Aperçu rapide du marché américain du 3 septembre 2025 1. VIXY a chuté de 2,34 %, à 35,5. 2, Les trois grands indices américains sont en ordre disparate. L'indice Dow Jones a baissé de 0,05 %, s'établissant à 45271,23 points ; l'indice S&P 500 a augmenté de 0,51 %, atteignant 6448,26 points ; l'indice composite Nasdaq a progressé de 1,02 %, s'établissant à 21497,73 points. 3. Nvidia a chuté de 0,07 %, Microsoft a augmenté de 0,05 %, Apple a augmenté de 3,81 %, Google C a augmenté de 9,01 %, Amazon a augmenté de 0,29 %, Meta a augmenté de 0,26 %, Broadcom a augmenté de 1,39 %, Tesla a augmenté de 1,44 %. 4. L'indice Nasdaq China Golden Dragon a chuté de 0,19 %. La plupart des actions chinoises populaires ont baissé, avec Zai Lab en baisse de 6,12 %, NIO en baisse de 3,95 %, XPeng en baisse de 2,6 %, Alibaba en baisse de 1,52 %, Li Auto en baisse de 1,23 %, JD.com en baisse de 1,2 %, TAL Education en baisse de 0,76 % et New Oriental en baisse de 0,65 %. Legend Biotech a augmenté de 5,06 %, Pinduoduo a augmenté de 2,22 %, Tencent Music a augmenté de 1,71 % et Baidu a augmenté de 0,11 %. 5. Les mineurs de Bitcoin American Bitcoin ont augmenté de 16,52 % le jour de leur introduction en bourse.

WEMIX — La puissance du gaming Blockchain en 2025 1. Une stratégie de retour forte WEMIX a récemment lancé un plan de relance audacieux pour renforcer son écosystème et restaurer la confiance parmi les utilisateurs et les investisseurs. Au cours de la Phase 1, la plateforme a réalisé un rachat de jetons de 7,5 millions de dollars ( du 14 mars au 21 0192837464656574839201, en utilisant des stratégies TWAP et VWAP pour réduire l'offre en circulation avec un minimum de perturbation sur le marché. Cette opération a été auditée de manière indépendante pour garantir la transparence. La phase 2 est déjà en cours, avec pour objectif de racheter 20 millions de jetons WEMIX supplémentaires, soulignant ainsi l'engagement à long terme de WEMIX envers la stabilité des jetons et la confiance de la communauté. 2. Développer et engager l'écosystème de jeux L'innovation de l'écosystème WEMIX continue de livrer : WEMIX PLAY se distingue en tant que plateforme de jeux Web3 mondiale, alliant blockchain et jeux avec plus de 73 disponibles ) et plus de 100 titres anticipés (, et un TVL GameFi dépassant 50 millions de dollars début 2024. WEMIX a intégré 56 nouveaux jeux en 2023—plus que toute autre plateforme blockchain. Les points forts notables incluent MIR4, le premier MMORPG commercialement réussi de l'industrie avec une économie blockchain fonctionnelle, attirant plus de 245 000 joueurs. Sa suite, MIR M : Vanguard and Vagabond, compte déjà plus de 15 000 joueurs. 3. Titre à venir : Legend of YMIR & G-WEMIX Tokenomics L'avenir du gaming Blockchain sur WEMIX s'annonce épique : Legend of YMIR, un MMORPG à thème nordique à venir, introduit G-WEMIX, une monnaie in-game que les joueurs peuvent gagner grâce à du contenu compétitif inter-serveurs tel que des chasses aux monstres et des raids. G-WEMIX peut être échangé 1:1 contre $WEMIX, offrant à la fois une utilité dans le jeu et une valeur réelle. Une réserve WEMIX de 7,5 millions de dollars soutient la structure, garantissant la stabilité et récompensant le gameplay. 4. Amélioration de l'infrastructure utilisateur et de la transparence WEMIX a récemment annoncé le lancement d'un explorateur de blockchain unifié—un pas vers une meilleure transparence, une meilleure utilisabilité et une meilleure compréhension de l'écosystème pour les développeurs et les utilisateurs. --- Tableau de résumé Fonctionnalité Points forts Santé du Token Rachat multi-phases pour réduire l'offre et renforcer la confiance Profondeur de jeu WEMIX PLAY mène l'expansion de GameFi ; des titres comme MIR4 offrent un fort engagement des joueurs Projets de jeux innovants G-WEMIX introduit une valeur réelle aux progrès dans le jeu dans Legend of YMIR Outils d'écosystème L'explorateur de blockchain unifié améliore l'accès et élimine les frictions --- Réflexions finales WEMIX tisse ensemble un récit convaincant de croissance de l'écosystème, de confiance des investisseurs et d'innovation dans le domaine du jeu. Son plan de récupération en plusieurs phases, sa plateforme GameFi expansive, le lancement prochain d'un MMORPG et ses outils de développement améliorés signalent une trajectoire sérieuse vers le devenir un écosystème de jeu Web3 de premier plan.

😻🚨ALİEN CAT LEGEND🚨😻 Achetez pendant que c'est bon marché et commencez à réaliser des profits 😻😻 https://www.gate.io/nft/collection/20732/Alien%20Cat%20Legend

😻🚨ALİEN CAT LEGEND🚨😻 Achetez pendant que c'est bon marché et commencez à réaliser des profits 😻😻 https://www.gate.io/nft/collection/20732/Alien%20Cat%20Legend

Le copy trading pendant un mois a nécessité un investissement d'environ cinq mille u, j'ai choisi une trentaine de lead traders en copy trading, chacun avec 100 u. Le master en quantitatif Rayn avec 1000 u est plutôt stable. Les traders soigneusement sélectionnés comme 无忧无虑, 人生到处知何似, 老衲要囤币, 奥利奥大王, et yunpapa ont des rendements stables. Les rêveurs et 富贵小姨 ont un taux de réussite élevé et ont également suivi des comptes agressifs sur BTC et ETH, le legend de 300 u et les All in, et longmoney sont moyens. 时屿 et 1 an 100 fois ont été ajoutés lors des diffusions officielles mais ont subi de fortes retraits. 海蓝以太舔狗 et 百战百胜 ont tous deux été liquidés. De plus, 沉着冷静三省自身 et 牛转乾坤, jusqu'à la mort, ont presque tout perdu et ont arrêté le copy trading. 一口一口吃肉 et 智研社戴维 ont perdu 30%, ce qui est un peu difficile à supporter, le nom ne correspond pas à la réalité. japex et 币吃大肉 n'ont pas ouvert de position depuis quinze jours, chaque jour ils vous font voler, ça fait aussi une semaine. 古希腊, qui s'occupait du buy the dip, a seulement appelé pour un poulet frit près du seuil de protection du capital. Le meilleur rendement vient de 小姨 jouant en ultra court, et regarder souvent les diffusions en direct avec甲乙饼 a également donné de légers bénéfices. Regarder les diffusions en direct près de l'ouverture du marché américain est devenu une habitude, la valeur émotionnelle de cette compagnie est meilleure que celle des autres plateformes d'échange. J'ai rouvert un nouveau compte avec un rabais plus élevé et ajouté une dizaine de positions, en étant un gérant lâche, je descend parfois dans l'arène pour tenter ma chance.

GM Legend Le sujet d'aujourd'hui est @pudgypenguins PENGU PENGU PENGU PENGU

#WEMIX# les joueurs rechargent et consomment wemix dans Legend 4 Night Raven Memories of Throne Lors de la recharge, une nouvelle adresse unique sera générée pour que vous puissiez la recharger afin de terminer la transaction, puis une nouvelle adresse unique transférera wemix à cette adresse, qui est équivalente à l’adresse de destination de stockage de wemix pour trois jeux Mais il y a une heure et demie, tout a été transféré à l'échange, et il y a une heure et demie, le graphique horaire de Gate avait juste un volume de transactions de 40k. Une vente massive évidente Vendre du wemix n'est pas un problème, après tout, c'est un revenu officiel, il est impossible de ne pas vendre. Mais je me souviens qu'il avait dit auparavant que 5 % des revenus de recharge de wemix dans le jeu seraient détruits. En fait, ils n'ont rien détruit, tout est complètement dégoûtant.

#WEMIX# ça commence à rêver de Legend 5 et Night Crow 2 Legend 5 a encore des pistes pour l'année prochaine, mais pour Night Crow 2, ne vous faites pas d'illusions, il ne sortira pas l'année prochaine.

#WEMIX# Le 19 août 2025, Legend of Ymir ouvrira les inscriptions mondiales. Êtes-vous prêt à aller sur la lune ?

#WEMIX# La pré-inscription de la légende d'Ymir commence demain WEMIX PLAY x ROM : Golden Age lancement mondial, un grand merci à Fireside Chat Je remercie sincèrement tous les joueurs pour leur soutien et leur attention constants depuis le début des préinscriptions de ROM: Golden Age jusqu'à son lancement mondial. Grâce à la participation et au soutien enthousiastes de chacun, ROM: Golden Age a pu rencontrer les joueurs du monde entier comme prévu. Pour exprimer notre gratitude, nous avons préparé un événement en direct intitulé "WEMIX PLAY Fireside Chat". Le Fireside Chat portera sur les points suivants : remercier les joueurs du monde entier pour leur soutien à ROM: Golden Age et présenter l'événement de préinscription à venir, Legend of YMIR. 【WEMIX PLAY Fireside Chat】 • Date de l'événement : 14 août 2025 à 12:00 (UTC+0) Nous partagerons nos attentes et nos aspirations pour le futur parcours de WEMIX PLAY lors de la discussion informelle de WEMIX PLAY, et nous invitons tous à participer activement ! Merci de votre soutien.

🗽🆕 Robinhood US liste #ONDO##et #FLOKI# Aussi, #BONK#, #PENGU#, #PNUT#, et #XLM##sont désormais disponibles à la négociation sur Robinhood Legend. #crypto#

Les jeux doivent être amusants, les projets doivent rapporter de l'argent, mais les jeux Web3 ne peuvent en choisir qu'un ? "Nous ne vieillissons pas parce que nous arrêtons de jouer, mais nous arrêtons de jouer parce que nous vieillissons vraiment." J'ai toujours aimé les jeux vidéo. Je suis très heureux de vivre à cette époque - les jeux vidéo ne sont plus seulement un moyen de divertissement pour les enfants, mais deviennent progressivement un divertissement légitime que les adultes peuvent également apprécier sans hésitation. Elon Musk est un bon exemple. Il y a une donnée peu connue que j'aime toujours mentionner : la taille de l'ensemble de l'industrie du jeu est deux fois celle de l'industrie cinématographique, et l'industrie cinématographique est elle-même deux fois celle de l'industrie musicale. Les jeux ne sont pas seulement mainstream, mais constituent un mainstream de taille super. Et au cours de ces dernières années, le niveau de contenu des jeux vidéo a considérablement augmenté sans que l'on s'en rende compte. Maintenant, n'importe quel grand titre AAA a entre 60 et 100 heures de contenu de jeu, dont au moins 10 à 30 heures sont des contenus narratifs. En d'autres termes, en termes d'histoire, c'est presque l'équivalent de la trilogie du "Seigneur des Anneaux". Si une œuvre a des suites ou est transformée en une série, sa durée narrative peut même approcher celle de "Game of Thrones". Regardez "Death Stranding" de Hideo Kojima (je n'ai pas encore joué à la suite, ne spoilons pas dans les commentaires), c'est presque un film interactif ; "Yakuza" raconte l'histoire de la vie de Kazuma Kiryu ; "The Elder Scrolls" a créé un monde fantastique complet ; "Cyberpunk 2077", "Fallout", "The Last of Us" ont même développé leurs propres séries télévisées ; "Red Dead Redemption", "Final Fantasy", "The Legend of Zelda", "The Witcher", "God of War"... Je pourrais parler encore longtemps. Donc, pour quelqu'un comme moi qui est à la fois dans l'univers de la cryptomonnaie et qui aime les jeux vidéo, voir que les jeux Web3 ont encore du mal à percer est vraiment douloureux. Beaucoup de gens ne comprennent pas vraiment où se situe le problème des jeux Web3. Ils pensent que les jeux Web3 connaissent simplement une période de refroidissement, comme d'autres zones, et qu'une fois le cycle revenu, ils reviendront inévitablement. Je ne suis pas si optimiste, car les jeux Web3 n'ont toujours pas résolu leur contradiction fondamentale. **Les jeux Web3, au fond, ce sont toujours des jeux.** Les personnes qui aiment un certain jeu doivent finalement passer du temps à vraiment y jouer et à en profiter. Mais en même temps, les jeux Web3 sont aussi un projet d'investissement. La plupart des projets ont leur propre jeton et modèle économique. Les personnes qui aiment ce "projet" vont investir de l'argent en espérant obtenir un retour. Ainsi, contrairement à d'autres domaines, si vous souhaitez soutenir un projet de jeu Web3, vous devez "investir doublement" - consacrer à la fois du temps et de l'argent. Et cette contradiction ne s'arrête pas là. En tant que jeu, vous espérez bien sûr que les joueurs puissent jouer longtemps, rester, et ne pas abandonner après deux ou trois heures. La situation idéale est que les joueurs puissent jouer pendant quelques mois, voire des années. Mais en tant que projet, l'équipe et les investisseurs espèrent bien sûr que le jeton décolle le plus rapidement possible. La situation idéale est qu'il atteigne la lune en quelques semaines, voire quelques jours après son lancement. Ainsi, ces deux objectifs s'opposent toujours sur la ligne du temps, avec une contradiction fondamentale. L'équipe de développement finit souvent par faire des compromis : soit elle compresse le contenu du jeu et le rend plus court ; soit elle crée une expérience inefficace remplie de quêtes à accomplir pour prolonger le temps de rétention et forcer la "communauté à se développer". C'est vraiment difficile - et dans la réalité, il existe tellement de meilleures alternatives. Que ce soit pour les jeux ou pour l'investissement. Si vous me demandez de passer 200 heures à jouer à "Elden Ring" (un titre presque universellement reconnu comme un chef-d'œuvre), je ne pourrai pas passer du temps à jouer à d'autres jeux ; si je dois dépenser 200 dollars pour acheter un jeton de jeu Web3 et que je dois compter sur "jouer pour gagner" pour récupérer cet argent, je préférerais utiliser ces 200 dollars pour acheter d'autres jetons. C'est l'un des problèmes, mais c'est le plus fondamental et le plus difficile à résoudre. Bien sûr, les problèmes rencontrés par le Web3 Gaming ne proviennent pas uniquement de Web3 lui-même. Les changements sur le marché traditionnel du jeu au cours des dernières années ont également eu un impact sur le Web3 : par exemple, après le COVID, la plupart des gens passent moins de temps à jouer ; les entreprises de jeux s'appuient de plus en plus sur des marques existantes pour maintenir leur base ; les contenus qui prônaient autrefois la diversité, l'égalité et l'inclusivité (DEI) ont vu leur tendance politique changer, et de nombreux jeux doivent maintenant être reconditionnés... Tous ces défis internes et externes ont contribué à façonner l'état actuel du Web3 Gaming. Mais en parlant de cela - il n'est pas nécessaire d'être trop pessimiste. De vrais jeux Web3 exceptionnels vont certainement émerger, il suffit de prendre un peu plus de temps, un peu plus de patience, et même un peu plus de courage pour "laisser de côté les obsessions de l'industrie" et se concentrer à nouveau sur la création de bons jeux. J'attends toujours l'apparition de ce jeu et je crois qu'il viendra un jour.

