تأخر هيكلة بيانات صناديق الاستثمار

أعرب تيتسو نوجوتشي، الرئيس التنفيذي لشركة سيمنتيك بيس في طوكيو-تشو، وهي شركة متخصصة في دعم استخدام الذكاء الاصطناعي للمؤسسات المالية، ومؤسس متسلسل، عن قلقه من أن صناديق الاستثمار وحدها قد تُستبعد من خدمات إدارة الأصول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي التوليدي. ويعود ذلك إلى أن معظم بيانات أكثر من 5800 صندوق استثماري لم تُحوَّل بعد إلى صيغة XBRL.

تُفصح شركات إدارة الأصول عن معلومات صناديق الاستثمار عبر نظام الإفصاح الإلكتروني التابع لهيئة الخدمات المالية اليابانية (EDINET)، لكن الإفصاح يقتصر على اسم الصندوق والميزانية العمومية وقائمة الأرباح والخسائر، فيما لا تزال البنود الرئيسية مثل نسبة رسوم الأمانة، والأوراق المالية المدرجة ضمن المحفظة، وتطور صافي الأصول، غير متاحة على هيئة بيانات منظمة قابلة للمقارنة. وحتى عندما يقرأ الذكاء الاصطناعي التوليدي بيانات صناديق الاستثمار اليابانية، فإنه قد لا يتعامل معها على نحو سليم، كما قد يسبب ذلك هلوسة، أي إنتاج معلومات تبدو مقنعة لكنها مخالفة للواقع. وقالت التقارير إن هناك أيضا حالات خلط فيها بين 'الأرباح الموزعة' للشركات المستثمَر فيها و'التوزيعات' التي تدفعها صناديق الاستثمار للعملاء.

التمهيد لعصر يعتمد على الذكاء الاصطناعي

يعود هذا التأخر إلى أن القطاع كان يتحفظ على مقارنة بيانات صناديق الاستثمار بصورة مباشرة وما قد يترتب على ذلك من ترتيب الأفضلية والأسوأ. ويقول مسؤول سابق شغل منصب الرئيس التنفيذي في شركة إدارة أصول تابعة لأحد البنوك الكبرى: 'إعداد البيانات مكلف. وإذا لم نتمكن من إظهار منفعة تتجاوز التكلفة، فلن نحصل على توافق حتى لو قدمنا الاقتراح'.

لكن انتشار الذكاء الاصطناعي التوليدي بدأ يغير البيئة. ففي مايو، أعلن بنك Mitsubishi UFJ عن تقديم خدمة 'Apps in ChatGPT' باستخدام البنية التحتية للبيانات المالية التابعة لشركة Moneytree التي تدير تطبيقات لإدارة شؤون الأسرة. ويمكن للمستخدمين، بمجرد سؤال النظام عن الحسابات المرتبطة والأرصدة والإنفاق خلال الشهر الحالي، الاطلاع على سلوكهم المالي عبر الرسوم البيانية والجداول.

كما بدأت 28 شركة، بينها البنوك الثلاثة الكبرى، مبادرات لدعم إدارة الأصول الشخصية عبر الذكاء الاصطناعي. وتهدف هذه الجهود إلى إتمام كل شيء، من البحث عن صناديق الاستثمار ومقارنتها حتى إبرام عقد الشراء، من خلال الحوار مع الذكاء الاصطناعي. غير أن الاكتفاء بتحويل جزء من بيانات صناديق الاستثمار إلى XBRL يجعل من الصعب بناء محفظة مثلى للمستخدمين. وسيكون مدى التقدم في تحويل البيانات إلى XBRL محور التركيز في المرحلة المقبلة.

في الولايات المتحدة، لا تقتصر البيانات المحولة إلى XBRL على مخاطر وعوائد صناديق الاستثمار، بل تشمل أيضا تفاصيل الأصول المحتفظ بها. وفي المقابل، لا يزال الجدل قائما في اليابان والولايات المتحدة معا بشأن ما إذا كانت التوصيات الاستثمارية التي يقدمها الذكاء الاصطناعي ترقى إلى المشورة الاستثمارية أو الإدارة الاستثمارية المفوضة بالكامل. وتواصل سيمنتيك بيس، بالتعاون مع وسطاء الإنترنت الكبار وشركات إدارة الأصول وغيرها، العمل على هيكلة بيانات صناديق الاستثمار غير المجهزة ودمجها في النماذج اللغوية الكبيرة للمؤسسات المالية. ويقول نوجوتشي إن الهدف هو 'نسخة رقمية من EDINET لصناديق الاستثمار'.

وبحسب إحصاءات تدفقات الأموال الصادرة عن بنك اليابان، بلغت الأصول المالية للأسر اليابانية 2386 تريليون ين في نهاية مارس. ومن هذا الإجمالي، ارتفعت الأسهم وصناديق الاستثمار إلى 563 تريليون ين، بزيادة تقارب 30% خلال عام واحد، لتقترب من 584 تريليون ين الخاصة بالتأمين والمعاشات وغيرها. ومع ترسخ الاستثمار في حياة الأسر، فإن دفع التخصيص الفردي للاستثمارات باستخدام الذكاء الاصطناعي يتطلب تهيئة بيانات يسهل على الذكاء الاصطناعي قراءتها.

إذا وجدت هذه المقالة مفيدة، فلا تتردد في مشاركتها.