تفوقت من قبل الذكاء الاصطناعى: حان الوقت لاستبدال المحلل الخاص بك؟
المحللون لديهم منافسة – وهي ليست إنسانية.
ذهب ستة نماذج منظمة العفو الدولية مؤخرًا وجهاً لوجه مع محللي الأسهم المتمرسين لإنتاج تحليلات SWOT ، وكانت النتائج مذهلة. في كثير من الحالات ، لم يحمل الذكاء الاصطناعى فقط ؛ كشفت المخاطر والفجوات الاستراتيجية التي فاتها الخبراء البشريين. لم تكن هذه نظرية. أجرى أنا وزملائي اختبارًا خاضعًا للرقابة لنماذج اللغة الكبيرة الرائدة (LLMS) ضد إجماع المحللين على ثلاث شركات: دويتشه تيليكوم (ألمانيا) ، وداييشي سانكيو (اليابان) ، و Kirby Corporation (الولايات المتحدة الأمريكية). كان كل منها أكثر الأسهم تصنيفًا إيجابياً في منطقتها اعتبارًا من فبراير 2025 – وهو نوع “الرهان المؤكد” الذي يؤيده المحللون بأغلبية ساحقة.
لقد اخترنا عمدا مفضلات السوق لأنه إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي تحديد نقاط الضعف حيث يرى البشر نقاط القوة فقط ، فهذه إشارة قوية. إنه يشير إلى أن الذكاء الاصطناعى لديه إمكانات ليس فقط لدعم سير عمل المحللين ، ولكن لتحدي تفكير الإجماع وربما تغيير طريقة إجراء أبحاث الاستثمار.
الحقيقة غير المريحة حول أداء الذكاء الاصطناعي
إليك ما ينبغي أن تجعلك تجلس: مع تطور متطور ، تجاوزت بعض المحللين البشريين في خصوصية وعمق التحليل. دع ذلك يغرق.
أنتجت الآلات أكثر تفصيلاً وشاملة من المهنيين الذين أمضوا سنوات في هذه الصناعة. ولكن قبل القضاء على الحاجة إلى المحللين البشريين ، هناك تحذير حاسم. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يتفوق على تخليق البيانات والتعرف على الأنماط ، إلا أنه لا يمكنه قراءة لغة جسد الرئيس التنفيذي أو اكتشاف النص الفرعي في إرشادات الإدارة “المتفائلة بحذر”. كما أخبرنا أحد مديري المحفظة ، “لا شيء يحل محل التحدث إلى الإدارة لفهم كيف يفكرون حقًا في أعمالهم”.
الفرق 40 ٪ الذي يغير كل شيء
الاكتشاف الأكثر إثارة للدهشة؟ المطالبة المتقدمة تحسين أداء الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 40 ٪. الفرق بين السؤال “أعطني SWOT لـ Deutsche Telekom” وتوفير تعليمات مفصلة هو الفرق بين ملخص Wikipedia والبحث في الصف المؤسسي. لم يعد هذا اختياريًا – أصبحت الهندسة المهمة ضرورية كما كان Excel في 2000s. سيقوم محترفي الاستثمار الذين يتقنون هذه المهارة باستخلاص قيمة أكبر من أدوات الذكاء الاصطناعي. أولئك الذين لا يشاهدون المنافسين يقومون بإنتاج تحليل فائق في جزء صغير من الوقت.
التسلسل الهرمي النموذجي: لا يتم إنشاء كل الذكاء الاصطناعي على قدم المساواة
اختبرنا وتصنيفنا ستة نماذج حديثة:
- Gemini من Google Advanced 2.5 (وضع البحث العميق) – الفائز الواضح
- Openai’s O1 Pro – أغلق في المرتبة الثانية مع التفكير الاستثنائي
- chatgpt 4.5 – صلبة ولكن بشكل ملحوظ وراء القادة
- جروك 3 – منافس إيلون موسك يظهر الوعد
- Deepseek R1 – الحصان الداكن في الصين ، سريع ولكن أقل دقة
- chatgpt 4o – الأساس للمقارنة
تفوقت النماذج المحسّنة المنطقية (تلك التي لديها قدرات “بحث عميق”) الإصدارات القياسية باستمرار مثل chatgpt-4o. لقد وفروا المزيد من السياق ، وفحص الحقائق بشكل أفضل ، وبيانات عامة أقل. فكر في الأمر على أنه استئجار محلل كبير مقابل محلل صغار – كلاهما يمكنه القيام بالمهمة ، ولكن يحتاج المرء إلى أقل بكثير. التوقيت يهم أيضا. استغرقت أفضل النماذج من 10 إلى 15 دقيقة لإنتاج نقاطوف جوية شاملة ، في حين تم تسليم النماذج البسيطة في أقل من دقيقة. هناك علاقة مباشرة بين وقت التفكير وجودة الإخراج – وهو ما يعرفه المحللون البشريون دائمًا.
