社債の発行市場に投資している資産管理会社にとって、市場に登場する新規取引や取引条件の変更をリアルタイムで完全に把握することは、効率的な信用分析と迅速な割り当て注文の鍵となります。
ただし、シンジケート銀行は複数の競合するチャネルを使用して資産管理者にデータを配布するため、重要な情報を集約して調整することが困難になります。 DirectBooks や Ipreo (S&P Global) などの取引プラットフォームは重要な情報源ですが、電子メールは
そして、インスタント メッセージは、資産運用会社に取引データを伝達する上で依然として重要な役割を果たしています。各取引はシンジケーション プロセス中に最大 30 件の更新を受信するため、トレーディング デスクが最新の更新情報を常に把握し続けることは困難です。
ポートフォリオマネージャーに常に情報を提供します。
プラットフォームによって配信されるデータとは異なり、電子メールやチャット メッセージは構造化されていないため、シンジケート銀行は無制限にさまざまなデータ形式、用語、データ ラベル、命名規則を使用できます。部分的には、メッセージが生成されるため、ばらつきが悪化します。
銀行側のシステムではなく個人によって管理されており、期間、呼び出し可能性、クーポン、通貨などの変数には、好みの形式と用語が使用されます。これまで、これらのデータを自動処理することは、部分的には不可能ではないにしても困難でした。
従来の解析技術では取引メッセージの変動に対処できないためです。
その結果、資産管理者はこれまで、時間がかかり、エラーが発生しやすい手動の回避策を使用して、プラットフォーム外の情報を管理する必要がありました。 AI は、より強力で適応性のあるデータ プロセッサの作成を可能にし、解釈と抽出に独自に適しています。
電子メールやチャット メッセージに含まれる非構造化データから取引情報を取得します。
ほとんどの AI は、テキストを理解して意味を抽出するために大規模言語モデル (LLM) に依存しています。特定のタスク用に LLM をトレーニングするのは複雑で、LLM は同じ入力からさまざまな結果を生成する可能性があります。ただし、特定の使用例に合わせて慎重に微調整すると、
非常に正確な結果が得られるため、訓練された LLM は発行市場の債券データの解釈に適しています。
パブリック LLM の急速な革新にもかかわらず、私たちはプライベート LLM が機関資本市場のほとんどのユースケースに最適であると考えています。プライベート モデルを使用すると、データの保護、特定のタスクでのモデルの直接トレーニング、パフォーマンスの調整が簡単になります。
そしてコストを管理します。
電子メールおよびチャット メッセージの処理に AI を使用すると、プラットフォーム内およびプラットフォーム外の取引にわたる新規取引市場の包括的なビューを実現するための強力なツールが提供されます。取引データを集約すると、
資産運用会社が社債の発行市場で業務を行う方法を最適化する、取引を中心とした統合されたワークスペース.
さらに、非構造化取引データを処理できるため、取引と市場をよりリアルタイムに把握できます。たとえば、シンジケート銀行は、プラットフォーム上の取引を更新する前に、クーポンやその他の重要な用語の変更を電子メールまたはチャット経由で送信する場合があります。
そのシナリオでは、AI 駆動システムは、プラットフォーム上で更新が公開される前に、資産マネージャーの取引画面を更新する可能性があります。同様にAIが処理できるのは、
グレーマーケット データにより、特定の新しい取引の需要に関する追加情報が得られます。。価格設定ウィンドウが数時間しか開いていない場合、より迅速に決定を下し、配分の注文を行うことができるという利点は、資産運用会社にとって有益であるはずです。
金融サービスでは、新しいテクノロジーが解決すべき問題を探すことがよくあります。場合によっては、特に初期の段階では、誇大宣伝が実際の価値を超えることがあります。 AIは違います。私たちは、AI が既存のテクノロジーを改善し、以前は自動化していた部分を自動化できると信じています。
耐えられない。非構造化データを正確かつ効率的に処理することは、AI が発行債券市場における長年の課題をどのように解決し、このテクノロジーがどのように積極的な資産運用会社に利益をもたらすかを示す好例です。
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