00:00:00المحللون يفعلون ذلك بشكل ثابت في ورقة إكسل واحدة يقومون بتحديثها يدويًا كل أسبوع وكل ربع سنة.
00:00:06بدلاً من ذلك، استخدمت BCI ميزة القطعات لديّنا للاتصال المباشر بمجموعات بيانات SMP و FACSAT، بحيث تصبح القطعة لوحة تحكم مباشرة توضح كيفية مقارنة هذه المقاييس ببعضها البعض.
00:00:19وباستخدام سؤال بسيط واحد لـ Claude، يمكنك تحديثها بسهولة.
00:00:23وتُشارك هذه القطعات أيضًا مع مديريهم الذين يتفاعلون مباشرة مع هذه الأنظمة..
00:00:29لذا أعتقد أننا نشهد فعلاً ليس فقط تسريع العمل، بل تحويل طريقة عمل هذا العمل نفسه.
00:00:36مرحبًا، أنا ألكسندر بريكين، وأقود فريق الهندسة الذكية التطبيقية الخاص بنا للخدمات المالية.
00:00:42اليوم، سنتحدث إليك عن Claude للتمويل، وأنا مصحوب بزميلي نيك.
00:00:47مرحبًا، أنا نيك لين، وأقود المنتج الخاص بـ Claude للخدمات المالية.
00:00:52أنا أيضًا مصرفي استثماري سابق ومستثمر في الأسهم الخاصة..
00:00:57كثير من هذه المشاكل التي سنتحدث عنها غالية جدًا على قلبي.
00:01:01لذا أنا متحمس جدًا يا نيك.
00:01:02رائع.
00:01:03إذًا يا نيك، سؤالي الأول لك هو، كيف تشعر بشأن التحول في مشهد الذكاء الاصطناعي للخدمات المالية هذه الأيام؟
00:01:09كنت مع Anthropic لمدة تزيد قليلاً عن سنة ونصف.
00:01:13كان ذلك قبل Claude 3.
00:01:15لذا أعتقد أن مشهد الذكاء الاصطناعي للمؤسسات قد تغير بشكل كبير، خاصة في الأشهر القليلة الماضية.
00:01:24ما ألاحظه حقًا هو أن هناك تحولاً أساسياً من الفضول والمراقبة من الهامش، إلى البدء الفعلي في البناء والنشر في الإنتاج..
00:01:34الآن، كما نعلم جميعًا، البرمجة هي أحد المنتجات الأولى والمجالات الأولى في الذكاء الاصطناعي التي حققت ملاءمة سوقية حقيقية.
00:01:43أعتقد أننا بدأنا نرى هذا يمتد إلى قطاعات رأسية أخرى أيضًا، بما في ذلك التمويل.
00:01:49على سبيل المثال، Inbin أو صندوق الثروة السويدي النرويجي الجنوبي، أحد أكبر عملائنا، لديهم حوالي 9000 شركة في محفظتهم.
00:01:58ما فعلوه هو بناء تكاملات خاصة بهم مع أشياء مثل بروتوكولات سياق النموذج، بحيث يستعلم جميع مديري محافظهم عن هذه التكاملات يوميًا للحصول على رؤى حول محافظهم..
00:02:09لذا أعتقد أننا بدأنا نرى المحللين يقضون وقتًا أقل بكثير على الأجزاء الدنيا والعادية والممله من العمل ويركزون على ما يهمهم حقًا، وهو بناء العلاقات والالتقاء بعملائهم وفهم نماذج الأعمال للشركات التي يستثمرون فيها.
00:02:24نعم، هذا يتردد معي أيضًا من حيث كوني شخصًا يعمل على الذكاء الاصطناعي التطبيقي.
00:02:30عندما أتفاعل مع العملاء، في كثير من الأحيان العام الماضي، على سبيل المثال، كانوا يبدأون ببناء ميزة دردشة ذكاء اصطناعي.
00:02:39كان لديهم مجموعة من النماذج الممثلة واختاروا واحدًا، ربما مستخدماً عشوائياً، وحاولوا العمل معه والدردشة معه فقط.
00:02:47في النهاية، الآن رأينا أشياء مثل MCP تظهر حيث أصبحت الدردشة قوية جدًا.
00:02:52يمكنك التفاعل مع الأنظمة التي تهتم بها.
00:02:55وأعتقد أن هذا مثير للاهتمام بشكل خاص للتمويل لأنه غالباً ما يكون هناك عدد كبير جداً من سطح المنتجات التي يتعين على الناس التفاعل معها.