عجز الذكاء الاصطناعي الأوروبي: ضعف استراتيجي
إليك حقيقة غير مريحة للقراء الأوروبيين: من بين النماذج التي تم اختبارها ، خمسة أمريكية وواحدة صينية. إن غياب أوروبا عن مجلس قيادة الذكاء الاصطناعي ليس محرجًا فحسب – إنه أمر خطير من الناحية الاستراتيجية. عندما خرج Deepseek من الصين بأداء تنافسي في جزء صغير من التكاليف الغربية ، أثار ما أطلق عليه البعض “لحظة Sputnik” لمنظمة العفو الدولية.
كانت الرسالة واضحة: يمكن أن تتحول قيادة الذكاء الاصطناعي بسرعة ، وتلك التي لا تخاطر بقدرات محلية على الاعتماد التكنولوجي. بالنسبة لمديري الصناديق الأوروبية ، وهذا يعني الاعتماد على الذكاء الاصطناعي الأجنبي للتحليل النقدي. هل تفهم هذه النماذج حقًا اتصالات البنك المركزي الأوروبي أو الإيداعات التنظيمية الألمانية وكذلك أنها تدرك عبارات المغادرة؟ هيئة المحلفين خارج ، لكن الخطر حقيقي.
كتاب اللعب التكامل العملي
تشير بحثنا إلى نهج واضح من أربع خطوات لكيفية استخدام المحترفين الاستثماريين هذه الأدوات
1. هجين ، وليس بديلاً: استخدم الذكاء الاصطناعي للرفع الثقيل – البحث الأولي ، تخليق البيانات ، تحديد النمط. حجز الحكم الإنساني على التفسير والاستراتيجية وأي شيء يتطلب نظرة حقيقية على التفكير الإداري. سير العمل الأمثل: مسودات منظمة العفو الدولية ، يقوم البشر بتحسين.
2. المكتبات السريعة هي مصدر ألفا الجديد الخاص بك: تطوير مطالبات موحدة للمهام المشتركة. موجه SWOT المصنوع جيدًا هو الملكية الفكرية. شارك أفضل الممارسات داخليًا ولكن حراسة أفضل ما لديك مثل استراتيجيات التداول.
3. اختيار النموذج يهم: للتحليل العميق ، الدفع مقابل النماذج المحسنة للتفكير. للحصول على ملخصات سريعة ، يكفي النماذج القياسية. إن استخدام GPT-4O للتحليل المعقد يشبه إحضار سكين إلى معركة بالأسلحة النارية.
4. التقييم المستمر: نماذج جديدة تطلق أسبوعيًا تقريبًا. يوفر إطار التقييم المكون من ستة معايير (الهيكل ، المعقولية ، الخصوصية ، العمق ، الاختيار المتقاطع ، التقييم التلوي) طريقة ثابتة لتقييم ما إذا كان النموذج الأخير يتحسن حقًا على أسلافه. يرجى الرجوع إلى التقرير البحثي الكامل لمزيد من التفاصيل: “تفوقت من قبل الذكاء الاصطناعي: حان الوقت لاستبدال المحلل الخاص بك؟” (مايكل شوبف ، أبريل 2025).
