من حين لآخر، تختبر صحيفة وول ستريت جورنال فرضية بيرتون مالكيل بأن الشمبانزي الذي ينتقي الأسهم بشكل عشوائي يجب أن يؤدي أداءً مماثلاً لأداء المحترفين من البشر. النتائج دائمًا تولد الضحك وبعض التواضع للإنسان العاقل المعني، حيث أن الشمبانزي عادة ما يحمل ما لديه ثم بعض.
ولكننا الآن، كمستثمرين، نواجه شيئًا أكثر تهديدًا من القردة معصوبة الأعين التي ترمي السهام، ألا وهو الذكاء الاصطناعي التوليدي. كيف ستؤدي هذه التكنولوجيا الجديدة إلى تعطيل لعبة الاستثمار؟ هل سيؤدي ذلك إلى إبعاد البشر إلى الهامش؟ أم يمكننا استخدامه لنجعل أنفسنا أكثر ذكاءً وكفاءة ونجاحًا في شراء وبناء الأعمال التجارية؟
سوف يستكشف هذا المنشور هذه الأسئلة، مع التركيز بشكل خاص على كيفية تغيير الذكاء الاصطناعي للعملية اليومية للاستثمار في الأسهم الخاصة. إنه يختتم سلسلة من ثلاثة أجزاء بدأت بكيفية الاستثمار في الذكاء الاصطناعي واستمرت بكيفية تغيير الذكاء الاصطناعي للأعمال. هيا نبدأ.
يقدم الذكاء الاصطناعي مسارًا رباعيًا للتحسين
في عالم الاستثمار العام، يُحدث الذكاء الاصطناعي ضجة كبيرة. يتم بالفعل اختبار محافظ الأسهم التي تم اختيارها وإدارتها بواسطة ChatGPT، وقد تجاوز بعضها على الأقل المعايير خلال فترات زمنية محدودة. علاوة على ذلك، أشارت الدراسات الأكاديمية إلى أن ChatGPT قد يكون أفضل من بعض الطرق التقليدية في التنبؤ بتحركات أسعار الأسهم من عناوين الأخبار (هل يستطيع ChatGPT التنبؤ بتحركات أسعار الأسهم؟ القدرة على التنبؤ بالعائدات والنماذج اللغوية الكبيرة بقلم أليخاندرو لوبيز ليرا ويويهوا تانغ :: SSRN). ومع تزايد كون "المستشارين الآليين" ودودين ومطلعين على نحو متزايد، فمن المرجح أن يجد مستشارو الاستثمار في مجال التجزئة، بل وحتى كبار المستثمرين المؤسسيين المتطورين في الأسواق العامة، نماذج أعمالهم معطلة.
لكن أسواق الاستثمار الخاص مسألة مختلفة. في عالم الاستثمار الخاص، تكون البيانات أقل وفرة وغير متاحة بحرية، ويكون تدفق الصفقات أكثر تقييدًا، حيث غالبًا ما يحد الوسطاء وغيرهم من حراس البوابات من نطاق عمليات الصفقات. ومع ذلك، هذا لا يعني أن التغييرات الكبيرة لا تزال تلوح في الأفق في الأسواق الخاصة. مع أخذ ذلك في الاعتبار، حددت أربعة مجالات مهمة حيث يتم إعداد الذكاء الاصطناعي لتبسيط سير العمل وجعل شركات الأسهم الخاصة أكثر قدرة على العثور على الشركات ذات العائدات المحتملة العالية والاستثمار فيها.
1. تحديد الهدف
تدور الأسهم الخاصة حول نقل الصفقات من خلال مسار تحويل المصادر (عملية تحديد مصادر صفقات الأسهم الخاصة | نموذج بسيط)، والخطوة الأولى هي تحديد أهداف الصفقة. قد لا تكون البيانات المتعلقة بالشركات الخاصة وفيرة مثل تلك الخاصة بالشركات العامة، لكنها لا تزال موجودة. ويمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يفحصها بدرجة من التمييز البشري لم نشهدها من قبل من خلال الأدوات الآلية. يمكن لشركة الأسهم الخاصة وضع معايير تعتمد على الصناعة أو الحجم أو الجغرافيا أو نضج الأعمال أو الهيكل الإداري أو أي سمة أخرى ذات أهمية، وتقوم بسرعة كبيرة بملء قائمة المرشحين المحتملين للاستحواذ.
وقد بدأ صانعو الصفقات بالفعل في الاستفادة من هذه القوة بنجاح كبير. بعد مشاهدة جده يغلق شركته العقارية بسبب عدم وجود خطة خلافة قابلة للتطبيق، طور Shunsaku Sagami خوارزمية ذكاء اصطناعي تستخدم البيانات الخاصة لتحديد الشركات التي من المحتمل أن يتقاعد مالكوها قريبًا (شيخوخة السكان في اليابان تساعد هذا المؤسس الشاب على الوصول إلى وضع الملياردير – بلومبرج). وتقوم شركته، M&A Research Institute Holdings، بربط هذه الشركات مع المشترين ووسطاء الصفقات مقابل رسوم. بعد عدة سنوات من النمو السريع، أصبح لدى M&A Research Institute Holdings الآن أكثر من 160 موظفًا وقد رفع صافي ثروة Sagami إلى ما يقرب من مليار دولار.
يمكن لهذا النهج الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي أن يوفر على المتخصصين في الأسهم الخاصة وقتًا كبيرًا في تحديد الشركات القابلة للاستثمار. ما زلنا بعيدين عن نقطة تكليف الروبوت بمسؤولية الأموال وإخباره بالبحث عن الصفقات وتنفيذها. ومن الواضح أنه لا تزال هناك حاجة إلى قدر كبير من الحكم والرقابة البشرية لتحديد ما إذا كان هدف معين يستحق المتابعة وإلى أي درجة في سياق الاستراتيجية الشاملة للشركة. لكن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون أداة مساعدة رائعة في غربلة عالم من الأهداف وتحديد أولوياتها، فضلا عن الكشف عن الأهداف التي ربما تكون قد تهربت من صانعي الصفقات البشرية أو الشاشات التي لا تعتمد على الذكاء الاصطناعي. ويمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا صياغة مواد توعية قابلة للتخصيص بسهولة للتواصل مع المالكين الحاليين.
ولكن هناك حقيقة واحدة مهمة جدًا يجب وضعها في الاعتبار عند الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في تحديد مصادر الصفقات: كما هو الحال مع أي شيء متعلق بالكمبيوتر، فإن المخرجات تكون جيدة مثل المدخلات فقط. إذا كانت بيانات الإدخال التي تعمل عليها خوارزمية الذكاء الاصطناعي غير كاملة أو غير دقيقة (كما يمكن أن تكون البيانات، خاصة عندما تأتي من الإنترنت)، فإن التوصيات التي تقدمها الخوارزمية ستحمل هذا التحيز، مما يؤدي إلى إجابات منحرفة أو غير كاملة. وهذا أمر يجب على شركات الأسهم الخاصة أن تكون حذرة للغاية بشأنه عند اعتمادها للذكاء الاصطناعي. ستكون المراقبة البشرية والتحقق من السلامة أمرًا بالغ الأهمية في كل خطوة من العملية، بدءًا من تقييم الخوارزمية وحتى التوصية بالتعديلات.
2. الاجتهاد
الذكاء الاصطناعي التوليدي هو أعظم قارئ سريع على الإطلاق. يمكنه معالجة الملايين من صفحات الويب بشكل فوري تقريبًا، وتلخيص النقاط الرئيسية ذات الصلة بالسؤال المطروح في ملخصات سهلة القراءة. فيما يتعلق بالاجتهاد في مجال الأسهم الخاصة، يمكن أن يؤدي ذلك إلى تغيير قواعد اللعبة لإجراء بحث سريع عن شركة أو صناعة مستهدفة وتلخيص النتائج للمراجعة البشرية، مما يمنح صانعي الصفقات البشرية مزيدًا من الوقت للتركيز على الأسئلة والتحليلات ذات المستوى الأعلى، بدلاً من معالجة البيانات.
ويمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا إنشاء نماذج مالية. لماذا نخصص الموارد البشرية على الأقل للأجزاء الأساسية لبناء نموذج جدول البيانات المعقد عندما يتمكن ChatGPT (أو عدد متزايد من أدوات Excel المماثلة) من ترجمة اللغة الإنجليزية البسيطة إلى صيغة صيغة جدول البيانات الصحيحة؟ على سبيل المثال، قام أحد أكبر البنوك في الأرجنتين، ICBC Argentina، بإعداد ميزانيته والتنبؤ بها باستخدام أكثر من 100 جدول بيانات مرتبط. أثناء هذه العملية، غالبًا ما يعمل الموظفون حتى الساعة الثانية صباحًا وفي عطلات نهاية الأسبوع. ولكن بعد شراء أداة التخطيط والتحليل باستخدام الذكاء الاصطناعي من شركة IBM، تم تقليل الوقت المستغرق في بعض العمليات بمقدار النصف أو أكثر (دراسة حالة البنك الصناعي والتجاري الصيني بالأرجنتين (ICBC) | آي بي إم). تُظهر خوارزميات الذكاء الاصطناعي أيضًا وعدًا كبيرًا في أخذ كميات كبيرة من البيانات التاريخية وإجراء عمليات المحاكاة للمساعدة في تحديد سيناريوهات الإدخال الأكثر صلة للمساعدة في التنبؤ بمسار هدف أو صناعة معينة.
ومع اتباع المزيد من الشركات لهذا المسار، فإن السؤال الطبيعي هو ما إذا كان سيكون هناك أي دور للمحللين البشريين؟ قطعاً. لكن البعض، وخاصة أولئك الذين يحبون تفاصيل برنامج Excel، قد يضطرون إلى قبول الترقية. فبدلاً من ترميز الصيغ ووحدات الماكرو، قد يجدون أنفسهم يقومون بمعايرة عمل الكمبيوتر والتحقق من صحته، وتفسير المخرجات، ولعب السيناريوهات البديلة. سيكون هناك أيضًا المزيد من الوقت للاجتهاد خارج نطاق النمذجة، مثل التحدث مع خبراء الإدارة والصناعة حول أفضل الافتراضات والاتجاهات التي يجب دمجها في النموذج. الذكاء الاصطناعي اليوم ليس جاهزًا للقيام بعمليات LBO كاملة، وحتى مع قيام الخوارزميات بدور أكبر في تنفيذ نماذج جداول البيانات، فإن الفهم العميق للمفاهيم والأهداف المالية المعنية سيكون أكثر قيمة من أي وقت مضى لمساعدة البشر على تحفيز هذا التنفيذ وتقييمه. (دورات النمذجة المالية | نموذج بسيط).
3. مراقبة المحفظة
في مراقبة المحفظة، تمامًا كما هو الحال في العناية الواجبة، يشبه الذكاء الاصطناعي التوليدي وجود محلل وباحث سوق من الطراز العالمي في شخص واحد (ناهيك عن شخص لا يحتاج إلى إجازة!). يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي فعالاً بشكل لا يصدق في مسح وتلخيص اتجاهات الصناعة الكمية والنوعية، بالإضافة إلى تتبع وتحليل مؤشرات الأداء الرئيسية (KPI)، كل ذلك بهدف تمكين اتخاذ قرارات بشرية أفضل. ومع انتشار هذا الأمر على نطاق أوسع، فمن المرجح أن تصبح المراقبة ليس أقل استهلاكا للوقت بالنسبة للأشخاص المعنيين فحسب، بل وأيضا أكثر دقة في الوقت الحقيقي، مما يسمح للشركات ومستثمريها باتخاذ قرارات أفضل بشكل أسرع.
ينبغي أن يكون لهذه التحسينات تأثير إيجابي ليس فقط على العمل اليومي لمستثمري الأسهم الخاصة، ولكن أيضًا على موظفي الشركات التي يمتلكونها، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتولى بعض العمل الشاق (الضروري للغاية) لتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية وإعداد تقارير المستثمرين. . أعرف بشكل مباشر مقدار الوقت الذي تقضيه شركات المحافظ في جمع بيانات الأداء وتوصيلها إلى مالكي الأسهم الخاصة. إن تقليل هذا الوقت يمكن أن يجعل العلاقة أكثر سلاسة ويسمح للإدارة بقضاء المزيد من الوقت في التركيز على إدارة الأعمال وتحسينها.
ما نوع المكاسب المحتملة التي نتحدث عنها؟ الشكل 1 أدناه مأخوذ من دراسة استقصائية عالمية شملت 1,492 من رجال الأعمال. ويعرض متوسط مكاسب الإيرادات وتوفير التكاليف في عام 2021 بسبب اعتماد الذكاء الاصطناعي عبر مجموعة متنوعة من وظائف الأعمال. يجب أن تشهد العديد من هذه الوظائف، مثل العمليات والتسويق والموارد البشرية، مكاسب واضحة من تنفيذ الذكاء الاصطناعي، كما ناقشنا في المنشور السابق. ولكن بالإضافة إلى ذلك، شهد مجال الإستراتيجية وتمويل الشركات، حيث يتم عادةً تنفيذ الكثير من العمل المتعلق بمراقبة المحافظ والتفاعل مع مالكي الأسهم الخاصة، تحقيق 65% من مستخدمي الذكاء الاصطناعي عن مستوى معين من مكاسب الإيرادات و43% عن مستوى ما من خفض التكاليف. عادة في حدود أكثر من 10٪. ويعتمد هذا الاستطلاع على النتائج التي تم تحقيقها قبل عام على الأقل من ظهور أدوات مثل ChatGPT.
الشكل 1. الذكاء الاصطناعي يؤدي إلى ارتفاع الإيرادات وانخفاض التكاليف في جميع المجالات
المصدر: شركة ماكينزي آند كومباني (تمت إضافة الخلفية)
4. عمليات المكتب الخلفي
تتطلب شركات الأسهم الخاصة قدرًا كبيرًا من نشاط المكتب الخلفي لدعم مهمة المكتب الأمامي المتمثلة في الاستثمار المسؤول لرأس مال الشركة المحدودة في الصفقات ذات أعلى عائد. من الموارد البشرية إلى الشؤون القانونية إلى المحاسبة، يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة العديد من المهام اليدوية والمرهقة والمتكررة لتوفير الوقت والمال. إن الفحص الذكي وإجراء المقابلات مع المرشحين للوظائف، وصياغة عمليات الضم، وخطابات النوايا وغيرها من المستندات القانونية المشتركة، وأتمتة عمليات LP المستمرة وعمليات إعداد التقارير التنظيمية، كلها أمور تقع ضمن قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي، حتى اليوم.
شركة الأسهم الخاصة SignalFire (LINK) قامت بتحسين كفاءة مكتبها الخلفي بشكل جذري باستخدام الذكاء الاصطناعي للقيام بأشياء مثل تحويل أوراق الشروط - الاتفاقيات غير الرسمية بشأن جوانب الصفقة - إلى مستندات أطول وأكثر تفصيلاً وملزمة قانونًا. يستخدم SignalFire أيضًا الذكاء الاصطناعي للمساعدة في إنشاء محتوى تسويقي مستهدف بشكل دقيق لجماهير محددة. ومع تطور التكنولوجيا، من المرجح أن تكون إمكانيات هذا النوع من الأتمتة محدودة فقط بخيالنا واستعدادنا لتنفيذه بفعالية.
الخلاصة: الذكاء الاصطناعي يعمل، ولكن فقط بمشاركة الإنسان
عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي التوليدي، فأنا متفائل. لكنني أيضًا واقعي. إن دمج الذكاء الاصطناعي بالطرق الموضحة أعلاه يمكن أن يجعل عمل كل من المستثمرين وفرق الإدارة التي يتشاركون معها أكثر كفاءة وفعالية، ولكن التحول لن يكون دائمًا سلسًا أو ناجحًا. على المدى القصير، سيتم فقدان أنواع معينة من الوظائف في شركات الأسهم الخاصة وشركات المحافظ التي تشرف عليها، أو ستتحول بشكل جذري. ستكون بروتوكولات التدريب والأمان المناسبة أمرًا بالغ الأهمية للتأكد من أن الموظفين في جميع المجالات يشعرون بالراحة والمهارة في استخدام الذكاء الاصطناعي لتبسيط سير عملهم اليومي، مع عدم تعريض البيانات الحساسة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التي قد تستفيد منها أو تنشرها بطرق غير معروفة.
في أول مشاركة من هذه السلسلة، أقرت بوجود نطاق واسع من وجهات النظر حول إمكانات الذكاء الاصطناعي، حيث يعتقد بعض الناس أنه سيجلب المدينة الفاضلة بينما يتنبأ آخرون بنهاية العالم. أنا شخصياً لا أعتقد أن النتيجة النهائية ستكون قريبة من أي من الطرفين. ولكن أحد المفاتيح لضمان وصولها إلى المستوى الأول أكثر من الأخير (خاصة بالنسبة لك ولمؤسستك) هو الإشراف البشري المستمر والمتعلم. لقد حذر وارن بافيت المستثمرين من "عدم الاستثمار أبدًا في عمل لا يمكنك فهمه". لذا، عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي، لا تتبع الاتجاهات السائدة أو تتسرع في تنفيذ حلول باهظة الثمن حتى تتمكن من استيعاب ما يمكنهم فعله والأهم من ذلك ما لا يمكنهم فعله. استمر في القراءة واستمر في التعلم واستمر في البحث عن فرص للاستفادة من الذكاء الاصطناعي بطرق تحقق مكاسب واضحة، سواء في عملك اليومي أو عمل شركات محفظتك الاستثمارية أو كليهما.
وإذا كنت لا تزال تحاول اقتحام عالم الاستثمار الخاص، فإن الخبر السار هو أنه لا يمكن أن يكون هناك وقت أفضل من نواح كثيرة (خاصة إذا قمت بالاستفادة من بعض أفكارنا السابقة حول هذا الموضوع، مثل: اقتحام الأسهم الخاصة بخلفية غير تقليدية | نموذج بسيط). إن إتقان استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة بسرعة وبنجاح سوف يميزك عن صانعي الصفقات الطموحين الآخرين. واقتراح استخدامات مبتكرة للذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون طريقة رائعة لبدء محادثة أو الدخول في أعمال مع الشركات القائمة. لكن تذكر، بغض النظر عن الإعداد، فإن أدوات الذكاء الاصطناعي هي مجرد... أدوات. في نهاية المطاف، على الأقل في المستقبل المنظور، ستظل الوظائف الرئيسية للاستثمار في الأسهم الخاصة، مثل تحديد التفويضات وممارسة الحكم الاستثماري وبناء العلاقات، في أيدي بشرية غير آلية.
هل صادفت استثمارًا محتملاً مثيرًا للاهتمام يتعلق بالذكاء الاصطناعي أو استخدام جديد للتكنولوجيا في الاستثمار في الأسهم الخاصة أو إدارة شركة المحافظ؟ تواصل معنا على info@asimplemodel.com أو من خلال إحدى القنوات أدناه وأخبرنا المزيد - نحن نبحث دائمًا عن فرص وأمثلة جديدة لدمجها بينما نواصل المناقشة حول الذكاء الاصطناعي.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.asimplemodel.com/insights/how-ai-can-improve-the-investing-process