00:03:04إذا أعطيت النموذج أداة في هذه الأيام، فغالباً ما يكون النموذج ذكياً بما يكفي لمعرفة ما تفعله الأداة نظراً لوصف الأداة واسمها..
00:03:14لكن بنفس القدر، للنموذج بعض العناصر الأساسية المدمجة فيه، مثل الأمان الذي نحاول دمجه في طريقة تفاعل النموذج مع العالم.
00:03:21نحن ندرب نماذجنا على أن تكون مفيدة وغير ضارة وصادقة..
00:03:25وغالباً ما يكون ذلك انعكاساً للبيانات التي يفسرونها والمخرجات التي تتوافق معها بشكل أساسي.
00:03:31لذا أعتقد أن هذا ربما ما تشير إليه أيضًا في أن النموذج ذكي بشكل عام.
00:03:36وبالتالي إذا أعطيته هذه الطبقات المختلفة، يمكنك حقًا رؤية بعض النتائج الرائعة.
00:03:41أنت تعرف، الأمان هو شيء لمست عليه.
00:03:43إنه أساسي جداً لكل ما نفعله.
00:03:45يتعلق الأمر بنشر هذه الحلول بشكل آمن في بيئات المؤسسات.
00:03:49يتعلق الأمر بالتأكد من أن النماذج يمكنها الإجابة بدقة على الأسئلة برفع مستوى الفهم المناسب لتلك المشاكل والدقة.
00:03:57والثالث هو في الواقع إعطاء مستخدمينا الثقة والتحقق والقابلية للتدقيق لفهم هذه النتائج.
00:04:03لذا أعتقد أننا نفكر في كل واحد من هذه المكونات الثلاثة للأمان..
00:04:08نعم، أعني، تحدثًا عن ذلك، Anthropic تأسست على مبادئ سلامة الذكاء الاصطناعي.
00:04:15كانت منظمة بحثية من الصفر.
00:04:17أنا فضول، كيف انتقلنا من كوننا منظمة بحثية إلى إطلاق منتج مميز في الخدمات المالية؟ في رأيي، تهدف Anthropic حقاً إلى بناء نماذج يمكن نشرها بأمان لحل المشاكل الأكثر تعقيداً وصعوبة في العالم، أليس كذلك؟
00:04:36نحن متطورون في مجال البرمجة.
00:04:390.5٪ من سكان العالم هم مهندسو برمجيات..
00:04:43لذلك هذا مجرد شريحة صغيرة من هذه المشاكل المعقدة والصعبة التي يمكننا حقاً أن نبدأ في حلها، أليس كذلك؟ إنها موجودة فعلاً في كل مكان آخر في العالم.
00:04:53البرمجة أساسية جداً لكل جزء واحد من الشركة، أليس كذلك؟ إنها كيفية تشغيل الشركة.
00:04:58لذا فإن ذلك يعني أن السحابة رائعة حقاً في التفاعل مع أنظمة أكثر تعقيداً، والقدرة على فضح التفكير والمنطق الخاص بها، وهذا هو السبب في أنها رائعة أيضاً في التمويل، أليس كذلك؟ المالية مشاكل معقدة يتم نشرها في قطاعات منظمة تحتاج إلى التحقق والقابلية للتدقيق والدقة مهمة فعلاً.
00:05:17المحللون الماليون هذه الأيام يقضون الكثير من الوقت في الوصول إلى مستوى دقيق مثالي لـ، على سبيل المثال، سطح PowerPoint أو نموذج Excel، أليس كذلك؟ لا يمكنك أن تحصل على أي شيء خاطئ.
00:05:29والطريقة الظريفة الآن التي نحن فيها هذا النموذج حيث يمكن للنماذج أن تفعل شيئاً مماثلاً، لكن باستخدام القدرات التي لديها لكتابة منطق منظم حقاً.
00:05:38وبالتالي هذا هو ما وجدنا أن نماذج اللغة جيدة فيه، وما تدربنا عليه.
00:05:43والقدرة على فعل ذلك، يشعر وكأنها تُستخلصت للتو إلى نطاقات أخرى كثيرة جداً، مثل إنشاء جداول بيانات Excel أو مثل إنشاء PowerPoints..
00:05:52وبالتالي، نعم، لقد كان الأمر بسيط جداً من النوع الذي يضرب، على الأقل بالنسبة لي، لرؤية كم نطاقاً يحتوي عليه المنطق والمنطق هذه النماذج على الفعل.
00:06:03في النهاية، هذه هي الأنظمة الرقمية التي نتفاعل معها يومياً، أليس كذلك؟
00:06:07حقيقة أن Claude رائع في البرمجة تعطيه مهارة مرنة وطريقة سريعة لفعل كل هذه الأشياء الرائعة والمثيرة للاهتمام، أليس كذلك؟ ميزة إنشاء الملفات لدينا التي تم إطلاقها منذ بضعة أسابيع والتي تمكّن Claude من إنشاء وثائق Excel و PowerPoint هي في الأساس Claude يوصل بآلة افتراضية يمكن لها تشغيل كود Python بنطاق واسع لتحرير وتحليل وإنشاء وثائق Excel وإنشاء نماذج DCF المثالية هذه، والتي أعتقد أنها مثيرة للاهتمام جداً بالنسبة لنا، أليس كذلك؟
00:06:37لذا أعتقد أن هناك الكثير من النطاقات الأخرى التي يمكن للبرمجة أن تبدأ حقاً في فتحها.
00:06:42ما الذي يختلف عن Claude للتمويل مقابل المنتجات الأخرى في السوق في الخدمات المالية؟
00:06:47أنت تعرف، هناك ثلاثة أفعال، أعتقد، حول الكثير الذي يحكم ما أريد بناءه لـ Claude للتمويل.
00:06:54وهذه هي الاسترجاع والتحليل والإنشاء.
00:06:57بدءاً من الاسترجاع، العديد من وكلاء البحث في السوق شهدت، كما تعرف، الكثير من النضج، أليس كذلك؟
00:07:05نماذج اللغة الكبيرة رائعة في التنقيب عن مجموعات كبيرة من البيانات وجمع الرؤى.
00:07:10يمكنها أن تقرأ في 5000 على الأرجح أسرع بكثير من البشر.
00:07:14لكن ما نريده في التمويل هو التأكد من أن هذه الأنظمة يمكن أن تتصل بجميع مصادر البيانات الأساسية التي يعمل فيها محللو التمويل.
00:07:23في التمويل، القدرة على كشف الرؤى أسرع من منافسيك وأقرانك، هذا هو ميزة حقيقية.
00:07:28الآن، في اتجاه المصب من ذلك، من الرائع أن نتمكن من استرجاع هذه المعلومات والاتصال بها.
00:07:35لكن القدرة على إجراء التحليل بنطاق واسع، إما من خلال البرمجة أو من خلال جداول البيانات، أساسية جداً أيضاً.
00:07:42النماذج المالية نفسها، إنها ليست مجرد أوراق Excel الجميلة هذه، أليس كذلك؟ إنها طريقة لمحللي التمويل لحقن حكمهم الخاص حول ما يبدو عليه المستقبل وما يبدو عليه التقييم الصحيح لتلك الشركة، أليس كذلك؟
00:07:57لذلك مع الأخذ في الاعتبار ذلك، نريد أن يكون Claude حقاً جيداً في فهم هذه المفاهيم المالية الأساسية والتعامل مع الأنظمة مثل Excel وجداول البيانات لتتمكن من إجراء هذا الحساب.
00:08:08ثم الجزء الثالث هو الإنشاء، أليس كذلك؟ نحن جميعاً كائنات اجتماعية داخل المؤسسة، أليس كذلك؟ نحن نقوم بعملنا ليتم مشاركته مع الآخرين.
00:08:17لذا فإن المخرجات نفسها في شكل جداول بيانات ووثائق PowerPoint وWord، وفعل هذا بطريقة جاهزة للعملاء وجاهزة لغرفة المجلس أمر مهم جداً.
00:08:26لذا نريد حقاً أن نبدأ في دفع قدرات Claude لتتمكن من فعل ذلك أيضاً بحيث يكون نظاماً نهائياً يعمل بشكل مستقل.
00:08:33هذا منطقي كثيراً.
00:08:35أشعر أنه نحن نبني هذه العناصر الأساسية ثم تنتهي بها تقريباً في الانجراف.
00:08:39إذاً لديك خطوة الاسترجاع، أليس كذلك؟ أنت تبني خادم MCP للاتصال بنظام واحد.
00:08:44لكن إذا أخذت البيانات من هذا النظام، فربما يتصل بنظام آخر بطريقة فريدة.
00:08:49على سبيل المثال، تحصل على بيانات من Snowflake.
00:08:52تجد ID فيها وتحتاج إلى ربطها بمثيل Salesforce الخاص بك.
00:08:56يمكنك بسهولة فعل ذلك مع بعض العناصر الأساسية التي بنيناها على جانب الاسترجاع.
00:09:01لكن بعد ذلك يواصل الانجراف.
00:09:03تحصل على تحليل حيث يمكن لـ Claude أن يكتب مجموعة من الأكواد وبشكل أساسي جمع بعض تلك المعلومات معاً..
00:09:11ثم أخيراً، الإنشاء هو أن تذهب حتى أبعد من ذلك وتضعه في البيئة التي يهتم بها شخص ما.
00:09:17إرسال طلب post هذا مرة أخرى إلى مثال API إلى نظام حيث يمكن لمحلل أو مشغل أن يرى المعلومات التي توصل إليها Claude.
00:09:25لذا دعنا نتحدث قليلاً أكثر حول ما هو بالفعل Claude للتمويل.
00:09:30كيف يعمل؟ ما الذي يجعله خاصاً جداً؟ حتى هناك ثلاث طبقات ننظر إليها في حلنا.
00:09:35النماذج والقدرات الفاعلة والمنصة.
00:09:38بدءاً من النماذج نفسها.
00:09:39في الأساس، نحن مختبر بحث، أليس كذلك؟ كل شيء نفعله يهدف حقاً إلى جعل Claude أفضل نموذج للخدمات المالية.
00:09:47الآن تمثل التمويل بعض التحديات المثيرة للاهتمام بالنسبة لنا، أليس كذلك؟ البرمجة هي شيء يمكننا اختباره كل يوم كمهندسي برمجيات ومديري المنتجات.
00:09:57لكن هناك عدد قليل جداً من المصرفيين الاستثماريين داخل هذه الجدران من Enthropic.
00:10:03لذا هنا حيث نحن متحمسون فعلاً للعمل مع العملاء الأوائل مثل BCI و Pearl في Weinberg و MBIM لإخبارنا بالفعل ما هي حالات الاستخدام التي يهتمون بها حقاً؟ ما الذي يبدو جيداً؟ وثم ساعدنا، والأهم بكثير، كشف الفجوات التي يمكننا إحضارها إلى عملية البحث.
00:10:21الشيء الثاني هو على جانب المنتج، أليس كذلك؟ القدرات الفاعلة هي في الأساس الكود الذي نكتبه لتمكين المستخدمين من التفاعل مع النماذج.
00:10:31لقد بنينا قدرات مثل البحث العميق.
00:10:34الآن نحن مستثمرون حقاً في أن نتمكن من دمج Claude في جميع الأسطح الأساسية التي تعمل فيها.
00:10:40ليس فقط Claude للمؤسسة، Claude AI، بل أيضاً امتداد المتصفح و Excel و Chrome والأسطح الأخرى التي يعمل فيها محللونا وعملاء المؤسسات لدينا يومياً.
00:10:51الجزء الأخير هو أننا نريد مرة أخرى بناء منصة مرنة حقاً يمكن تخصيصها ونشرها بسهولة جداً لعملائنا.
00:10:58هذا هو السبب في أننا أمضينا الكثير من الوقت مع شركاء الصناعة مثل S&P و Faxat و Pitchbook لبناء هذه التكاملات بحيث يمكن أن تكون هذه الوكلاء قوية قدر الإمكان.
00:11:09لذا أنا فضول، كيف كان التبني، أليس كذلك؟ من يستخدم هذا؟ لماذا هم متحمسون بشأنها؟ اسر لنا خلالها.
00:11:17كما ذكرت من قبل، نحن نرى حقاً جيوباً من التبني عبر الصناعة بأكملها.
00:11:22غالباً ما يُطلب مني، أنت تعرف، أي sub-verticals ترى اعتماد الذكاء الاصطناعي فيها في التمويل؟ أعتقد أنه أقل بكثير حول sub-verticals، لكن أكثر بكثير حول الثقافة التي أنشأها عملاؤنا حقاً، أليس كذلك؟ الذي يتطلب مزيجاً جيداً من التشجيع من القمة إلى الأسفل وتقليل الحواجز، لكن أيضاً ثقافة التجريب من الأسفل إلى الأعلى، أليس كذلك؟ لتجربة جميع هذه الأدوات هناك لمعرفة ما يكون منطقياً..
00:11:51مع ذلك في الاعتبار، أعتقد أن بعض العملاء الرئيسيين الذين رأينا تبنياً قوياً منهم، على سبيل المثال BCI، لقد حول طريقة عملهم بشكل أساسي.
00:12:48هناك هذه الأشياء تسمى تحليل الأشياء المماثلة التي يقوم بها المحللون، والتي تعني في الأساس أنك تقارن المقاييس المالية والتشغيلية لكل هذه الشركات المختلفة لمعرفة ما إذا كانت تتداول بالقيمة الصحيحة.
00:14:10المحللون يفعلون هذا بشكل ثابت في ورقة إكسل واحدة يقومون بتحديثها يدويًا كل أسبوع وكل ربع سنة..
00:14:50بدءاً من البحث، نحن أخيراً نبدأ في الاستثمار في كل من المعالجة المسبقة المحددة ومعالجة ما بعد التدريب للتمويل.
00:14:58على جانب المنتج، ثلاثة أشياء أنا متحمس جداً حولها..
00:15:01أحدها هو الذهاب أعمق كثيراً في sub-verticals محددة.
00:15:05الأسهم الخاصة لها احتياجات مختلفة جداً عن صناديق التحوط وشركات التأمين والبنوك الاستثمارية.
00:15:12تريد أن تبدأ حقاً في فهم وتقشير الفروق الدقيقة في تلك سير العمل والتأكد من أن المكونات التي نبنيها تخدم بالكامل تلك سير العمل.
00:15:21نحن متحمسون أيضاً حول القدرة على جعل Cloud في كل مكان، أليس كذلك؟ ليس فقط في المتصفح، بل ضمن Excel وفي PowerPoint.
00:15:30في PowerPoint و Excel، أعتقد أنه لا يزال لدينا الكثير من الغرفة لتحسين جودة هذه المخرجات.
00:15:37لذا متحمس للعمل مرة أخرى بصراحة مع البحث وإحضار هذه القدرات إلى المنتج.
00:15:42على جانب الشراكة، من المهم جداً بالنسبة لنا أن نعمل بشكل وثيق مع الصناعة.
00:15:47كان من المشجع أن نرى حقيقة أن خوادم MCP لم تكن موجودة سوى ستة أشهر وقادة الصناعة الرئيسيون مثل S&P و Facset قد نشروا بالفعل نسخ وظيفية رائعة من خوادم MCP الخاصة بهم.
00:16:00نريد أن نواصل جمع الصناعة معاً، بما في ذلك بعض الإعلانات الأخيرة التي أعلناها.
00:16:05الجزء الأخير هو العمل بشكل وثيق جداً مع عملاء المؤسسات لدينا، أليس كذلك؟ في الأساس، هذا كيف نعمل معاً، أليس كذلك، لترجمة احتياجاتهم والمساعدة في بناء قدرات البحث والمنتج لتلبية تلك الاحتياجات..
00:16:21أنا بالتأكيد أتفق مع ذلك، لأنه ليس الجميع يأتون من خلفية الخدمات المالية مثلك في Enthropic.
00:16:27وبالتالي أشعر أنه نتعلم الأكثر من العملاء الذين نذهب عميقاً معهم، خاصة عندما يكونون مثل تصميم evals، على سبيل المثال.
00:16:35هذا يعطينا الكثير من الإشارة حول كيفية عمل النموذج بالفعل في الإنتاج.
00:16:39وأعتقد أن هذا المستوى من التعاون هو ما نسعى إليه مع Cloud للتمويل.
00:16:44أعتقد أن هذا هو الشيء الرئيسي الذي أشجع عملاء المؤسسات لدينا على التفكير فيه.
00:16:49أنت تعرف، evals تبدو مثل هذه المفاهيم الغامضة، لكنها بسيطة جداً.
00:16:54هناك مهام تهتم بها ومشاكل تريد حلها وتعريف واضح لما يبدو جيداً لتلك المهام.
00:16:59من المهم جداً لعملاء المؤسسات أن يكونوا مدروسين حول هذه المشاكل بدلاً من التفكير في، يا إلهي، أحتاج إلى حقن الذكاء الاصطناعي في كل جزء من عملي..
00:17:09وهذا كيفية تعاوننا بشكل وثيق جداً مع عملاء المؤسسات.
00:17:13نحن نحضر تلك evals مباشرة إلى عملية التدريب، مباشرة إلى خط أنابيب المنتج بحيث يمكننا تقديم هذه القدرات لعملائنا.
00:17:22100 في المائة.
00:17:23حسناً، شكراً كبيراً لك يا نيك.
00:17:25كان هذا رائعاً.
00:17:26أقدر لك أن تأخذ الوقت.
00:17:28شكراً لوجودك معي يا ألكسندر..