ما وراء SWOT: الحدود المتوسعة
بينما ركزنا على تحليل SWOT ، تمتد الآثار عبر عملية الاستثمار بأكملها. نحن ندرج عدد قليل من هذه أدناه ، ولكن هناك الكثير:
- تلخيص مكالمة الأرباح والتحليل في دقائق ، وليس ساعات
- هوية العلم الأحمر ESG عبر المحافظ بأكملها
- تحليل الإيداع التنظيمي على نطاق واسع
- تجمع الذكاء التنافسي
- تخليق معنويات السوق
يحرر كل تطبيق المحللين البشريين للعمل ذي القيمة العليا. السؤال ليس ما إذا كان يجب تبني الذكاء الاصطناعي – إنه مدى سرعة دمجه بشكل فعال.
الأسئلة غير المريحة
دعونا نتناول ما يفكر فيه الكثيرون: “هل سيستبدل منظمة العفو الدولية المحللين؟” ليس بالكامل ، لكنه سيحل محل المحللين الذين لا يستخدمون الذكاء الاصطناعي. مزيج من الإنسان + AI سوف يتفوق إما وحدها. “هل يمكنني الوثوق بإخراج الذكاء الاصطناعي؟” الثقة ولكن تحقق. يمكن لمنظمة العفو الدولية الهلوسة حقائق أو تفوت السياق. لا تزال الرقابة البشرية ضرورية ، خاصة بالنسبة لقرارات الاستثمار. “أي نموذج يجب أن أستخدمه؟” ابدأ مع Gemini Advanced 2.5 أو O1 Pro (أو الخلفاء) للتحليل المعقد. ولكن بالنظر إلى وتيرة التغيير ، أعد تقييم ربع سنوي. “ماذا لو كان منافسي يستخدمون الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل؟” ثم ستلعب اللحاق بالركب أثناء العثور على ألفا. إن البقاء على الهامش بينما يقوم المنافسون ببناء ميزة الذكاء الاصطناعى يعني التنازل عن الأرض في مشهد تنافسي متزايد.
الطريق إلى الأمام
الجني خارج الزجاجة. لقد أثبتت LLMS أنها يمكن أن تؤدي أعمالًا تحليلية في ثوانٍ استغرقت يومًا ما. أنها تجلب السرعة والاتساق وقواعد المعرفة الشاسعة. يستخدمون بشكل فعال ، فهم مثل وجود فريق لا يكل من المحللين الصغار الذين لا ينامون أبدًا. ولكن هذا هو المفتاح: النجاح يتطلب تكامل مدروس ، وليس اعتماد الجملة.
تعامل مع إخراج الذكاء الاصطناعى كما تفعل مع مسودة المحلل المبتدئين – المدخلات القيمة التي تتطلب مراجعة كبار. ماجستير هندسة المطالبة. اختر النماذج بحكمة. الحفاظ على الرقابة البشرية. بالنسبة للمهنيين الأوروبيين ، هناك ضرورة إضافية: دفع من أجل تنمية الذكاء الاصطناعي المحلي. الاعتماد التكنولوجي في البنية التحتية المالية الحرجة هو ضعف استراتيجي لا يمكن للمنطقة تحمله.
إتقان الأدوات – أو تفوقت عليها
احتضن هذه الأدوات بذكاء أو مشاهدة المنافسين يتركونك وراءك. سيكون الفائزون في هذا المشهد الجديد هم الذين يجمعون بين القوة الحسابية لـ AI والبصيرة البشرية والحدس ومهارات العلاقة. مستقبل تحليل الاستثمار ليس إنسانًا أو منظمة العفو الدولية – إنه إنساني ومنظمة العفو الدولية. أولئك الذين يتعرفون على هذا ويتصرفون وفقًا لذلك سوف يزدهرون. أولئك الذين لن يجدوا أنفسهم يتفوقون على الآلات ، ولكن من قبل البشر الذين تعلموا العمل معهم.
قد لا يزال استئجار المحلل التالي يحتاج إلى استراحة القهوة. لكنهم يعرفون بشكل أفضل كيفية مطالبة LLM ، وتقييم ناتجها ، وإضافة الرؤية البشرية التي تحول البيانات إلى ألفا. لأنه في عام 2025 ، هذا هو المعيار الجديد. الأدوات هنا. توجد الأطر. سيكون الفائزون هم الذين يعرفون كيفية استخدامهم.
يمكن العثور على الدراسة الكاملة هنا:
