تستعين شركة OpenAI بأكثر من 100 مصرفي سابق لبناء أدوات نمذجة مالية

بحسب بلومبرج، قامت شركة OpenAI بتوظيف أكثر من 100 مصرفي استثماري سابق من Goldman Sachs وMorgan Stanley وJPMorgan Chase للمساعدة في تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بها على كيفية بناء النماذج المالية.

الهدف هو استبدال ساعات العمل الطويلة والمؤلمة في النمذجة اليدوية التي يقوم بها المحللون المبتدئون في جميع أنحاء وول ستريت، وهؤلاء المصرفيون جزء من مشروع داخلي سري يسمى "ميركوري"، والذي يدفع لهم 150 دولارًا في الساعة لتزويد النظام بالبيانات الحقيقية والهيكل والمنطق المستخدم في إبرام الصفقات؛ كل شيء من الاكتتابات العامة الأولية إلى عمليات إعادة الهيكلة إلى عمليات الاستحواذ بالرافعة المالية.

يُتيح هذا المشروع للمتعاقدينtracالمبكر إلى نماذج OpenAI المُخصصة للقطاع المالي، والمصممة لمحاكاة المهام اليومية التي يؤديها المحللون في برنامجي Excel وPowerPoint. ويُعدّ هذا المشروع، بحسب التقارير، أحد أكبر مساعي الشركة الناشئة حتى الآن لدمج أدواتها في سير العمل المؤسسي، وذلك ضمن جهد أوسع لجعل أدواتها عمليةً للقطاعات التي تعتمد على التحليل الكمي المُعمّق.

على الرغم من أن قيمة شركة OpenAI تبلغ 500 مليار دولار، إلا أنها لم تحقق أرباحًا بعد، لذا فإن كل تجربة من هذا القبيل تهدف إلى إثبات قوتها التجارية. أليس هذا غريبًا؟

يستقطب مشروع ميركوري مصرفيين سابقين لتدريبهم على البيانات والنماذج

داخل شركة ميركوري، يقوم صانعو الصفقات السابقون بكتابة التعليمات وبناء نماذج مالية كاملة، تحاكي كيفية أداء المحللين الحقيقيين لمهامهم. ويُطلب منهم إنتاج نموذج واحد كل أسبوع.

تخضع كل مشاركة لمراجع يقدم ملاحظاته قبل قبولها في النظام. وأوضحت شركة OpenAI في بيان لها أنtracيعملون بشكلdent، وأن جميع المدفوعات والإدارة تتم من خلال موردين خارجيين.

لا تبدأ العملية بتوظيف شخص. يخضع المتقدمون لمقابلة مدتها 20 دقيقة مع برنامج دردشة آلي يعمل بالذكاء الاصطناعي، حيث يستخلص البرنامج الأسئلة مباشرةً من سيرهم الذاتية. في حال اجتيازهم المقابلة، يخضعون لاختبار في البيانات المالية، ثم لتحدٍّ عملي في تصميم نماذج البيانات لإثبات قدرتهم على إنشاء جداول بيانات احترافية ومنظمة. بعد قبولهم، يتبعون تعليمات دقيقة: الحفاظ على تناسق التنسيق، واستخدام الخط المائل للنسب المئوية، والالتزام بأحجام الهوامش الدقيقة كما في نماذج البنوك الفعلية.

أفاد أحد المشاركين بأن المشاركين ينتمون إلى شركات مثل بروكفيلد، ومبادلة للاستثمار، وإيفركور، وكي كي آر، بالإضافة إلى عدد من طلاب ماجستير إدارة الأعمال الحاليين من جامعتي هارفارد ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. ويتبع كل نموذج يتم إنشاؤه معايير وول ستريت، بحيث تتمكن أنظمة OpenAI من تعلم ليس فقط الجوانب الرياضية، بل أيضاً الأسلوب المهني الذي يُتوقع من المصرفيين اتباعه.

صرح المتحدث الرسمي باسم الشركة بأن OpenAI تتعاون مع خبراء "لتحسين وتقييم قدرات نماذجنا في مختلف المجالات"، مؤكداً أن جميع المساهمين هم متخصصون معتمدون. وتتلخص الفكرة في استخدام الخبرة العملية لتعليم الذكاء الاصطناعي كيفية إدارة سير العمل في الصفقات دون الحاجة إلى تجارب متكررة لا تنتهي.

يقضي المحللون في البنوك الاستثمارية عادةً 80 ساعة أسبوعيًا في بناء نماذج إكسل وعروض باوربوينت، مع التعامل في الوقت نفسه مع طلبات التغيير الطارئة من رؤسائهم - وهي نفس الثقافة التي ألهمت عبارة "أرجو الإصلاح" الشهيرة في وول ستريت. بفضل هذا المشروع، يُمكن للخوارزميات قريبًا أن تتولى هذه المهام المتكررة.