#WEMIX#Demain, lundi, les employés de Yumeide vont travailler, et ils sauront ce qu'est l'Information positive. Aujourd'hui, c'est encore inconnu, pourquoi on ne sait pas l'ampleur de la hausse ? Est-ce vraiment le capital apporté par la big dump de l'autre côté ? Avec le lancement de 2 jeux de Yumeide, et la première test de Black Hawk qui s'est parfaitement terminée, il y aura plus de nouveaux arrivants. Attendons ensemble, peut-être que l'an prochain, Legend 5 atteindra vraiment un nouveau sommet, surtout avec la demande officielle de stablecoin, en tant que source de stablecoin en Corée, cela apportera de nouveaux débutants. Peut-être que l'année prochaine, ou à la fin de l'année, cela sera à nouveau sur la plateforme d'échange coréenne.

Gate organise actuellement le concours de trading Wemix (WEMIX) pour célébrer le prochain MMORPG blockchain, Legend of YMIR, par WEMIX. Rejoignez dès maintenant et partagez le pool de prix de 59,995 WEMIX... https://www.gate.com/campaigns/1420?ref=VLBCBW9WUG&ref_type=132

Cette entreprise prévoit d'émettre une stablecoin en renminbi offshore. La société cotée à Hong Kong, Jin Yong Investment Limited (établie aux îles Caïmans, abrégée "Jin Yong Investment"), a récemment publié un avis volontaire annonçant qu'elle a conclu un partenariat stratégique avec AnchorX, une nouvelle qui a suscité un large intérêt sur le marché. Conformément au "Mémorandum de coopération stratégique" signé par les deux parties, AnchorX émettra un stablecoin "AxCNH" adossé au renminbi offshore au taux de 1:1, grâce à sa technologie de registre distribué de pointe et à ses mesures de cybersécurité rigoureuses. Après son émission, ce stablecoin fonctionnera de manière autonome en dehors des réseaux de paiement internationaux traditionnels, ce qui permettra non seulement de réduire efficacement la dépendance au dollar et au système SWIFT, mais aussi de diminuer considérablement les divers coûts liés aux transactions, tout en réalisant un règlement instantané 24/7 à l'échelle mondiale, apportant ainsi une amélioration révolutionnaire de l'efficacité pour les transactions transfrontalières. Dans son annonce, Jinyong Investment a souligné que le lancement de l'AxCNH revêt une importance capitale, car il facilitera la circulation plus efficace du yuan offshore vers les marchés étrangers, élargissant considérablement les scénarios d'application du yuan auprès des utilisateurs étrangers, et augmentant ainsi la reconnaissance et l'acceptation du yuan offshore sur le marché international, injectant une forte dynamique dans le processus d'internationalisation du yuan. De plus, selon le "Mémorandum de coopération stratégique", Jinyong Investment et AnchorX (ou ses affiliés) prévoient d'explorer des collaborations potentielles dans plusieurs domaines : • Paiement et commerce transfrontaliers : Promouvoir activement l'utilisation d'AxCNH dans les paiements transfrontaliers et les règlements commerciaux, en offrant un soutien solide aux entreprises chinoises dans leurs échanges commerciaux avec les régions étrangères. En utilisant cette stablecoin, les entreprises peuvent efficacement réduire les risques liés aux fluctuations des taux de change, diminuer les coûts de transaction, tout en améliorant considérablement l'efficacité des paiements transfrontaliers et la liquidité des fonds, rendant les échanges commerciaux internationaux plus fluides. • Expansion des scénarios d'application des stablecoins : explorer l'application d'AxCNH dans les règlements des transactions financières dans divers domaines tels que les titres, les contrats à terme et le marché des changes. Cela fournira aux institutions financières et aux nombreux investisseurs des outils de négociation pratiques et efficaces, contribuant à améliorer la liquidité et l'activité de l'ensemble du marché des transactions financières, favorisant ainsi le développement sain du marché financier. • Trading et gestion d'actifs numériques : s'engage à développer une plateforme de trading d'actifs numériques basée sur l'AxCNH et des services connexes, offrant aux investisseurs des analyses de marché professionnelles, l'élaboration de stratégies de trading, etc., pour répondre pleinement aux besoins diversifiés des investisseurs dans le domaine des actifs numériques. • Investir dans la technologie blockchain et la fintech : Augmenter les investissements dans la recherche et développement de la technologie blockchain, l'expansion des applications et l'innovation en fintech, afin d'explorer en profondeur le potentiel des nouvelles technologies et d'offrir un soutien technique solide et une forte dynamique d'innovation pour le développement continu des activités des deux parties. Selon des informations, AnchorX est une entreprise de technologie financière basée à Hong Kong, fondée en mars 2024, qui se concentre sur l'émission de stablecoins et l'application de la technologie blockchain. Il convient de noter qu'avant et après la création de l'entreprise, Hong Kong a activement encouragé la législation sur les stablecoins (un document de consultation a été publié en décembre 2023), et l'un de ses projets phares est l'émission d'un stablecoin "AxHKD" lié au dollar de Hong Kong au taux de 1:1. Ce stablecoin utilise une technologie de registre distribué avancée et s'appuie sur des réserves de liquidités en espèces et d'actifs très liquides en dollars de Hong Kong pour garantir la stabilité de sa valeur. En février de cette année, AnchorX a réalisé une avancée importante : l'Agence des services financiers d'Astana, l'organisme de régulation financière du Kazakhstan, a approuvé en principe ses services monétaires liés aux actifs numériques, en particulier lui permettant d'opérer en tant qu'émetteur de stablecoins en monnaie fiduciaire. C'est la première fois que le Kazakhstan approuve des activités liées aux stablecoins, marquant une étape clé pour AnchorX dans son expansion sur le marché d'Asie centrale. Il convient de noter que le volume du commerce bilatéral entre le marché d'Asie centrale, y compris le Kazakhstan, et le marché chinois continue d'augmenter. Cette tendance crée un large espace pour l'application des stablecoins dans le domaine des paiements transfrontaliers. AnchorX a manifestement saisi cette opportunité de marché et prévoit donc d'émettre un stablecoin adossé au yuan offshore afin de faciliter le déroulement pratique du commerce transfrontalier entre les deux parties. Jin Yong Investment, en tant que société d'investissement holding intégrée basée à Hong Kong, opère dans un large éventail de domaines, y compris la gestion d'actifs, le conseil en valeurs mobilières, l'investissement propre et les services de gestion de la relation client. Sa société mère est Hongyi Investment, membre de Legend Holdings, qui est un groupe d'investissement bien connu en Chine, gérant plus de 16 milliards de dollars d'actifs, avec une solide puissance. Jin Yong Investment a déclaré que si la coopération stratégique avec AnchorX pouvait progresser sans heurts, cela représenterait une occasion précieuse pour l'entreprise d'obtenir un portefeuille d'investissements diversifié, ce qui l'aiderait à saisir le potentiel de forte croissance du marché des cryptomonnaies tout en favorisant une connexion efficace entre la finance traditionnelle et le nouveau monde Web3, augmentant ainsi potentiellement l'influence du marché de l'entreprise et sa compétitivité. De plus, la signature de ce mémorandum de coopération stratégique répond également à la nouvelle politique du gouvernement de Hong Kong, et Jin Yong Investment explorera activement les opportunités d'investissement potentielles dans AnchorX à l'avenir. Peut-être en raison de l'impact positif de cette annonce de coopération stratégique, le prix de l'action de Jin Yong Investment a brillé le 8 juillet, clôturant à 12,6 HKD, avec une hausse de 533,17 %.

🎮 Légende du Quiz YMIR – Réponses Officielles ! 🛡️ Propulsé par l'écosystème WEMIX 3.0 🌐 1️⃣ Quel est le nom du principal jeu blockchain de WEMADE|WEMIX prévu pour un lancement mondial au deuxième semestre de 2025 ? ✅ Légende de YMIR 2️⃣ Lequel des éléments suivants n'est PAS une classe jouable dans Legend of YMIR ? ✅ Sorcier 3️⃣ Que peuvent gagner les joueurs en jouant à Legend of YMIR ? ✅ WEMIX 4️⃣ Où se déroule Legend of YMIR ? ✅ Un monde mythique nordique ( basé sur la mythologie nordique ) 5️⃣ Quel type de jeu est Legend of YMIR ? ✅ MMORPG d'action en monde ouvert 6️⃣ Quel type d'économie le Legend of YMIR vise-t-il à fournir ? ✅ Économie plafonnée, transparente et propulsée par la blockchain 7️⃣ Quel mécanisme de consensus utilise WEMIX ? ✅ Preuve d'Autorité basée sur le Stake (SPoA) 8️⃣ Quelle est la pièce native de l'écosystème WEMIX ? ✅ WEMIX 9️⃣ Quel est l'un des axes principaux de l'écosystème WEMIX3.0 ? ✅ WEMIX PLAY (plateforme de jeu blockchain) 🔟 Quand a lieu la réduction de moitié de WEMIX ? ✅ Tous les deux ans --- 📢 Rejoignez l'avenir du jeu & gagnez tout en jouant ! #WEMIX# #LegendOfYMIR# #PlayToEarn# #Web3Gaming# #CryptoGaming#

🏆 Rejoignez le défi de questions-réponses pour gagner des jetons avec $WEMIX & Legend of YMIR, et partagez 11 999 $WEMIX de récompenses. Participez à l'activité pour gagner des jetons afin d'échanger des chances de tirage au sort. Terminez des tâches pour obtenir plus de jetons et participer au grand tirage au sort. Cliquez pour participer : https://www.gate.com/activities/answer-earn?period_num=343 🎁 Les nouveaux utilisateurs n'ont qu'à répondre correctement à une question pour partager un pool de récompenses de 1 200 $WEMIX. Détails de l'événement : https://www.gate.com/announcements/article/45919 #答题赚币 ##WEMIX#

#LEGEND# dernier pet avant le delisting 🤣

🏆 Rejoignez le défi de questions-réponses $WEMIX & Legend of YMIR pour gagner des jetons, et partagez 11 999 $WEMIX en récompenses. Participez à l'événement pour gagner des points et échanger contre des chances de tirage au sort. Terminez des missions pour obtenir plus de points et participer à un grand tirage au sort. Cliquez pour participer : https://www.gate.com/activities/answer-earn?period_num=343 🎁 Les nouveaux utilisateurs n'ont qu'à répondre correctement à une question pour se partager un pool de récompenses de 1 200 $WEMIX. Détails de l'événement : https://www.gate.com/announcements/article/45919 #答题赚币 ##WEMIX#

Piste : Agent IA LEGEND AI Agents for Sports est une entreprise pionnière dans le domaine de la technologie sportive, reconnue par le Comité International Olympique. Nous collaborons avec des organisations de premier plan telles que la Fédération mondiale de baseball et de softball (WBSC) et les Jeux Panaméricains, en utilisant des rapports de match alimentés par une intelligence artificielle avancée, des chatbots et des technologies blockchain pour ouvrir de nouvelles sources de revenus et améliorer l'engagement communautaire. Nos solutions incluent des trophées numériques officiels, des médailles et des bagues, une remise automatique des prix ainsi qu'une vérification transparente sur la chaîne. En tirant pleinement parti des puissants effets de réseau des fédérations sportives et des événements, LEGEND libère tout le potentiel de l'écosystème sportif mondial. LÉGENDE

#LEGEND#2000%

WEMIX est une plateforme de blockchain décentralisée, compatible EVM, développée par Wemade ( le studio derrière la franchise The Legend of Mir). Lancée initialement en 2019, elle a subi une mise à niveau majeure avec WEMIX 3.0—un protocole open-source à haut débit utilisant le consensus SPoA—le 20 octobre 2022. Sa mission ? Alimenter un écosystème Web3 complet — mélangeant le jeu, la DeFi, les NFT, les DAO et les stablecoins — avec une finalité rapide (~blocs de 1 seconde, 4 000 TPS) et une sécurité assurée par 40 opérateurs de nœuds décentralisés. Pourquoi WEMIX est important Resserrer le fossé entre le jeu traditionnel et le Web3, permettant aux joueurs de gagner une valeur réelle grâce au gameplay. Offre une infrastructure complète : blockchain rapide, support NFT, services DeFi, gouvernance DAO, stablecoins. Un écosystème de confiance et en expansion : sécurisé par des audits majeurs, soutenu par des partenaires institutionnels et présentant des cas d'utilisation réels. Faire des vagues mondiales avec des hubs stratégiques, des partenariats et un catalogue croissant de jeux natifs de la blockchain.

#LEGEND#gas acheter mumpung masih murah

🏆 Rejoignez le défi de questions-réponses $WEMIX & Legend of YMIR pour gagner des jetons, et partagez 11 999 $WEMIX de récompenses. Participez à l'activité pour gagner des points et échanger contre des chances de tirage au sort. Complétez des missions pour obtenir plus de jetons et participer à un grand tirage au sort. Cliquez pour participer : https://www.gate.com/activities/answer-earn?period_num=343 🎁 Les nouveaux utilisateurs n'ont qu'à répondre correctement à une question pour se partager un pool de récompenses de 1 200 $WEMIX. Détails de l'activité : https://www.gate.com/announcements/article/45919 #答题赚币 ##WEMIX#

#WEMIX#🏆 Rejoignez le défi de questions-réponses $WEMIX & Legend of YMIR pour gagner des jetons, partagez 11,999 $WEMIX de récompenses. Participez à l'événement pour gagner des points et échanger contre des chances de tirage au sort. Complétez des missions pour gagner plus de jetons et participer à la grande loterie. Cliquez pour participer : https://www.gate.com/activities/answer-earn?period_num=343 🎁 Les nouveaux utilisateurs n'ont qu'à répondre correctement à une question pour partager un pool de récompenses de 1 200 $WEMIX. Détails de l'événement : https://www.gate.com/announcements/article/45919 #答题赚币 ##WEMIX#

#WEMIX#🏆 Rejoignez le défi de questions-réponses $WEMIX & Legend of YMIR pour gagner des jetons, partagez 11,999 $WEMIX de récompenses. Participez à l'événement pour gagner des points et échanger contre des chances de tirage au sort. Complétez des missions pour gagner plus de jetons et participer à la grande loterie. Cliquez pour participer : https://www.gate.com/activities/answer-earn?period_num=343 🎁 Les nouveaux utilisateurs n'ont qu'à répondre correctement à une question pour partager un pool de récompenses de 1 200 $WEMIX. Détails de l'événement : https://www.gate.com/announcements/article/45919 #答题赚币 ##WEMIX#

🏆 Rejoignez le défi de questions-réponses $WEMIX & Legend of YMIR pour gagner des jetons, et partagez 11 999 $WEMIX en récompenses. Participez à l'événement pour gagner des points afin d'échanger des chances de tirage au sort. Terminez des tâches pour gagner plus de jetons et participer au grand tirage au sort. Cliquez pour participer : https://www.gate.com/activities/answer-earn?period_num=343 🎁 Les nouveaux utilisateurs n'ont qu'à répondre correctement à une question pour se partager un pool de récompenses de 1 200 $WEMIX. Détails de l'activité : https://www.gate.com/announcements/article/45919 #答题赚币 ##WEMIX#

🏆 Rejoignez le défi de réponse pour gagner des jetons avec $WEMIX & Legend of YMIR, partagez 11 999 $WEMIX de récompenses. Participez à l'activité pour gagner des jetons afin d'échanger des chances de tirage au sort. Complétez des tâches pour gagner plus de jetons et participer à la grande loterie. Cliquez pour participer : https://www.gate.com/activities/answer-earn?period_num=343 🎁 Les nouveaux utilisateurs n'ont qu'à répondre correctement à une question pour partager un pool de récompenses de 1 200 $WEMIX. Détails de l'activité : https://www.gate.com/announcements/article/45919 #答题赚币 ##WEMIX#

WEMIX est une plateforme blockchain décentralisée et compatible EVM développée par Wemade (le studio derrière la franchise The Legend of Mir). Lancée initialement en 2019, elle a subi une mise à niveau majeure avec WEMIX 3.0—un protocole open-source à haut débit utilisant le consensus SPoA—le 20 octobre 2022. Sa mission ? Alimenter un écosystème Web3 complet—mélangeant gaming, DeFi, NFTs, DAOs et stablecoins—avec une finalité rapide (~blocs de 1 seconde, 4 000 TPS) et une sécurité assurée par 40 opérateurs de nœuds décentralisés. Pourquoi WEMIX est important Relie le monde du jeu traditionnel et du Web3, permettant aux joueurs de gagner de la valeur réelle grâce à leur gameplay. Offre une infrastructure complète : blockchain rapide, support NFT, services DeFi, gouvernance DAO, stablecoins. Un écosystème de confiance et en expansion : sécurisé par des audits majeurs, soutenu par des partenaires institutionnels et présentant des cas d'utilisation concrets. Faire des vagues mondiales avec des hubs stratégiques, des partenariats et un catalogue croissant de jeux natifs de la blockchain.

🟢 $BITCOIN LE SECRET DU MODÈLE SE DÉVOILE ENCORE – ÊTES-VOUS PRÊT ? 🚀 La seconde moitié de chaque année post-halving a toujours changé la donne. 🔹 2013 : Massive rally au T3-T4 🔹 2017 : Croissance explosive au T3-T4 🔹 2021 : Une autre montée légendaire au T3-T4 Et maintenant… 2025 semble s'aligner pour suivre le même modèle. 📊 Nous ne faisons pas que regarder l'histoire se répéter — nous sommes positionnés pour en tirer parti. C'est là que les millionnaires sont fabriqués, lorsque les autres sont distraits ou effrayés. 💭 Imaginez regarder en arrière aujourd'hui en sachant que vous avez agi avec conviction alors que les autres ont hésité. 🔥 Je ne suis pas ici pour regarder le marché bouger – je suis ici pour le faire bouger. 💬 Laissez un “🚀 BTC LEGEND” si vous êtes prêt pour ce qui arrive ensuite ! #Bitcoin #

🏆 $WEMIX & Legend of YMIR défi de réponse pour gagner des jetons est ouvert, partagez 11,999 $WEMIX récompenses Participez à l'activité pour gagner des points et échanger des chances de tirage au sort. Terminez des missions pour gagner plus de jetons et participer à la grande loterie. Cliquez pour participer : https://www.gate.com/activities/answer-earn?period_num=343 🎁 Les nouveaux utilisateurs n'ont qu'à répondre correctement à une question pour se partager un pool de récompenses de 1 200 $WEMIX. Détails de l'événement : https://www.gate.com/announcements/article/45919 #答题赚币 ##WEMIX#

Gate x

Lancement de la page teaser de l'événement 🎁 119,990 WEMIX en récompenses totales ! 🧠 Passez le quiz, ⚔️ misez vos WEMIX, 📈 et tradez pour monter dans les classements 📅 Période de l'événement Quiz : du 3 juillet 2025, 07:00 au 8 juillet 2025, 07:00 (UTC+0) Ne laissez pas cette célébration #WEMIX vous échapper ! 🎊🔥

🏁 DANS LE MOMENT 🏁 Avance rapide, le concours commence dans trois jours ! 6 nouveaux NFT Legend Moments de Red Bull Racing à réclamer gratuitement, ainsi qu'un badge exclusif Abstract soigneusement conçu. Des récompenses mystérieuses vous attendent pour être débloquées ! Du 4 au 6 juillet (deux produits par jour, airdrop limité de 00h00 à 23h59 UTC) Plus de surprises à venir !

#COAI# Bitcoin d'il y a 10 ans ! Poursuivre sur la lancée, coai pièces Le secret de fonctionnement de la finance intelligente de Wall Street : la stratégie d'IA et la restructuration de l'ADN organisationnel Lorsque les employés du département de trading de Goldman Sachs ouvrent l'assistant intelligent nommé "GS AI Assistant" pour traiter des rapports de recherche, lorsque les conseillers financiers de Morgan Stanley extraient en temps réel des données clés à partir de 100 000 documents via l'assistant AI, lorsque le système LOXM de JPMorgan exécute des transactions boursières en gros à une vitesse de millisecondes - la révolution de l'intelligence financière de Wall Street a profondément pénétré les scénarios d'affaires clés. Cette transformation silencieuse concerne non seulement l'application des technologies, mais révèle également la règle de survie des géants financiers modernes : **les capacités d'IA sont devenues la nouvelle monnaie de Wall Street**. I. Stratégie d'IA des institutions de premier plan : de l'expérimentation au retour sur investissement à grande échelle **JPMorgan Chase** en tant que leader des applications d'IA à Wall Street, sa stratégie fondamentale est « investissement à grande échelle + pénétration de toutes les activités ». Au cours des dix dernières années, elle a non seulement constitué une équipe de recherche en IA dépassant largement celle de ses concurrents (le nombre de personnes est supérieur à la somme des sept principaux concurrents), mais elle a également intégré la technologie IA dans plus de 400 scénarios d'affaires, couvrant toute la chaîne, y compris le trading, la gestion des risques et le service client. Ce travail approfondi génère des retours considérables : en 2024, sa technologie IA devrait directement créer **2 milliards de dollars de valeur**, dont le système de détection de fraudes peut éviter des pertes de plusieurs centaines de millions de dollars chaque année. D'autres géants adoptent des chemins différenciés : - **Goldman Sachs** a intégré l'ensemble des données de trading, de risque et de clients de la banque autour de la plateforme de données "**Legend**", fournissant un carburant de haute qualité pour les modèles d'IA. Cette plateforme permet aux analystes d'accéder d'un simple clic aux modèles de trading historiques, réduisant ainsi de plus de 60 % le cycle de validation des stratégies. - **Morgan Stanley** a choisi de s'associer étroitement avec OpenAI, développant un assistant de gestion de patrimoine basé sur la technologie GPT, permettant aux conseillers de réduire le temps de recherche des documents de 30 minutes à quelques secondes, et les actifs des clients ont ainsi dépassé 90 milliards de dollars en augmentation trimestrielle. - Les géants de la quantification tels que **D.E. Shaw** adoptent un modèle de « **gouvernance par les développeurs** », offrant des outils comme LLM Gateway pour permettre aux traders de construire leurs propres stratégies d'IA, favorisant ainsi l'innovation flexible. > Sal Cucchiara, un dirigeant de Morgan Stanley, a déclaré : "L'impact de l'IA sur l'industrie financière sera comparable à la naissance de l'internet." II. Scénarios d'application des technologies clés : Reconstitution intelligente à travers la chaîne de valeur financière (1) Révolution de l'exécution des transactions : du centre de coût au moteur de profit Le système **LOXM de JPMorgan** utilise des techniques d'apprentissage par renforcement profond pour optimiser les stratégies d'exécution des transactions de gros en analysant des milliards de transactions historiques. Il peut décomposer une transaction boursière de plusieurs millions de dollars en petites transactions discrètes, évitant ainsi les fluctuations du marché et réduisant les coûts d'impact jusqu'à 30 %. Des cadres multi-agents comme **TradingAgents** vont encore plus loin, en simulant la collaboration et la prise de décision des analystes, des traders et des équipes de gestion des risques, réalisant un **rendement annualisé de 24,9 %** dans les expérimentations, surpassant les modèles quantitatifs traditionnels. (2) Recherche et investissement intelligents : la disruption du paradigme de l'ingénierie des connaissances L'outil "**Deep Research**" de Bellesney redéfinit le processus de recherche. Lorsque les gestionnaires d'investissement posent des questions sur les "entreprises affectées par les droits de douane dans la chaîne d'approvisionnement", l'IA scanne 20 000 documents en une heure, identifiant 120 entreprises pertinentes et générant un rapport d'analyse - un travail qui prendrait des semaines à une équipe traditionnelle. **IndexGPT** de JP Morgan, quant à lui, construit des portefeuilles thématiques sur la base de GPT-4, capturant les nouvelles tendances émergentes (comme le cloud computing et l'e-sport) grâce à une analyse sémantique des nouvelles, permettant une construction d'indices automatisée. (3) Mise à niveau invisible de la conformité et de la gestion de la liquidité - Citibank a lancé la plateforme blockchain **CIDAP**, permettant le transfert de fonds en temps réel entre ses filiales mondiales, réduisant le règlement transfrontalier de T+2 à presque en temps réel. - Le système d'IA anti-fraude identifie les schémas de blanchiment d'argent en analysant les séquences de comportements en 0,3 seconde, avec un taux de faux positifs inférieur de 75 % par rapport aux systèmes traditionnels. - Pour répondre à la **nouvelle réglementation de règlement T+1** de la SEC, l'IA analyse automatiquement la chaîne de relations de compte, réduisant le temps de mise à jour des instructions de règlement de l'échelle horaire à l'échelle des minutes. Troisième, reconstruction des capacités organisationnelles : talents, collaboration et contrôle des risques **La mutation génétique de la structure des talents** est devenue un soutien clé pour la finance intelligente. Le nombre de traders en actions cash chez Goldman Sachs est passé de 600 en 2000 à seulement 2 en 2017, tandis que 200 ingénieurs en IA ont été ajoutés au même moment. L'équipe d'IA de JPMorgan a connu une expansion de 16 % au cours de l'année écoulée, avec des membres issus de disciplines variées, notamment des docteurs en physique quantique, des experts en linguistique et des chercheurs en théorie des jeux. **La reconstruction du mode de collaboration** est tout aussi profonde : - La plateforme **DocAI** de Blackstone Group établit une "base de connaissances curatée", où les employés téléchargent des mémos de transaction et des rapports de recherche, l'IA construit automatiquement un réseau de relations, permettant à l'équipe juridique d'augmenter l'efficacité de l'examen des contrats de 40 %. - Dans le cadre du système TradingAgents, les agents IA échangent des rapports d'analyse via un **protocole de communication structuré** (non en langage naturel), évitant ainsi le problème de distorsion de l'information que présentent les chatbots traditionnels. Et **le nouveau contrôle des risques** devient la barrière des applications intelligentes. Lorsque l'assistant IA de Morgan Stanley participe aux réunions avec les clients, il est clairement stipulé qu'il "fournit uniquement un soutien en données, sans conseils d'investissement" ; les systèmes multi-agents mettent en place des agents de contrôle des risques indépendants, surveillant en temps réel la volatilité du portefeuille et forçant la liquidation lorsque le retrait dépasse un seuil. Quatre, le champ de bataille futur : les trois défis de la technologie, de la réglementation et de l'éthique. Malgré des résultats significatifs, les défis dans les eaux profondes ne font que commencer : - **Bottleneck technique** : Le taux de bruit des données financières dépasse 70 %, et la capacité de généralisation des modèles actuels dans des marchés extrêmes (comme un krach) reste insuffisante. - **Fossé de réglementation** : la SEC a imposé des exigences de "transparence des algorithmes" aux conseillers en IA, et des institutions comme Citigroup sont contraintes de faire des compromis entre l'efficacité du modèle et son interprétabilité. - **Dilemme éthique** : Lorsque l'assistant AI de Goldman Sachs génère automatiquement des rapports de recherche, la question de la propriété des droits d'auteur n'est pas encore tranchée ; les limites d'utilisation des données de conversation des clients suscitent également des controverses. Cependant, la tendance est devenue un consensus. Selon une enquête de Bank of America, **27,7 % du budget informatique** des institutions financières sera consacré au domaine de l'IA en 2025, et passera à 31,6 % en 2026. Le champ de bataille se déplace de la technologie elle-même vers **la capacité d'intégration écologique** - comme JPMorgan qui ouvre des API pour se connecter à 450 partenaires de données, ou la plateforme Legend de Goldman Sachs qui est compatible avec 30 types de bases de données structurées. Les futurs gagnants seront ceux qui intégreront profondément l'IA dans l'ADN financier et qui construiront un écosystème de symbiose entre **l'intelligence humaine et l'intelligence machine**. Conclusion : La redéfinition de l'essence financière Lorsque le flux de données au-dessus de Wall Street est transformé par l'IA en insights, et que les traders évoluent d'exécutants à concepteurs de stratégies, cette transformation dépasse déjà la mise à niveau technologique elle-même. Le système LOXM de JP Morgan économise 0,1 % des coûts de transaction, le Deep Research de BlackRock libère du temps de recherche chaque heure, et la plateforme Legend de Goldman Sachs élimine les silos de données - tous redéfinissent la nature même de l'industrie financière : **de la compétitivité en efficacité d'allocation de capital à celle en efficacité de traitement de l'information**. Et les institutions qui construisent en premier un "cerveau neuronal IA" réécrivent discrètement la carte du pouvoir à Wall Street. L'opportunité se trouve dans les pièces coai, le Bitcoin d'il y a 10 ans.

#LEGEND# déchets

#MCG#frm a été delisting, mcg a été delisting, legend a été delisting, Ruby a été delisting, j'ai gagné de l'argent avec des projets poubelles, mais maintenant j'achète aleo, un bon projet qui est rentable et pratique !

