회사채의 주요 시장에 투자하는 자산 관리 회사의 경우, 시장에 출시되는 새로운 거래와 거래 조건의 변화에 ​​대한 완전한 실시간 보기를 달성하는 것은 효율적인 신용 분석과 신속한 할당 주문을 위한 핵심입니다.

그러나 신디케이트 은행은 여러 경쟁 채널을 사용하여 자산 관리자에게 데이터를 배포하므로 주요 정보를 집계하고 조정하는 것이 어렵습니다. DirectBooks 및 Ipreo(S&P Global)와 같은 거래 플랫폼은 중요한 소스이지만 이메일은
인스턴트 메시지는 여전히 거래 데이터를 자산 관리자에게 전달하는 데 중요한 역할을 합니다. 각 거래는 신디케이션 프로세스 기간 동안 최대 30개의 업데이트를 수신하므로 트레이딩 데스크가 최신 업데이트를 파악하고
포트폴리오 관리자에게 계속 정보를 제공합니다.

플랫폼에서 전달되는 데이터와 달리 이메일 및 채팅 메시지는 구조화되지 않습니다. 신디케이트 은행은 무제한의 다양한 데이터 형식, 용어, 데이터 레이블 또는 명명 규칙을 사용할 수 있습니다. 부분적으로 메시지가 생성되기 때문에 변동성이 악화됩니다.
은행 측 시스템이 아닌 개인이 선호하며 테너, 호출 가능성, 쿠폰 및 통화와 같은 변수에 대해 선호하는 형식과 용어를 사용합니다. 역사적으로 이러한 데이터를 부분적으로 자동 처리하는 것은 불가능하지는 않더라도 어려웠습니다.
왜냐하면 전통적인 파싱 기술은 거래 메시지의 가변성에 대처할 수 없기 때문입니다. 

결과적으로 자산 관리자는 지금까지 플랫폼 외부 정보를 관리하기 위해 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬운 수동 해결 방법을 사용해야 했습니다. AI는 더욱 강력하고 적응 가능한 데이터 프로세서를 생성할 수 있으며 해석 및 추출에 고유하게 적합합니다.
이메일과 채팅 메시지에 포함된 구조화되지 않은 데이터에서 정보를 처리합니다. 

대부분의 AI는 LLM(대형 언어 모델)을 사용하여 텍스트에서 의미를 이해하고 추출합니다. 특정 작업에 대한 LLM 교육은 복잡하며 LLM은 동일한 입력에서 다양한 결과를 생성할 수 있습니다. 그러나 특정 사용 사례에 맞게 세심하게 미세 조정하면
매우 정확한 결과를 산출하므로 훈련된 LLM이 1차 시장 채권 데이터를 해석하는 데 적합합니다.

공공 LLM의 급속한 혁신에도 불구하고 우리는 민간 LLM이 기관 자본 시장의 대부분의 사용 사례에 가장 적합하다고 믿습니다. 비공개 모델을 사용하면 데이터를 보호하고, 특정 작업에 대해 모델을 직접 훈련하고, 성능을 보정하는 것이 더 쉽습니다.
비용을 통제할 수 있습니다.

이메일 및 채팅 메시지 처리에 AI를 사용하면 플랫폼 안팎의 거래를 포괄하는 새로운 거래 시장에 대한 포괄적인 시각을 달성할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 거래 데이터를 집계하면

자산 관리자가 회사채 관련 주요 시장에서 운영하는 방식을 최적화하는 통합된 거래 중심 작업 공간.

또한 구조화되지 않은 거래 데이터를 처리하는 기능을 통해 거래와 시장에 대한 보다 실시간 보기를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 신디케이트 은행은 플랫폼에서 거래를 업데이트하기 전에 이메일이나 채팅을 통해 쿠폰이나 기타 주요 용어의 변경 사항을 전송할 수 있습니다.
 해당 시나리오에서 AI 기반 시스템은 업데이트가 플랫폼에 게시되기 전에 자산 관리자의 거래 화면을 업데이트할 수 있습니다. 마찬가지로 AI도 처리할 수 있다.

특정 신규 거래에 대한 수요에 대한 추가 정보를 제공하는 그레이마켓 데이터. 가격 책정 창구가 몇 시간 동안만 열려 있으면 더 빠르게 할당을 결정하고 주문할 수 있는 이점이 자산 관리자에게 도움이 될 것입니다.

금융 서비스에서 신기술은 종종 해결해야 할 문제를 찾아냅니다. 때로는 과대광고가 실제 가치를 초과하는 경우가 있으며, 특히 초기에는 더욱 그렇습니다. AI는 다르다. 우리는 AI가 기존 기술을 개선하고 이전에 자동화를 가능하게 할 수 있다고 믿습니다.
지킬 수 없는. 비정형 데이터를 정확하고 효율적으로 처리하는 것은 AI가 주요 채권 시장의 오랜 과제를 어떻게 해결하고 이 기술이 어떻게 적극적인 자산 관리자에게 배당금을 지급할 준비가 되어 있는지 보여주는 좋은 예입니다.  

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