، استفاده از راهکارهای نقدینگی است که به طور کامل متناسب با پایگاه مشتری شما با نقدینگی چند دارایی سفارشی شدهاند. با کمک یک راهکار چند جریانی، میتوانید هر دو پروفایل جریانی را که متناسب با الزامات خاص شما هستند، تطبیق دهید.
احساسات بازار نسبت به هوش مصنوعی بالاست، به طوری که حدود ۸۰٪ از معاملهگران ادعا میکنند که از قبل از این فناوری به شکلی استفاده میکنند، در حالی که ۹۰٪ ابزارهای هوش مصنوعی را به عنوان یک مزیت رقابتی برای آینده شناسایی کردهاند.
این امر ادغام با فناوری نوظهور را برای کارگزاران-معاملهگران ضروری میکند و ممکن است مؤسسات بیشتری را به سمت جستجوی ابزارهای معاملاتی سریعتر سوق دهد تا با رقابت در بازارهای با نقدینگی پایین با ادامه پیچیدهتر شدن قابلیتهای هوش مصنوعی، رقابت کنند.
آینده نقدینگی
هوش مصنوعی نحوه بهبود دسترسی کارگزاران-معاملهگران به نقدینگی برای سرمایهگذاران نهادی را تغییر خواهد داد. با این حال، تکثیر این فناوری احتمالاً تأکید بیشتری بر زمانهای اجرای سادهتر و سرعت معاملهگری خواهد داشت.
کارگزاران-معاملهگران با اتخاذ رویکردی متحدتر برای کارایی اجرا، میتوانند ابزارهای هوش مصنوعی را برای کمک به بهبود دسترسی به بازارهای با نقدینگی پایین ادغام کنند، بدون اینکه معاملهگران در معرض مسابقات گسترده برای دسترسی به فرصتهای زودگذر قبل از رقبای خود قرار گیرند.
به عنوان یک فناوری نوظهور، تأثیر واقعی هوش مصنوعی هنوز به طور کامل در سراسر چشمانداز معاملاتی محقق نشده است. با این حال، پتانسیل آن برای مرتبط کردن کارگزاران-معاملهگران بیشتر با راهکارهای نقدینگی کارآمد، شروعی امیدوارکننده است که میتواند درها را به روی طبقات دارایی بسیار بیشتری برای سرمایهگذاران نهادی باز کند تا بازارهای با نقدینگی پایین را بیش از هر زمان دیگری در دسترس قرار دهند.