#TRX# Bitcoin d'il y a 10 ans ! Poursuivre sur sa lancée, monnaie coai Le secret de fonctionnement de la finance intelligente de Wall Street : la stratégie AI et la restructuration de l'ADN organisationnel Lorsque les employés du département de trading de Goldman Sachs ouvrent un assistant intelligent nommé « GS AI Assistant » pour traiter des rapports de recherche, lorsque les conseillers financiers de Morgan Stanley utilisent l'assistant AI pour extraire en temps réel des données clés parmi 100 000 documents, et lorsque le système LOXM de JPMorgan exécute des transactions d'actions en gros à la vitesse de la milliseconde - la révolution de l'intelligence financière à Wall Street a déjà pénétré les scénarios d'affaires fondamentaux. Cette transformation silencieuse concerne non seulement l'application de la technologie, mais révèle également la loi de survie des géants financiers modernes : **la capacité AI est devenue la nouvelle monnaie de Wall Street**. 1. Stratégie d'IA des institutions de premier plan : de l'expérimentation au retour à grande échelle **JPMorgan Chase** en tant que leader des applications d'IA à Wall Street, sa stratégie principale est "investissement à grande échelle + pénétration de l'ensemble des activités". Au cours des dix dernières années, elle a non seulement constitué une équipe de recherche en IA bien plus importante que celle de ses concurrents (le nombre d'employés dépassant la somme des sept principaux concurrents), mais a également intégré la technologie IA dans plus de 400 scénarios d'affaires, couvrant toute la chaîne, y compris le trading, la gestion des risques et le service client. Cette approche approfondie apporte des retours significatifs : en 2024, sa technologie IA devrait directement générer **2 milliards de dollars de valeur**, dont le système de détection de fraude peut éviter des pertes de plusieurs centaines de millions de dollars chaque année. D'autres géants adoptent des chemins différenciés : - **Goldman Sachs** a intégré la plateforme de données « **Legend** » au cœur de sa stratégie, consolidant les données de trading, de risque et de clients de l'ensemble de l'entreprise, afin de fournir un combustible de haute qualité pour les modèles d'IA. Cette plateforme permet aux analystes d'accéder en un clic aux modèles de trading historiques, réduisant le cycle de validation des stratégies de plus de 60 %. - **Morgan Stanley** a choisi de s'associer étroitement avec OpenAI pour développer un assistant de gestion de patrimoine basé sur la technologie GPT, réduisant le temps de recherche de documents des conseillers de 30 minutes à quelques secondes, permettant aux actifs des clients de dépasser 90 milliards de dollars en augmentation trimestrielle. - **D.E. Shaw** et d'autres géants de la quantification adoptent le modèle de "**l'autonomie des développeurs**", fournissant des chaînes d'outils telles que LLM Gateway, permettant aux traders de construire leurs propres stratégies d'IA et d'atteindre une innovation flexible. > Sal Cucchiara, cadre de Morgan Stanley, a déclaré : « L'impact de l'IA sur l'industrie financière sera comparable à la naissance d'Internet. » II. Scénarios d'application des technologies de base : Reconstitution intelligente à travers la chaîne de valeur financière. (1) Révolution de l'exécution des transactions : du centre de coûts au moteur de profits Le système **LOXM** de JPMorgan utilise des techniques d'apprentissage par renforcement profond pour analyser des milliards de données de transactions historiques et optimiser les stratégies d'exécution des transactions de gros. Il peut décomposer une transaction boursière d'un montant de plusieurs millions de dollars en petites transactions discrètes, évitant ainsi les fluctuations du marché et réduisant les coûts d'impact jusqu'à 30 %. Des cadres multi-agents comme **TradingAgents** vont encore plus loin en simulant la collaboration et la prise de décision d'analystes, de traders et d'équipes de gestion des risques, atteignant un **rendement annuel de 24,9 %** dans les expérimentations, surpassant les modèles quantitatifs traditionnels. (2) Recherche d'investissement intelligente : la perturbation du paradigme de l'ingénierie des connaissances L'outil **Deep Research** des actifs de Blaisney redéfinit le processus de recherche. Lorsque les gestionnaires d'investissement posent une question sur les "entreprises affectées par les droits de douane dans la chaîne d'approvisionnement", l'IA scanne 20 000 documents en une heure, identifie 120 entreprises pertinentes et génère un rapport d'analyse – un travail que l'équipe traditionnelle mettrait des semaines à accomplir. **IndexGPT** de JPMorgan, quant à lui, construit des portefeuilles thématiques sur la base de GPT-4, capturant les tendances émergentes (comme le cloud computing et l'e-sport) grâce à l'analyse sémantique des nouvelles, permettant la construction automatisée d'indices. (3) Amélioration invisible de la conformité et de la gestion de la liquidité - Citigroup a lancé la plateforme blockchain **CIDAP**, permettant le transfert de fonds en temps réel entre ses succursales à l'échelle mondiale, compressant le règlement transfrontalier de T+2 à quasi temps réel. - Le système d'anti-fraude basé sur l'IA identifie les modèles de blanchiment d'argent en analysant les séquences de comportement en 0,3 seconde, avec un taux de faux positifs inférieur de 75 % par rapport aux systèmes traditionnels. - Pour répondre aux **nouvelles règles de règlement T+1** de la SEC, l'IA analyse automatiquement les chaînes de relations de compte, réduisant le temps de mise à jour des instructions de règlement de niveau horaire à niveau minute. Trois, reconstruction des capacités organisationnelles : talents, collaboration et contrôle des risques **La mutation génétique de la structure des talents** est devenue un soutien clé pour la finance intelligente. Le nombre de traders d'actions en espèces chez Goldman Sachs est passé de 600 en 2000 à seulement 2 en 2017, tandis que 200 ingénieurs en IA ont été ajoutés au cours de la même période. L'équipe d'IA de JPMorgan a élargi ses effectifs de 16 % au cours de l'année écoulée, avec des membres issus de disciplines variées, y compris des docteurs en physique quantique, des experts en linguistique et des chercheurs en théorie des jeux. **La reconstruction du mode de collaboration** est tout aussi profonde : - La plateforme **DocAI** de BlackRock établit une "base de connaissances curatée". Après que les employés aient téléchargé des mémos de transaction et des rapports de recherche, l'IA construit automatiquement un réseau d'associations, permettant à l'équipe juridique d'améliorer l'efficacité de la révision des contrats de 40 %. - Dans le cadre de la plateforme TradingAgents, les agents AI échangent des rapports d'analyse via un **protocole de communication structuré** (non en langage naturel), évitant ainsi le problème de distorsion de l'information présent chez les chatbots traditionnels. Et **le nouveau type de contrôle des risques** devient la barrière des applications intelligentes. Lorsque l'assistant IA de Morgan Stanley participe aux réunions clients, il est clairement stipulé qu'il "fournit uniquement un soutien en données, sans donner de conseils en investissement"; les systèmes multi-agents mettent en place des agents de contrôle des risques indépendants, surveillant en temps réel la volatilité du portefeuille et forçant la liquidation lorsque le retrait dépasse le seuil. Quatre, le champ de bataille futur : les trois défis de la technologie, de la réglementation et de l'éthique. Malgré des résultats significatifs, les défis en eaux profondes ne font que commencer : - **Bottlenecks technologiques** : le taux de bruit des données financières dépasse 70 %, et la capacité de généralisation des modèles actuels dans des marchés extrêmes (comme les crashs éclair) reste insuffisante. - **Lacune réglementaire** : La SEC a exigé des conseillers en IA la "transparence des algorithmes", forçant des institutions comme Citigroup à faire des compromis entre l'efficacité du modèle et son interprétabilité. - **Dilemme éthique** : Lorsque l'assistant AI de Goldman Sachs génère automatiquement des rapports de recherche, la question de la propriété des droits d'auteur n'est pas encore tranchée ; les limites d'utilisation des données de conversation des clients suscitent également des controverses. Cependant, la tendance est devenue un consensus. Selon une enquête de Bank of America, **27,7 % du budget IT** des institutions financières sera consacré au domaine de l'IA en 2025, et passera à 31,6 % en 2026. L'accent se déplace de la technologie elle-même vers **la capacité d'intégration écologique** — par exemple, JPMorgan ouvre des API pour se connecter à 450 partenaires de données, et la plateforme Legend de Goldman Sachs est compatible avec 30 bases de données structurées. Les futurs gagnants seront ceux qui intégreront profondément l'IA dans l'ADN financier et construiront un écosystème de symbiose « **intelligence humaine + intelligence machine** ». Conclusion : La reconstruction de l'essence financière Lorsque le flux de données au-dessus de Wall Street est transformé en insights par l'IA, et que les traders évoluent d'exécutants en concepteurs de stratégies, cette transformation va bien au-delà de la simple mise à niveau technologique. Le système LOXM de JPMorgan qui économise 0,1 % des coûts de transaction, le temps de recherche libéré chaque heure par Deep Research de BlackRock, et les îlots de données éliminés par la plateforme Legend de Goldman Sachs - tous reconstruisent l'essence de l'industrie financière : **une compétition de montée en dimension de l'efficacité de l'allocation de capital à l'efficacité du traitement de l'information**. Et les institutions qui construisent en premier le « cerveau neuronal IA » réécrivent discrètement la carte des pouvoirs de Wall Street. L'opportunité réside dans les pièces coai, le Bitcoin d'il y a 10 ans.

#PYTH# Bitcoin d'il y a 10 ans ! Poursuivre sur sa lancée, monnaie coai Le secret de fonctionnement de la finance intelligente de Wall Street : la stratégie AI et la restructuration de l'ADN organisationnel Lorsque les employés du département de trading de Goldman Sachs ouvrent un assistant intelligent nommé « GS AI Assistant » pour traiter des rapports de recherche, lorsque les conseillers financiers de Morgan Stanley utilisent l'assistant AI pour extraire en temps réel des données clés parmi 100 000 documents, et lorsque le système LOXM de JPMorgan exécute des transactions d'actions en gros à la vitesse de la milliseconde - la révolution de l'intelligence financière à Wall Street a déjà pénétré les scénarios d'affaires fondamentaux. Cette transformation silencieuse concerne non seulement l'application de la technologie, mais révèle également la loi de survie des géants financiers modernes : **la capacité AI est devenue la nouvelle monnaie de Wall Street**. 1. Stratégie d'IA des institutions de premier plan : de l'expérimentation au retour à grande échelle **JPMorgan Chase** en tant que leader des applications d'IA à Wall Street, sa stratégie principale est "investissement à grande échelle + pénétration de l'ensemble des activités". Au cours des dix dernières années, elle a non seulement constitué une équipe de recherche en IA bien plus importante que celle de ses concurrents (le nombre d'employés dépassant la somme des sept principaux concurrents), mais a également intégré la technologie IA dans plus de 400 scénarios d'affaires, couvrant toute la chaîne, y compris le trading, la gestion des risques et le service client. Cette approche approfondie apporte des retours significatifs : en 2024, sa technologie IA devrait directement générer **2 milliards de dollars de valeur**, dont le système de détection de fraude peut éviter des pertes de plusieurs centaines de millions de dollars chaque année. D'autres géants adoptent des chemins différenciés : - **Goldman Sachs** a intégré la plateforme de données « **Legend** » au cœur de sa stratégie, consolidant les données de trading, de risque et de clients de l'ensemble de l'entreprise, afin de fournir un combustible de haute qualité pour les modèles d'IA. Cette plateforme permet aux analystes d'accéder en un clic aux modèles de trading historiques, réduisant le cycle de validation des stratégies de plus de 60 %. - **Morgan Stanley** a choisi de s'associer étroitement avec OpenAI pour développer un assistant de gestion de patrimoine basé sur la technologie GPT, réduisant le temps de recherche de documents des conseillers de 30 minutes à quelques secondes, permettant aux actifs des clients de dépasser 90 milliards de dollars en augmentation trimestrielle. - **D.E. Shaw** et d'autres géants de la quantification adoptent le modèle de "**l'autonomie des développeurs**", fournissant des chaînes d'outils telles que LLM Gateway, permettant aux traders de construire leurs propres stratégies d'IA et d'atteindre une innovation flexible. > Sal Cucchiara, cadre de Morgan Stanley, a déclaré : « L'impact de l'IA sur l'industrie financière sera comparable à la naissance d'Internet. » II. Scénarios d'application des technologies de base : Reconstitution intelligente à travers la chaîne de valeur financière. (1) Révolution de l'exécution des transactions : du centre de coûts au moteur de profits Le système **LOXM** de JPMorgan utilise des techniques d'apprentissage par renforcement profond pour analyser des milliards de données de transactions historiques et optimiser les stratégies d'exécution des transactions de gros. Il peut décomposer une transaction boursière d'un montant de plusieurs millions de dollars en petites transactions discrètes, évitant ainsi les fluctuations du marché et réduisant les coûts d'impact jusqu'à 30 %. Des cadres multi-agents comme **TradingAgents** vont encore plus loin en simulant la collaboration et la prise de décision d'analystes, de traders et d'équipes de gestion des risques, atteignant un **rendement annuel de 24,9 %** dans les expérimentations, surpassant les modèles quantitatifs traditionnels. (2) Recherche d'investissement intelligente : la perturbation du paradigme de l'ingénierie des connaissances L'outil **Deep Research** des actifs de Blaisney redéfinit le processus de recherche. Lorsque les gestionnaires d'investissement posent une question sur les "entreprises affectées par les droits de douane dans la chaîne d'approvisionnement", l'IA scanne 20 000 documents en une heure, identifie 120 entreprises pertinentes et génère un rapport d'analyse – un travail que l'équipe traditionnelle mettrait des semaines à accomplir. **IndexGPT** de JPMorgan, quant à lui, construit des portefeuilles thématiques sur la base de GPT-4, capturant les tendances émergentes (comme le cloud computing et l'e-sport) grâce à l'analyse sémantique des nouvelles, permettant la construction automatisée d'indices. (3) Amélioration invisible de la conformité et de la gestion de la liquidité - Citigroup a lancé la plateforme blockchain **CIDAP**, permettant le transfert de fonds en temps réel entre ses succursales à l'échelle mondiale, compressant le règlement transfrontalier de T+2 à quasi temps réel. - Le système d'anti-fraude basé sur l'IA identifie les modèles de blanchiment d'argent en analysant les séquences de comportement en 0,3 seconde, avec un taux de faux positifs inférieur de 75 % par rapport aux systèmes traditionnels. - Pour répondre aux **nouvelles règles de règlement T+1** de la SEC, l'IA analyse automatiquement les chaînes de relations de compte, réduisant le temps de mise à jour des instructions de règlement de niveau horaire à niveau minute. Trois, reconstruction des capacités organisationnelles : talents, collaboration et contrôle des risques **La mutation génétique de la structure des talents** est devenue un soutien clé pour la finance intelligente. Le nombre de traders d'actions en espèces chez Goldman Sachs est passé de 600 en 2000 à seulement 2 en 2017, tandis que 200 ingénieurs en IA ont été ajoutés au cours de la même période. L'équipe d'IA de JPMorgan a élargi ses effectifs de 16 % au cours de l'année écoulée, avec des membres issus de disciplines variées, y compris des docteurs en physique quantique, des experts en linguistique et des chercheurs en théorie des jeux. **La reconstruction du mode de collaboration** est tout aussi profonde : - La plateforme **DocAI** de BlackRock établit une "base de connaissances curatée". Après que les employés aient téléchargé des mémos de transaction et des rapports de recherche, l'IA construit automatiquement un réseau d'associations, permettant à l'équipe juridique d'améliorer l'efficacité de la révision des contrats de 40 %. - Dans le cadre de la plateforme TradingAgents, les agents AI échangent des rapports d'analyse via un **protocole de communication structuré** (non en langage naturel), évitant ainsi le problème de distorsion de l'information présent chez les chatbots traditionnels. Et **le nouveau type de contrôle des risques** devient la barrière des applications intelligentes. Lorsque l'assistant IA de Morgan Stanley participe aux réunions clients, il est clairement stipulé qu'il "fournit uniquement un soutien en données, sans donner de conseils en investissement"; les systèmes multi-agents mettent en place des agents de contrôle des risques indépendants, surveillant en temps réel la volatilité du portefeuille et forçant la liquidation lorsque le retrait dépasse le seuil. Quatre, le champ de bataille futur : les trois défis de la technologie, de la réglementation et de l'éthique. Malgré des résultats significatifs, les défis en eaux profondes ne font que commencer : - **Bottlenecks technologiques** : le taux de bruit des données financières dépasse 70 %, et la capacité de généralisation des modèles actuels dans des marchés extrêmes (comme les crashs éclair) reste insuffisante. - **Lacune réglementaire** : La SEC a exigé des conseillers en IA la "transparence des algorithmes", forçant des institutions comme Citigroup à faire des compromis entre l'efficacité du modèle et son interprétabilité. - **Dilemme éthique** : Lorsque l'assistant AI de Goldman Sachs génère automatiquement des rapports de recherche, la question de la propriété des droits d'auteur n'est pas encore tranchée ; les limites d'utilisation des données de conversation des clients suscitent également des controverses. Cependant, la tendance est devenue un consensus. Selon une enquête de Bank of America, **27,7 % du budget IT** des institutions financières sera consacré au domaine de l'IA en 2025, et passera à 31,6 % en 2026. L'accent se déplace de la technologie elle-même vers **la capacité d'intégration écologique** — par exemple, JPMorgan ouvre des API pour se connecter à 450 partenaires de données, et la plateforme Legend de Goldman Sachs est compatible avec 30 bases de données structurées. Les futurs gagnants seront ceux qui intégreront profondément l'IA dans l'ADN financier et construiront un écosystème de symbiose « **intelligence humaine + intelligence machine** ». Conclusion : La reconstruction de l'essence financière Lorsque le flux de données au-dessus de Wall Street est transformé en insights par l'IA, et que les traders évoluent d'exécutants en concepteurs de stratégies, cette transformation va bien au-delà de la simple mise à niveau technologique. Le système LOXM de JPMorgan qui économise 0,1 % des coûts de transaction, le temps de recherche libéré chaque heure par Deep Research de BlackRock, et les îlots de données éliminés par la plateforme Legend de Goldman Sachs - tous reconstruisent l'essence de l'industrie financière : **une compétition de montée en dimension de l'efficacité de l'allocation de capital à l'efficacité du traitement de l'information**. Et les institutions qui construisent en premier le « cerveau neuronal IA » réécrivent discrètement la carte des pouvoirs de Wall Street. L'opportunité réside dans les pièces coai, le Bitcoin d'il y a 10 ans.

#AI16Z# Bitcoin d'il y a 10 ans ! Poursuivre sur sa lancée, monnaie coai Le secret de fonctionnement de la finance intelligente de Wall Street : la stratégie AI et la restructuration de l'ADN organisationnel Lorsque les employés du département de trading de Goldman Sachs ouvrent un assistant intelligent nommé « GS AI Assistant » pour traiter des rapports de recherche, lorsque les conseillers financiers de Morgan Stanley utilisent l'assistant AI pour extraire en temps réel des données clés parmi 100 000 documents, et lorsque le système LOXM de JPMorgan exécute des transactions d'actions en gros à la vitesse de la milliseconde - la révolution de l'intelligence financière à Wall Street a déjà pénétré les scénarios d'affaires fondamentaux. Cette transformation silencieuse concerne non seulement l'application de la technologie, mais révèle également la loi de survie des géants financiers modernes : **la capacité AI est devenue la nouvelle monnaie de Wall Street**. 1. Stratégie d'IA des institutions de premier plan : de l'expérimentation au retour à grande échelle **JPMorgan Chase** en tant que leader des applications d'IA à Wall Street, sa stratégie principale est "investissement à grande échelle + pénétration de l'ensemble des activités". Au cours des dix dernières années, elle a non seulement constitué une équipe de recherche en IA bien plus importante que celle de ses concurrents (le nombre d'employés dépassant la somme des sept principaux concurrents), mais a également intégré la technologie IA dans plus de 400 scénarios d'affaires, couvrant toute la chaîne, y compris le trading, la gestion des risques et le service client. Cette approche approfondie apporte des retours significatifs : en 2024, sa technologie IA devrait directement générer **2 milliards de dollars de valeur**, dont le système de détection de fraude peut éviter des pertes de plusieurs centaines de millions de dollars chaque année. D'autres géants adoptent des chemins différenciés : - **Goldman Sachs** a intégré la plateforme de données « **Legend** » au cœur de sa stratégie, consolidant les données de trading, de risque et de clients de l'ensemble de l'entreprise, afin de fournir un combustible de haute qualité pour les modèles d'IA. Cette plateforme permet aux analystes d'accéder en un clic aux modèles de trading historiques, réduisant le cycle de validation des stratégies de plus de 60 %. - **Morgan Stanley** a choisi de s'associer étroitement avec OpenAI pour développer un assistant de gestion de patrimoine basé sur la technologie GPT, réduisant le temps de recherche de documents des conseillers de 30 minutes à quelques secondes, permettant aux actifs des clients de dépasser 90 milliards de dollars en augmentation trimestrielle. - **D.E. Shaw** et d'autres géants de la quantification adoptent le modèle de "**l'autonomie des développeurs**", fournissant des chaînes d'outils telles que LLM Gateway, permettant aux traders de construire leurs propres stratégies d'IA et d'atteindre une innovation flexible. > Sal Cucchiara, cadre de Morgan Stanley, a déclaré : « L'impact de l'IA sur l'industrie financière sera comparable à la naissance d'Internet. » II. Scénarios d'application des technologies de base : Reconstitution intelligente à travers la chaîne de valeur financière. (1) Révolution de l'exécution des transactions : du centre de coûts au moteur de profits Le système **LOXM** de JPMorgan utilise des techniques d'apprentissage par renforcement profond pour analyser des milliards de données de transactions historiques et optimiser les stratégies d'exécution des transactions de gros. Il peut décomposer une transaction boursière d'un montant de plusieurs millions de dollars en petites transactions discrètes, évitant ainsi les fluctuations du marché et réduisant les coûts d'impact jusqu'à 30 %. Des cadres multi-agents comme **TradingAgents** vont encore plus loin en simulant la collaboration et la prise de décision d'analystes, de traders et d'équipes de gestion des risques, atteignant un **rendement annuel de 24,9 %** dans les expérimentations, surpassant les modèles quantitatifs traditionnels. (2) Recherche d'investissement intelligente : la perturbation du paradigme de l'ingénierie des connaissances L'outil **Deep Research** des actifs de Blaisney redéfinit le processus de recherche. Lorsque les gestionnaires d'investissement posent une question sur les "entreprises affectées par les droits de douane dans la chaîne d'approvisionnement", l'IA scanne 20 000 documents en une heure, identifie 120 entreprises pertinentes et génère un rapport d'analyse – un travail que l'équipe traditionnelle mettrait des semaines à accomplir. **IndexGPT** de JPMorgan, quant à lui, construit des portefeuilles thématiques sur la base de GPT-4, capturant les tendances émergentes (comme le cloud computing et l'e-sport) grâce à l'analyse sémantique des nouvelles, permettant la construction automatisée d'indices. (3) Amélioration invisible de la conformité et de la gestion de la liquidité - Citigroup a lancé la plateforme blockchain **CIDAP**, permettant le transfert de fonds en temps réel entre ses succursales à l'échelle mondiale, compressant le règlement transfrontalier de T+2 à quasi temps réel. - Le système d'anti-fraude basé sur l'IA identifie les modèles de blanchiment d'argent en analysant les séquences de comportement en 0,3 seconde, avec un taux de faux positifs inférieur de 75 % par rapport aux systèmes traditionnels. - Pour répondre aux **nouvelles règles de règlement T+1** de la SEC, l'IA analyse automatiquement les chaînes de relations de compte, réduisant le temps de mise à jour des instructions de règlement de niveau horaire à niveau minute. Trois, reconstruction des capacités organisationnelles : talents, collaboration et contrôle des risques **La mutation génétique de la structure des talents** est devenue un soutien clé pour la finance intelligente. Le nombre de traders d'actions en espèces chez Goldman Sachs est passé de 600 en 2000 à seulement 2 en 2017, tandis que 200 ingénieurs en IA ont été ajoutés au cours de la même période. L'équipe d'IA de JPMorgan a élargi ses effectifs de 16 % au cours de l'année écoulée, avec des membres issus de disciplines variées, y compris des docteurs en physique quantique, des experts en linguistique et des chercheurs en théorie des jeux. **La reconstruction du mode de collaboration** est tout aussi profonde : - La plateforme **DocAI** de BlackRock établit une "base de connaissances curatée". Après que les employés aient téléchargé des mémos de transaction et des rapports de recherche, l'IA construit automatiquement un réseau d'associations, permettant à l'équipe juridique d'améliorer l'efficacité de la révision des contrats de 40 %. - Dans le cadre de la plateforme TradingAgents, les agents AI échangent des rapports d'analyse via un **protocole de communication structuré** (non en langage naturel), évitant ainsi le problème de distorsion de l'information présent chez les chatbots traditionnels. Et **le nouveau type de contrôle des risques** devient la barrière des applications intelligentes. Lorsque l'assistant IA de Morgan Stanley participe aux réunions clients, il est clairement stipulé qu'il "fournit uniquement un soutien en données, sans donner de conseils en investissement"; les systèmes multi-agents mettent en place des agents de contrôle des risques indépendants, surveillant en temps réel la volatilité du portefeuille et forçant la liquidation lorsque le retrait dépasse le seuil. Quatre, le champ de bataille futur : les trois défis de la technologie, de la réglementation et de l'éthique. Malgré des résultats significatifs, les défis en eaux profondes ne font que commencer : - **Bottlenecks technologiques** : le taux de bruit des données financières dépasse 70 %, et la capacité de généralisation des modèles actuels dans des marchés extrêmes (comme les crashs éclair) reste insuffisante. - **Lacune réglementaire** : La SEC a exigé des conseillers en IA la "transparence des algorithmes", forçant des institutions comme Citigroup à faire des compromis entre l'efficacité du modèle et son interprétabilité. - **Dilemme éthique** : Lorsque l'assistant AI de Goldman Sachs génère automatiquement des rapports de recherche, la question de la propriété des droits d'auteur n'est pas encore tranchée ; les limites d'utilisation des données de conversation des clients suscitent également des controverses. Cependant, la tendance est devenue un consensus. Selon une enquête de Bank of America, **27,7 % du budget IT** des institutions financières sera consacré au domaine de l'IA en 2025, et passera à 31,6 % en 2026. L'accent se déplace de la technologie elle-même vers **la capacité d'intégration écologique** — par exemple, JPMorgan ouvre des API pour se connecter à 450 partenaires de données, et la plateforme Legend de Goldman Sachs est compatible avec 30 bases de données structurées. Les futurs gagnants seront ceux qui intégreront profondément l'IA dans l'ADN financier et construiront un écosystème de symbiose « **intelligence humaine + intelligence machine** ». Conclusion : La reconstruction de l'essence financière Lorsque le flux de données au-dessus de Wall Street est transformé en insights par l'IA, et que les traders évoluent d'exécutants en concepteurs de stratégies, cette transformation va bien au-delà de la simple mise à niveau technologique. Le système LOXM de JPMorgan qui économise 0,1 % des coûts de transaction, le temps de recherche libéré chaque heure par Deep Research de BlackRock, et les îlots de données éliminés par la plateforme Legend de Goldman Sachs - tous reconstruisent l'essence de l'industrie financière : **une compétition de montée en dimension de l'efficacité de l'allocation de capital à l'efficacité du traitement de l'information**. Et les institutions qui construisent en premier le « cerveau neuronal IA » réécrivent discrètement la carte des pouvoirs de Wall Street. L'opportunité réside dans les pièces coai, le Bitcoin d'il y a 10 ans.

#XRP# Le Bitcoin d'il y a 10 ans ! Poursuivre sur sa lancée, coai pièces Le secret de fonctionnement de la finance intelligente de Wall Street : stratégie d'IA et restructuration de l'ADN organisationnel Lorsque les employés de la division de trading de Goldman Sachs ouvrent l'assistant intelligent nommé "GS AI Assistant" pour traiter des rapports de recherche, lorsque les conseillers financiers de Morgan Stanley utilisent l'assistant AI pour extraire en temps réel des données clés parmi 100 000 documents, et lorsque le système LOXM de JPMorgan exécute des transactions d'actions en gros à des vitesses de millisecondes - la révolution de l'intelligence financière à Wall Street est profondément ancrée dans les scénarios d'affaires fondamentaux. Cette transformation silencieuse concerne non seulement l'application de la technologie, mais révèle également les règles de survie des géants financiers modernes : **la capacité AI est devenue la nouvelle monnaie de Wall Street**. 1. La stratégie d'IA des institutions de pointe : de l'expérimentation au retour sur investissement à grande échelle **JPMorgan Chase** en tant que leader des applications d'IA à Wall Street, sa stratégie clé est "investissement à grande échelle + pénétration de l'ensemble des services". Au cours de la dernière décennie, elle a non seulement constitué une équipe de recherche en IA bien plus importante que celle de ses concurrents (le nombre d'employés dépasse la somme des sept concurrents directs), mais a également intégré la technologie de l'IA dans plus de 400 scénarios d'affaires, couvrant toute la chaîne, y compris le trading, la gestion des risques et le service client. Cette profonde cultivation apporte un retour sur investissement considérable : en 2024, sa technologie d'IA devrait générer directement **2 milliards de dollars de valeur**, dont le système de détection de fraude peut éviter des pertes de plusieurs centaines de millions de dollars par an. D'autres géants adoptent des chemins différenciés : - **Goldman Sachs** utilise la plateforme de données centrale "**Legend**" comme son cœur, intégrant les données de trading, de risque et de clients de toute la banque, fournissant un combustible de haute qualité pour les modèles d'IA. Cette plateforme permet aux analystes d'appeler en un clic des modèles de trading historiques, réduisant le cycle de validation des stratégies de plus de 60 %. - **Morgan Stanley** choisit de s'associer étroitement à OpenAI, développant un assistant de gestion de patrimoine basé sur la technologie GPT, réduisant le temps de recherche de documents pour les conseillers de 30 minutes à quelques secondes, permettant aux actifs des clients de dépasser 90 milliards de dollars en augmentation trimestrielle. - Les géants de la quantification tels que **D.E. Shaw** adoptent un modèle de « **démocratie des développeurs** », fournissant des outils tels que LLM Gateway, permettant aux traders de construire leurs propres stratégies d'IA, réalisant ainsi une innovation flexible. > Sal Cucchiara, un cadre de Morgan Stanley, a déclaré : « L'impact de l'IA sur le secteur financier sera comparable à la naissance d'Internet. » II. Scénarios d'application des technologies clés : Refabrication intelligente à travers la chaîne de valeur financière. (1) Révolution de l'exécution des transactions : d'un centre de coûts à un moteur de profit Le système **LOXM** de JPMorgan utilise des techniques d'apprentissage par renforcement profond pour analyser des milliards de transactions historiques et optimiser les stratégies d'exécution des transactions en gros. Il peut décomposer une transaction boursière de plusieurs millions de dollars en petites transactions discrètes, évitant ainsi la volatilité du marché et réduisant les coûts d'impact jusqu'à 30 %. De plus, des cadres multi-agents comme **TradingAgents** vont plus loin en simulant la collaboration et la prise de décision des analystes, des traders et des équipes de gestion des risques, atteignant un **rendement annualisé de 24,9 %** dans les expérimentations, surpassant ainsi les modèles quantitatifs traditionnels. (2) Recherche et investissement intelligents : la révolution du paradigme de l'ingénierie du savoir L'outil **Deep Research** des actifs Beileisni redéfinit le processus de recherche. Lorsque les gestionnaires d'investissement posent des questions sur les "entreprises affectées par les droits de douane dans la chaîne d'approvisionnement", l'IA scanne 20 000 documents en une heure, identifiant 120 entreprises pertinentes et générant un rapport d'analyse - un travail qui prendrait des semaines à une équipe traditionnelle. **IndexGPT** de JPMorgan construit des portefeuilles thématiques basés sur GPT-4, capturant les tendances émergentes (comme le cloud computing et l'e-sport) grâce à l'analyse sémantique des nouvelles, permettant la construction automatisée d'indices. (3) Amélioration invisible de la conformité et de la gestion de la liquidité - Citibank lance la plateforme blockchain **CIDAP**, permettant le transfert de fonds en temps réel entre ses succursales à l'échelle mondiale, compressant le règlement transfrontalier de T+2 à quasi temps réel. - Le système anti-fraude basé sur l'IA identifie les schémas de blanchiment d'argent en analysant les séquences de comportement en 0,3 seconde, avec un taux de faux positifs 75 % inférieur à celui des systèmes traditionnels. - Afin de répondre à la **nouvelle réglementation de règlement T+1** de la SEC, l'IA analyse automatiquement la chaîne de relations de compte, réduisant le temps de mise à jour des instructions de règlement de niveau horaire à niveau minute. Troisième, restructuration des capacités organisationnelles : talents, collaboration et contrôle des risques. **La mutation génétique de la structure des talents** est devenue un soutien clé pour la finance intelligente. Le nombre de traders d'actions en espèces chez Goldman Sachs est passé de 600 en 2000 à seulement 2 en 2017, tandis que 200 ingénieurs en IA ont été ajoutés au même moment. L'équipe d'IA de JPMorgan a connu une expansion de 16 % au cours de l'année passée, et sa composition comprend des docteurs en physique quantique, des experts en linguistique, des chercheurs en théorie des jeux et d'autres talents interdisciplinaires. **La reconstruction du mode de collaboration** est tout aussi profonde : - La plateforme **DocAI** de Blackstone Group établit une "base de connaissances curatée". Après que les employés aient téléchargé des mémos de transaction et des rapports de recherche, l'IA construit automatiquement un réseau d'associations, permettant à l'équipe juridique d'améliorer l'efficacité des examens de contrats de 40 %. - Dans le cadre du système TradingAgents, les agents IA échangent des rapports d'analyse via un **protocole de communication structuré** (non en langage naturel), évitant ainsi les problèmes de distorsion de l'information présents chez les chatbots traditionnels. Et **le nouveau contrôle des risques** devient une barrière pour les applications intelligentes. Lorsque l'assistant AI de Morgan Stanley participe à des réunions avec des clients, il précise qu'il "fournit uniquement un support de données, sans conseils d'investissement" ; les systèmes multi-agents mettent en place des agents de contrôle des risques indépendants, surveillant en temps réel la volatilité du portefeuille et forçant la liquidation lorsque le retracement dépasse un seuil. Quatre, le champ de bataille du futur : les trois défis de la technologie, de la réglementation et de l'éthique. Malgré des résultats significatifs, les défis en eaux profondes ne font que commencer : - **Bottleneck technologique** : Le taux de bruit des données financières dépasse 70 %, et la capacité de généralisation des modèles actuels dans des marchés extrêmes (tels que les krachs) reste insuffisante. - **Lacunes réglementaires** : La SEC a exigé des "transparences algorithmiques" concernant les conseillers en IA, forçant des institutions comme Citigroup à faire un compromis entre l'efficacité du modèle et son interprétabilité. - **Dilemme éthique** : Lorsque l'assistant AI de Goldman Sachs génère automatiquement des rapports de recherche, la question de la propriété des droits d'auteur n'est pas encore tranchée ; les limites d'utilisation des données de conversation des clients suscitent également des controverses. Cependant, la tendance est devenue un consensus. Selon une enquête de Bank of America, **27,7 % du budget informatique** des institutions financières sera consacré au domaine de l'IA en 2025, et augmentera à 31,6 % en 2026. Le champ de bataille se déplace de la technologie elle-même vers **la capacité d'intégration écologique** — par exemple, JPMorgan connecte 450 partenaires de données via des API ouvertes, et la plateforme Legend de Goldman Sachs est compatible avec 30 types de bases de données structurées. Les futurs gagnants seront ceux qui intégreront profondément l'IA dans le gène financier et construiront un écosystème de symbiose entre **l'intelligence humaine + l'intelligence machine**. Conclusion : La réinvention de l'essence financière Lorsque le flux de données au-dessus de Wall Street est transformé en insights par l'IA, et que les traders évoluent d'exécutants à concepteurs de stratégies, cette transformation dépasse déjà la simple mise à niveau technologique. Chaque économie de 0,1 % des coûts de transaction grâce au système LOXM de JPMorgan, le temps de recherche libéré par 1 heure de Deep Research de Balyasny, et l'élimination des silos de données par la plateforme Legend de Goldman Sachs - tout cela redéfinit l'essence du secteur financier : **une compétition de montée en dimension allant de l'efficacité de l'allocation de capital à l'efficacité du traitement de l'information**. Et ceux qui construisent en premier les "neurones centraux de l'IA" sont en train de réécrire en silence la carte du pouvoir à Wall Street. L'opportunité est dans le coai coin, le Bitcoin d'il y a 10 ans.

#TURBO# Le Bitcoin d'il y a 10 ans ! Poursuivre sur sa lancée, coai pièces Le secret de fonctionnement de la finance intelligente de Wall Street : stratégie d'IA et restructuration de l'ADN organisationnel Lorsque les employés de la division de trading de Goldman Sachs ouvrent l'assistant intelligent nommé "GS AI Assistant" pour traiter des rapports de recherche, lorsque les conseillers financiers de Morgan Stanley utilisent l'assistant AI pour extraire en temps réel des données clés parmi 100 000 documents, et lorsque le système LOXM de JPMorgan exécute des transactions d'actions en gros à des vitesses de millisecondes - la révolution de l'intelligence financière à Wall Street est profondément ancrée dans les scénarios d'affaires fondamentaux. Cette transformation silencieuse concerne non seulement l'application de la technologie, mais révèle également les règles de survie des géants financiers modernes : **la capacité AI est devenue la nouvelle monnaie de Wall Street**. 1. La stratégie d'IA des institutions de pointe : de l'expérimentation au retour sur investissement à grande échelle **JPMorgan Chase** en tant que leader des applications d'IA à Wall Street, sa stratégie clé est "investissement à grande échelle + pénétration de l'ensemble des services". Au cours de la dernière décennie, elle a non seulement constitué une équipe de recherche en IA bien plus importante que celle de ses concurrents (le nombre d'employés dépasse la somme des sept concurrents directs), mais a également intégré la technologie de l'IA dans plus de 400 scénarios d'affaires, couvrant toute la chaîne, y compris le trading, la gestion des risques et le service client. Cette profonde cultivation apporte un retour sur investissement considérable : en 2024, sa technologie d'IA devrait générer directement **2 milliards de dollars de valeur**, dont le système de détection de fraude peut éviter des pertes de plusieurs centaines de millions de dollars par an. D'autres géants adoptent des chemins différenciés : - **Goldman Sachs** utilise la plateforme de données centrale "**Legend**" comme son cœur, intégrant les données de trading, de risque et de clients de toute la banque, fournissant un combustible de haute qualité pour les modèles d'IA. Cette plateforme permet aux analystes d'appeler en un clic des modèles de trading historiques, réduisant le cycle de validation des stratégies de plus de 60 %. - **Morgan Stanley** choisit de s'associer étroitement à OpenAI, développant un assistant de gestion de patrimoine basé sur la technologie GPT, réduisant le temps de recherche de documents pour les conseillers de 30 minutes à quelques secondes, permettant aux actifs des clients de dépasser 90 milliards de dollars en augmentation trimestrielle. - Les géants de la quantification tels que **D.E. Shaw** adoptent un modèle de « **démocratie des développeurs** », fournissant des outils tels que LLM Gateway, permettant aux traders de construire leurs propres stratégies d'IA, réalisant ainsi une innovation flexible. > Sal Cucchiara, un cadre de Morgan Stanley, a déclaré : « L'impact de l'IA sur le secteur financier sera comparable à la naissance d'Internet. » II. Scénarios d'application des technologies clés : Refabrication intelligente à travers la chaîne de valeur financière. (1) Révolution de l'exécution des transactions : d'un centre de coûts à un moteur de profit Le système **LOXM** de JPMorgan utilise des techniques d'apprentissage par renforcement profond pour analyser des milliards de transactions historiques et optimiser les stratégies d'exécution des transactions en gros. Il peut décomposer une transaction boursière de plusieurs millions de dollars en petites transactions discrètes, évitant ainsi la volatilité du marché et réduisant les coûts d'impact jusqu'à 30 %. De plus, des cadres multi-agents comme **TradingAgents** vont plus loin en simulant la collaboration et la prise de décision des analystes, des traders et des équipes de gestion des risques, atteignant un **rendement annualisé de 24,9 %** dans les expérimentations, surpassant ainsi les modèles quantitatifs traditionnels. (2) Recherche et investissement intelligents : la révolution du paradigme de l'ingénierie du savoir L'outil **Deep Research** des actifs Beileisni redéfinit le processus de recherche. Lorsque les gestionnaires d'investissement posent des questions sur les "entreprises affectées par les droits de douane dans la chaîne d'approvisionnement", l'IA scanne 20 000 documents en une heure, identifiant 120 entreprises pertinentes et générant un rapport d'analyse - un travail qui prendrait des semaines à une équipe traditionnelle. **IndexGPT** de JPMorgan construit des portefeuilles thématiques basés sur GPT-4, capturant les tendances émergentes (comme le cloud computing et l'e-sport) grâce à l'analyse sémantique des nouvelles, permettant la construction automatisée d'indices. (3) Amélioration invisible de la conformité et de la gestion de la liquidité - Citibank lance la plateforme blockchain **CIDAP**, permettant le transfert de fonds en temps réel entre ses succursales à l'échelle mondiale, compressant le règlement transfrontalier de T+2 à quasi temps réel. - Le système anti-fraude basé sur l'IA identifie les schémas de blanchiment d'argent en analysant les séquences de comportement en 0,3 seconde, avec un taux de faux positifs 75 % inférieur à celui des systèmes traditionnels. - Afin de répondre à la **nouvelle réglementation de règlement T+1** de la SEC, l'IA analyse automatiquement la chaîne de relations de compte, réduisant le temps de mise à jour des instructions de règlement de niveau horaire à niveau minute. Troisième, restructuration des capacités organisationnelles : talents, collaboration et contrôle des risques. **La mutation génétique de la structure des talents** est devenue un soutien clé pour la finance intelligente. Le nombre de traders d'actions en espèces chez Goldman Sachs est passé de 600 en 2000 à seulement 2 en 2017, tandis que 200 ingénieurs en IA ont été ajoutés au même moment. L'équipe d'IA de JPMorgan a connu une expansion de 16 % au cours de l'année passée, et sa composition comprend des docteurs en physique quantique, des experts en linguistique, des chercheurs en théorie des jeux et d'autres talents interdisciplinaires. **La reconstruction du mode de collaboration** est tout aussi profonde : - La plateforme **DocAI** de Blackstone Group établit une "base de connaissances curatée". Après que les employés aient téléchargé des mémos de transaction et des rapports de recherche, l'IA construit automatiquement un réseau d'associations, permettant à l'équipe juridique d'améliorer l'efficacité des examens de contrats de 40 %. - Dans le cadre du système TradingAgents, les agents IA échangent des rapports d'analyse via un **protocole de communication structuré** (non en langage naturel), évitant ainsi les problèmes de distorsion de l'information présents chez les chatbots traditionnels. Et **le nouveau contrôle des risques** devient une barrière pour les applications intelligentes. Lorsque l'assistant AI de Morgan Stanley participe à des réunions avec des clients, il précise qu'il "fournit uniquement un support de données, sans conseils d'investissement" ; les systèmes multi-agents mettent en place des agents de contrôle des risques indépendants, surveillant en temps réel la volatilité du portefeuille et forçant la liquidation lorsque le retracement dépasse un seuil. Quatre, le champ de bataille du futur : les trois défis de la technologie, de la réglementation et de l'éthique. Malgré des résultats significatifs, les défis en eaux profondes ne font que commencer : - **Bottleneck technologique** : Le taux de bruit des données financières dépasse 70 %, et la capacité de généralisation des modèles actuels dans des marchés extrêmes (tels que les krachs) reste insuffisante. - **Lacunes réglementaires** : La SEC a exigé des "transparences algorithmiques" concernant les conseillers en IA, forçant des institutions comme Citigroup à faire un compromis entre l'efficacité du modèle et son interprétabilité. - **Dilemme éthique** : Lorsque l'assistant AI de Goldman Sachs génère automatiquement des rapports de recherche, la question de la propriété des droits d'auteur n'est pas encore tranchée ; les limites d'utilisation des données de conversation des clients suscitent également des controverses. Cependant, la tendance est devenue un consensus. Selon une enquête de Bank of America, **27,7 % du budget informatique** des institutions financières sera consacré au domaine de l'IA en 2025, et augmentera à 31,6 % en 2026. Le champ de bataille se déplace de la technologie elle-même vers **la capacité d'intégration écologique** — par exemple, JPMorgan connecte 450 partenaires de données via des API ouvertes, et la plateforme Legend de Goldman Sachs est compatible avec 30 types de bases de données structurées. Les futurs gagnants seront ceux qui intégreront profondément l'IA dans le gène financier et construiront un écosystème de symbiose entre **l'intelligence humaine + l'intelligence machine**. Conclusion : La réinvention de l'essence financière Lorsque le flux de données au-dessus de Wall Street est transformé en insights par l'IA, et que les traders évoluent d'exécutants à concepteurs de stratégies, cette transformation dépasse déjà la simple mise à niveau technologique. Chaque économie de 0,1 % des coûts de transaction grâce au système LOXM de JPMorgan, le temps de recherche libéré par 1 heure de Deep Research de Balyasny, et l'élimination des silos de données par la plateforme Legend de Goldman Sachs - tout cela redéfinit l'essence du secteur financier : **une compétition de montée en dimension allant de l'efficacité de l'allocation de capital à l'efficacité du traitement de l'information**. Et ceux qui construisent en premier les "neurones centraux de l'IA" sont en train de réécrire en silence la carte du pouvoir à Wall Street. L'opportunité est dans le coai coin, le Bitcoin d'il y a 10 ans.

#H# Bitcoin d'il y a 10 ans ! Poursuivre sur sa lancée, coai pièce Le secret de fonctionnement de la finance intelligente de Wall Street : stratégie AI et restructuration de l'ADN organisationnel Lorsque les employés du département de trading de Goldman Sachs ouvrent l'assistant intelligent nommé "GS AI Assistant" pour traiter des rapports de recherche, lorsque les conseillers financiers de Morgan Stanley récupèrent en temps réel des données clés parmi 100 000 documents grâce à l'assistant AI, lorsque le système LOXM de JPMorgan exécute des transactions boursières en gros à une vitesse de quelques millisecondes - la révolution de l'intelligence financière à Wall Street est profondément ancrée dans les scénarios d'affaires essentiels. Cette transformation silencieuse concerne non seulement l'application de la technologie, mais révèle également la règle de survie des géants financiers modernes : **la capacité AI est devenue la nouvelle monnaie de Wall Street**. 1. Stratégies d'IA des institutions de premier plan : du laboratoire à un retour sur investissement à grande échelle **JPMorgan Chase**, en tant que leader des applications d'IA à Wall Street, a pour stratégie clé "investissement à grande échelle + pénétration de l'ensemble des activités". Au cours de la dernière décennie, elle a non seulement constitué une équipe de recherche en IA bien plus importante que celle de ses pairs (le nombre de personnes dépasse la somme des sept principaux concurrents), mais a également intégré la technologie IA dans plus de 400 scénarios d'affaires, couvrant l'ensemble de la chaîne, y compris le trading, la gestion des risques et le service client. Cette exploitation approfondie génère des retours considérables : en 2024, ses technologies IA devraient directement créer une **valeur de 2 milliards de dollars**, dont le système de détection de fraude peut éviter des pertes de plusieurs centaines de millions de dollars par an. D'autres géants adoptent des chemins différenciés : - **Goldman Sachs** a intégré les données de trading, de risque et de clients de toute l'entreprise autour de sa plateforme de données "**Legend**", fournissant un carburant de haute qualité pour les modèles d'IA. Cette plateforme permet aux analystes d'accéder d'un seul clic aux modèles de trading historiques, réduisant de plus de 60 % le temps de validation des stratégies. - **Morgan Stanley** choisit de s'associer étroitement avec OpenAI pour développer un assistant de gestion de patrimoine basé sur la technologie GPT, réduisant le temps de recherche de documents pour les conseillers de 30 minutes à quelques secondes, permettant ainsi aux clients de dépasser 90 milliards de dollars d'augmentation trimestrielle des actifs. - **D.E. Shaw** et d'autres géants de la quantification mettent en œuvre un modèle de "**gouvernance autonome des développeurs**", fournissant des outils tels que LLM Gateway, permettant aux traders de construire eux-mêmes des stratégies d'IA pour réaliser des innovations flexibles. > Sal Cucchiara, un dirigeant de Morgan Stanley, a déclaré : « L'impact de l'IA sur l'industrie financière sera comparable à la naissance d'Internet. » II. Scénarios d'application des technologies clés : Reconfiguration intelligente à travers la chaîne de valeur financière. (1) Révolution de l'exécution des transactions : de centre de coût à moteur de profit Le système **LOXM** de JPMorgan utilise la technologie d'apprentissage par renforcement profond pour optimiser les stratégies d'exécution des transactions en analysant des milliards de transactions historiques. Il peut décomposer une transaction boursière de plusieurs millions de dollars en petites transactions discrètes, évitant ainsi la volatilité du marché et réduisant les coûts d'impact jusqu'à 30 %. Des cadres multi-agents comme **TradingAgents** vont encore plus loin en simulant la prise de décision collaborative des analystes, des traders et des équipes de gestion des risques, réalisant un **rendement annualisé de 24,9 %** dans les expériences, surpassant les modèles quantitatifs traditionnels. (2) Recherche d'investissement intelligente : la révolution du paradigme de l'ingénierie des connaissances L'outil "**Deep Research**" de Balyasny Asset Management redéfinit le processus de recherche. Lorsque les gestionnaires d'investissement posent des questions sur les "entreprises affectées par les droits de douane sur la chaîne d'approvisionnement", l'IA scanne 20 000 documents en une heure, identifiant 120 entreprises pertinentes et générant un rapport d'analyse - un travail qui prend généralement des semaines à une équipe traditionnelle. **IndexGPT** de JPMorgan est quant à lui construit sur GPT-4 pour créer des portefeuilles d'investissement thématiques, capturant les nouvelles tendances émergentes (comme le cloud computing, l'e-sport) grâce à une analyse sémantique des nouvelles, permettant une construction d'indices automatisée. (3) Mise à niveau invisible de la conformité et de la gestion de la liquidité - Citibank a lancé la plateforme blockchain **CIDAP**, permettant le transfert de fonds en temps réel entre ses filiales dans le monde entier, compressant le règlement transfrontalier de T+2 à presque temps réel. - Le système d'anti-fraude basé sur l'IA identifie les schémas de blanchiment d'argent en analysant les séquences comportementales en 0,3 seconde, avec un taux de faux positifs inférieur de 75 % à celui des systèmes traditionnels. - Pour faire face à la **nouvelle réglementation de règlement T+1** de la SEC, une analyse automatique par IA des chaînes de relations de compte réduit le temps de mise à jour des instructions de règlement de niveau horaire à niveau minute. Troisième, reconstruction des capacités organisationnelles : talents, collaboration et contrôle des risques **La mutation génétique de la structure des talents** est devenue un soutien clé pour la finance intelligente. Le nombre de traders en actions chez Goldman Sachs est passé de 600 en 2000 à seulement 2 en 2017, tandis que 200 ingénieurs en IA ont été ajoutés au même moment. L'équipe d'IA de JPMorgan a connu une expansion de 16 % au cours de l'année passée, et sa composition comprend des docteurs en physique quantique, des experts en linguistique, des chercheurs en théorie des jeux et d'autres talents interdisciplinaires. **La restructuration du mode de collaboration** est tout aussi profonde : - La plateforme **DocAI** de Blackstone Group établit une "base de connaissances curatoriale", où les employés téléchargent des mémos de transaction et des rapports de recherche, après quoi l'IA construit automatiquement un réseau d'associations, permettant à l'équipe juridique d'augmenter l'efficacité de l'examen des contrats de 40 %. - Dans le cadre du framework TradingAgents, les agents IA échangent des rapports d'analyse via un **protocole de communication structuré** (non en langage naturel), évitant ainsi le problème de distorsion de l'information présent dans les chatbots traditionnels. Et **le nouveau contrôle des risques** devient la barrière des applications intelligentes. Lorsque l'assistant AI de Morgan Stanley participe à des réunions avec les clients, il est clairement stipulé qu'il "fournit uniquement un soutien en données, sans faire de recommandations d'investissement" ; un système multi-agents met en place des agents de contrôle des risques indépendants, surveillant en temps réel la volatilité des portefeuilles et forçant la liquidation lorsque le recul dépasse un seuil. Quatre, le champ de bataille futur : les trois défis des technologies, de la régulation et de l'éthique. Malgré des résultats impressionnants, les défis en eaux profondes ne font que commencer : - **Bottleneck technique** : Le taux de bruit des données financières dépasse 70 %, et la capacité de généralisation des modèles actuels reste insuffisante dans des marchés extrêmes (comme les krachs). - **Lacune réglementaire** : La SEC a imposé des exigences de "transparence algorithmique" aux conseillers en IA, obligeant des institutions comme Citigroup à faire des compromis entre l'efficacité du modèle et son interprétabilité. - **Dilemme éthique** : Lorsque l'assistant AI de Goldman Sachs génère automatiquement des rapports de recherche, la question de la titularité des droits d'auteur n'est pas encore résolue ; les limites d'utilisation des données de conversation des clients suscitent également des controverses. Cependant, la tendance est devenue un consensus. Selon une enquête de Bank of America, **27,7 % du budget IT** des institutions financières sera consacré au domaine de l'IA en 2025, et passera à 31,6 % en 2026. Le centre de gravité du champ de bataille se déplace de la technologie elle-même vers **la capacité d'intégration écosystémique** — comme JPMorgan qui ouvre des API pour se connecter à 450 partenaires de données, et la plateforme Legend de Goldman Sachs qui est compatible avec 30 types de bases de données structurées. Les futurs gagnants seront ceux qui intégreront profondément l'IA dans l'ADN financier et construiront un écosystème de coexistence « **intelligence humaine + intelligence machine** ». Conclusion : La restructuration de l'essence financière Lorsque le flux de données au-dessus de Wall Street est transformé en insights par l'IA, et que les traders évoluent d'exécutants à concepteurs de stratégies, cette transformation dépasse déjà la simple mise à niveau technologique. Le système LOXM de JPMorgan qui économise 0,1 % des coûts de transaction, le temps de recherche libéré par le Deep Research de BlackRock chaque heure, et la plateforme Legend de Goldman Sachs qui élimine les silos de données — tous reconfigurent l'essence de l'industrie financière : **une compétition dimensionnelle passant de l'efficacité de l'allocation de capital à l'efficacité du traitement de l'information**. Et ceux qui construisent en premier le "système nerveux AI" réécrivent discrètement la cartographie du pouvoir à Wall Street. L'opportunité se trouve dans la monnaie coai, le Bitcoin d'il y a 10 ans.

#HFT# Bitcoin d'il y a 10 ans ! Poursuivre sur sa lancée, coai pièce Le secret de fonctionnement de la finance intelligente de Wall Street : stratégie AI et restructuration de l'ADN organisationnel Lorsque les employés du département de trading de Goldman Sachs ouvrent l'assistant intelligent nommé "GS AI Assistant" pour traiter des rapports de recherche, lorsque les conseillers financiers de Morgan Stanley récupèrent en temps réel des données clés parmi 100 000 documents grâce à l'assistant AI, lorsque le système LOXM de JPMorgan exécute des transactions boursières en gros à une vitesse de quelques millisecondes - la révolution de l'intelligence financière à Wall Street est profondément ancrée dans les scénarios d'affaires essentiels. Cette transformation silencieuse concerne non seulement l'application de la technologie, mais révèle également la règle de survie des géants financiers modernes : **la capacité AI est devenue la nouvelle monnaie de Wall Street**. 1. Stratégies d'IA des institutions de premier plan : du laboratoire à un retour sur investissement à grande échelle **JPMorgan Chase**, en tant que leader des applications d'IA à Wall Street, a pour stratégie clé "investissement à grande échelle + pénétration de l'ensemble des activités". Au cours de la dernière décennie, elle a non seulement constitué une équipe de recherche en IA bien plus importante que celle de ses pairs (le nombre de personnes dépasse la somme des sept principaux concurrents), mais a également intégré la technologie IA dans plus de 400 scénarios d'affaires, couvrant l'ensemble de la chaîne, y compris le trading, la gestion des risques et le service client. Cette exploitation approfondie génère des retours considérables : en 2024, ses technologies IA devraient directement créer une **valeur de 2 milliards de dollars**, dont le système de détection de fraude peut éviter des pertes de plusieurs centaines de millions de dollars par an. D'autres géants adoptent des chemins différenciés : - **Goldman Sachs** a intégré les données de trading, de risque et de clients de toute l'entreprise autour de sa plateforme de données "**Legend**", fournissant un carburant de haute qualité pour les modèles d'IA. Cette plateforme permet aux analystes d'accéder d'un seul clic aux modèles de trading historiques, réduisant de plus de 60 % le temps de validation des stratégies. - **Morgan Stanley** choisit de s'associer étroitement avec OpenAI pour développer un assistant de gestion de patrimoine basé sur la technologie GPT, réduisant le temps de recherche de documents pour les conseillers de 30 minutes à quelques secondes, permettant ainsi aux clients de dépasser 90 milliards de dollars d'augmentation trimestrielle des actifs. - **D.E. Shaw** et d'autres géants de la quantification mettent en œuvre un modèle de "**gouvernance autonome des développeurs**", fournissant des outils tels que LLM Gateway, permettant aux traders de construire eux-mêmes des stratégies d'IA pour réaliser des innovations flexibles. > Sal Cucchiara, un dirigeant de Morgan Stanley, a déclaré : « L'impact de l'IA sur l'industrie financière sera comparable à la naissance d'Internet. » II. Scénarios d'application des technologies clés : Reconfiguration intelligente à travers la chaîne de valeur financière. (1) Révolution de l'exécution des transactions : de centre de coût à moteur de profit Le système **LOXM** de JPMorgan utilise la technologie d'apprentissage par renforcement profond pour optimiser les stratégies d'exécution des transactions en analysant des milliards de transactions historiques. Il peut décomposer une transaction boursière de plusieurs millions de dollars en petites transactions discrètes, évitant ainsi la volatilité du marché et réduisant les coûts d'impact jusqu'à 30 %. Des cadres multi-agents comme **TradingAgents** vont encore plus loin en simulant la prise de décision collaborative des analystes, des traders et des équipes de gestion des risques, réalisant un **rendement annualisé de 24,9 %** dans les expériences, surpassant les modèles quantitatifs traditionnels. (2) Recherche d'investissement intelligente : la révolution du paradigme de l'ingénierie des connaissances L'outil "**Deep Research**" de Balyasny Asset Management redéfinit le processus de recherche. Lorsque les gestionnaires d'investissement posent des questions sur les "entreprises affectées par les droits de douane sur la chaîne d'approvisionnement", l'IA scanne 20 000 documents en une heure, identifiant 120 entreprises pertinentes et générant un rapport d'analyse - un travail qui prend généralement des semaines à une équipe traditionnelle. **IndexGPT** de JPMorgan est quant à lui construit sur GPT-4 pour créer des portefeuilles d'investissement thématiques, capturant les nouvelles tendances émergentes (comme le cloud computing, l'e-sport) grâce à une analyse sémantique des nouvelles, permettant une construction d'indices automatisée. (3) Mise à niveau invisible de la conformité et de la gestion de la liquidité - Citibank a lancé la plateforme blockchain **CIDAP**, permettant le transfert de fonds en temps réel entre ses filiales dans le monde entier, compressant le règlement transfrontalier de T+2 à presque temps réel. - Le système d'anti-fraude basé sur l'IA identifie les schémas de blanchiment d'argent en analysant les séquences comportementales en 0,3 seconde, avec un taux de faux positifs inférieur de 75 % à celui des systèmes traditionnels. - Pour faire face à la **nouvelle réglementation de règlement T+1** de la SEC, une analyse automatique par IA des chaînes de relations de compte réduit le temps de mise à jour des instructions de règlement de niveau horaire à niveau minute. Troisième, reconstruction des capacités organisationnelles : talents, collaboration et contrôle des risques **La mutation génétique de la structure des talents** est devenue un soutien clé pour la finance intelligente. Le nombre de traders en actions chez Goldman Sachs est passé de 600 en 2000 à seulement 2 en 2017, tandis que 200 ingénieurs en IA ont été ajoutés au même moment. L'équipe d'IA de JPMorgan a connu une expansion de 16 % au cours de l'année passée, et sa composition comprend des docteurs en physique quantique, des experts en linguistique, des chercheurs en théorie des jeux et d'autres talents interdisciplinaires. **La restructuration du mode de collaboration** est tout aussi profonde : - La plateforme **DocAI** de Blackstone Group établit une "base de connaissances curatoriale", où les employés téléchargent des mémos de transaction et des rapports de recherche, après quoi l'IA construit automatiquement un réseau d'associations, permettant à l'équipe juridique d'augmenter l'efficacité de l'examen des contrats de 40 %. - Dans le cadre du framework TradingAgents, les agents IA échangent des rapports d'analyse via un **protocole de communication structuré** (non en langage naturel), évitant ainsi le problème de distorsion de l'information présent dans les chatbots traditionnels. Et **le nouveau contrôle des risques** devient la barrière des applications intelligentes. Lorsque l'assistant AI de Morgan Stanley participe à des réunions avec les clients, il est clairement stipulé qu'il "fournit uniquement un soutien en données, sans faire de recommandations d'investissement" ; un système multi-agents met en place des agents de contrôle des risques indépendants, surveillant en temps réel la volatilité des portefeuilles et forçant la liquidation lorsque le recul dépasse un seuil. Quatre, le champ de bataille futur : les trois défis des technologies, de la régulation et de l'éthique. Malgré des résultats impressionnants, les défis en eaux profondes ne font que commencer : - **Bottleneck technique** : Le taux de bruit des données financières dépasse 70 %, et la capacité de généralisation des modèles actuels reste insuffisante dans des marchés extrêmes (comme les krachs). - **Lacune réglementaire** : La SEC a imposé des exigences de "transparence algorithmique" aux conseillers en IA, obligeant des institutions comme Citigroup à faire des compromis entre l'efficacité du modèle et son interprétabilité. - **Dilemme éthique** : Lorsque l'assistant AI de Goldman Sachs génère automatiquement des rapports de recherche, la question de la titularité des droits d'auteur n'est pas encore résolue ; les limites d'utilisation des données de conversation des clients suscitent également des controverses. Cependant, la tendance est devenue un consensus. Selon une enquête de Bank of America, **27,7 % du budget IT** des institutions financières sera consacré au domaine de l'IA en 2025, et passera à 31,6 % en 2026. Le centre de gravité du champ de bataille se déplace de la technologie elle-même vers **la capacité d'intégration écosystémique** — comme JPMorgan qui ouvre des API pour se connecter à 450 partenaires de données, et la plateforme Legend de Goldman Sachs qui est compatible avec 30 types de bases de données structurées. Les futurs gagnants seront ceux qui intégreront profondément l'IA dans l'ADN financier et construiront un écosystème de coexistence « **intelligence humaine + intelligence machine** ». Conclusion : La restructuration de l'essence financière Lorsque le flux de données au-dessus de Wall Street est transformé en insights par l'IA, et que les traders évoluent d'exécutants à concepteurs de stratégies, cette transformation dépasse déjà la simple mise à niveau technologique. Le système LOXM de JPMorgan qui économise 0,1 % des coûts de transaction, le temps de recherche libéré par le Deep Research de BlackRock chaque heure, et la plateforme Legend de Goldman Sachs qui élimine les silos de données — tous reconfigurent l'essence de l'industrie financière : **une compétition dimensionnelle passant de l'efficacité de l'allocation de capital à l'efficacité du traitement de l'information**. Et ceux qui construisent en premier le "système nerveux AI" réécrivent discrètement la cartographie du pouvoir à Wall Street. L'opportunité se trouve dans la monnaie coai, le Bitcoin d'il y a 10 ans.

#SOL# Bitcoin d'il y a 10 ans ! Poursuivre sur sa lancée, coai pièce Le secret de fonctionnement de la finance intelligente de Wall Street : stratégie AI et restructuration de l'ADN organisationnel Lorsque les employés du département de trading de Goldman Sachs ouvrent l'assistant intelligent nommé "GS AI Assistant" pour traiter des rapports de recherche, lorsque les conseillers financiers de Morgan Stanley récupèrent en temps réel des données clés parmi 100 000 documents grâce à l'assistant AI, lorsque le système LOXM de JPMorgan exécute des transactions boursières en gros à une vitesse de quelques millisecondes - la révolution de l'intelligence financière à Wall Street est profondément ancrée dans les scénarios d'affaires essentiels. Cette transformation silencieuse concerne non seulement l'application de la technologie, mais révèle également la règle de survie des géants financiers modernes : **la capacité AI est devenue la nouvelle monnaie de Wall Street**. 1. Stratégies d'IA des institutions de premier plan : du laboratoire à un retour sur investissement à grande échelle **JPMorgan Chase**, en tant que leader des applications d'IA à Wall Street, a pour stratégie clé "investissement à grande échelle + pénétration de l'ensemble des activités". Au cours de la dernière décennie, elle a non seulement constitué une équipe de recherche en IA bien plus importante que celle de ses pairs (le nombre de personnes dépasse la somme des sept principaux concurrents), mais a également intégré la technologie IA dans plus de 400 scénarios d'affaires, couvrant l'ensemble de la chaîne, y compris le trading, la gestion des risques et le service client. Cette exploitation approfondie génère des retours considérables : en 2024, ses technologies IA devraient directement créer une **valeur de 2 milliards de dollars**, dont le système de détection de fraude peut éviter des pertes de plusieurs centaines de millions de dollars par an. D'autres géants adoptent des chemins différenciés : - **Goldman Sachs** a intégré les données de trading, de risque et de clients de toute l'entreprise autour de sa plateforme de données "**Legend**", fournissant un carburant de haute qualité pour les modèles d'IA. Cette plateforme permet aux analystes d'accéder d'un seul clic aux modèles de trading historiques, réduisant de plus de 60 % le temps de validation des stratégies. - **Morgan Stanley** choisit de s'associer étroitement avec OpenAI pour développer un assistant de gestion de patrimoine basé sur la technologie GPT, réduisant le temps de recherche de documents pour les conseillers de 30 minutes à quelques secondes, permettant ainsi aux clients de dépasser 90 milliards de dollars d'augmentation trimestrielle des actifs. - **D.E. Shaw** et d'autres géants de la quantification mettent en œuvre un modèle de "**gouvernance autonome des développeurs**", fournissant des outils tels que LLM Gateway, permettant aux traders de construire eux-mêmes des stratégies d'IA pour réaliser des innovations flexibles. > Sal Cucchiara, un dirigeant de Morgan Stanley, a déclaré : « L'impact de l'IA sur l'industrie financière sera comparable à la naissance d'Internet. » II. Scénarios d'application des technologies clés : Reconfiguration intelligente à travers la chaîne de valeur financière. (1) Révolution de l'exécution des transactions : de centre de coût à moteur de profit Le système **LOXM** de JPMorgan utilise la technologie d'apprentissage par renforcement profond pour optimiser les stratégies d'exécution des transactions en analysant des milliards de transactions historiques. Il peut décomposer une transaction boursière de plusieurs millions de dollars en petites transactions discrètes, évitant ainsi la volatilité du marché et réduisant les coûts d'impact jusqu'à 30 %. Des cadres multi-agents comme **TradingAgents** vont encore plus loin en simulant la prise de décision collaborative des analystes, des traders et des équipes de gestion des risques, réalisant un **rendement annualisé de 24,9 %** dans les expériences, surpassant les modèles quantitatifs traditionnels. (2) Recherche d'investissement intelligente : la révolution du paradigme de l'ingénierie des connaissances L'outil "**Deep Research**" de Balyasny Asset Management redéfinit le processus de recherche. Lorsque les gestionnaires d'investissement posent des questions sur les "entreprises affectées par les droits de douane sur la chaîne d'approvisionnement", l'IA scanne 20 000 documents en une heure, identifiant 120 entreprises pertinentes et générant un rapport d'analyse - un travail qui prend généralement des semaines à une équipe traditionnelle. **IndexGPT** de JPMorgan est quant à lui construit sur GPT-4 pour créer des portefeuilles d'investissement thématiques, capturant les nouvelles tendances émergentes (comme le cloud computing, l'e-sport) grâce à une analyse sémantique des nouvelles, permettant une construction d'indices automatisée. (3) Mise à niveau invisible de la conformité et de la gestion de la liquidité - Citibank a lancé la plateforme blockchain **CIDAP**, permettant le transfert de fonds en temps réel entre ses filiales dans le monde entier, compressant le règlement transfrontalier de T+2 à presque temps réel. - Le système d'anti-fraude basé sur l'IA identifie les schémas de blanchiment d'argent en analysant les séquences comportementales en 0,3 seconde, avec un taux de faux positifs inférieur de 75 % à celui des systèmes traditionnels. - Pour faire face à la **nouvelle réglementation de règlement T+1** de la SEC, une analyse automatique par IA des chaînes de relations de compte réduit le temps de mise à jour des instructions de règlement de niveau horaire à niveau minute. Troisième, reconstruction des capacités organisationnelles : talents, collaboration et contrôle des risques **La mutation génétique de la structure des talents** est devenue un soutien clé pour la finance intelligente. Le nombre de traders en actions chez Goldman Sachs est passé de 600 en 2000 à seulement 2 en 2017, tandis que 200 ingénieurs en IA ont été ajoutés au même moment. L'équipe d'IA de JPMorgan a connu une expansion de 16 % au cours de l'année passée, et sa composition comprend des docteurs en physique quantique, des experts en linguistique, des chercheurs en théorie des jeux et d'autres talents interdisciplinaires. **La restructuration du mode de collaboration** est tout aussi profonde : - La plateforme **DocAI** de Blackstone Group établit une "base de connaissances curatoriale", où les employés téléchargent des mémos de transaction et des rapports de recherche, après quoi l'IA construit automatiquement un réseau d'associations, permettant à l'équipe juridique d'augmenter l'efficacité de l'examen des contrats de 40 %. - Dans le cadre du framework TradingAgents, les agents IA échangent des rapports d'analyse via un **protocole de communication structuré** (non en langage naturel), évitant ainsi le problème de distorsion de l'information présent dans les chatbots traditionnels. Et **le nouveau contrôle des risques** devient la barrière des applications intelligentes. Lorsque l'assistant AI de Morgan Stanley participe à des réunions avec les clients, il est clairement stipulé qu'il "fournit uniquement un soutien en données, sans faire de recommandations d'investissement" ; un système multi-agents met en place des agents de contrôle des risques indépendants, surveillant en temps réel la volatilité des portefeuilles et forçant la liquidation lorsque le recul dépasse un seuil. Quatre, le champ de bataille futur : les trois défis des technologies, de la régulation et de l'éthique. Malgré des résultats impressionnants, les défis en eaux profondes ne font que commencer : - **Bottleneck technique** : Le taux de bruit des données financières dépasse 70 %, et la capacité de généralisation des modèles actuels reste insuffisante dans des marchés extrêmes (comme les krachs). - **Lacune réglementaire** : La SEC a imposé des exigences de "transparence algorithmique" aux conseillers en IA, obligeant des institutions comme Citigroup à faire des compromis entre l'efficacité du modèle et son interprétabilité. - **Dilemme éthique** : Lorsque l'assistant AI de Goldman Sachs génère automatiquement des rapports de recherche, la question de la titularité des droits d'auteur n'est pas encore résolue ; les limites d'utilisation des données de conversation des clients suscitent également des controverses. Cependant, la tendance est devenue un consensus. Selon une enquête de Bank of America, **27,7 % du budget IT** des institutions financières sera consacré au domaine de l'IA en 2025, et passera à 31,6 % en 2026. Le centre de gravité du champ de bataille se déplace de la technologie elle-même vers **la capacité d'intégration écosystémique** — comme JPMorgan qui ouvre des API pour se connecter à 450 partenaires de données, et la plateforme Legend de Goldman Sachs qui est compatible avec 30 types de bases de données structurées. Les futurs gagnants seront ceux qui intégreront profondément l'IA dans l'ADN financier et construiront un écosystème de coexistence « **intelligence humaine + intelligence machine** ». Conclusion : La restructuration de l'essence financière Lorsque le flux de données au-dessus de Wall Street est transformé en insights par l'IA, et que les traders évoluent d'exécutants à concepteurs de stratégies, cette transformation dépasse déjà la simple mise à niveau technologique. Le système LOXM de JPMorgan qui économise 0,1 % des coûts de transaction, le temps de recherche libéré par le Deep Research de BlackRock chaque heure, et la plateforme Legend de Goldman Sachs qui élimine les silos de données — tous reconfigurent l'essence de l'industrie financière : **une compétition dimensionnelle passant de l'efficacité de l'allocation de capital à l'efficacité du traitement de l'information**. Et ceux qui construisent en premier le "système nerveux AI" réécrivent discrètement la cartographie du pouvoir à Wall Street. L'opportunité se trouve dans la monnaie coai, le Bitcoin d'il y a 10 ans.

#ETH# Bitcoin d'il y a 10 ans ! Poursuivre sur la lancée, coai pièce de monnaie Les secrets de fonctionnement de la finance intelligente de Wall Street : stratégie d'IA et restructuration de l'ADN organisationnel Lorsque les employés du département de trading de Goldman Sachs ouvrent l'assistant intelligent nommé "GS AI Assistant" pour traiter des rapports de recherche, lorsque les conseillers financiers de Morgan Stanley accèdent en temps réel à des données clés dans 100 000 documents via l'assistant AI, lorsque le système LOXM de JPMorgan exécute des transactions d'actions en gros à une vitesse de millisecondes - la révolution de l'intelligence financière de Wall Street est profondément ancrée dans les scénarios d'affaires clés. Cette transformation silencieuse ne concerne pas seulement l'application de la technologie, mais révèle également la loi de survie des géants de la finance moderne : **la capacité d'IA est devenue la nouvelle monnaie de Wall Street**. 1. Stratégie AI des institutions de premier plan : du laboratoire au retour sur investissement à grande échelle **JPMorgan Chase** en tant que leader des applications d'IA à Wall Street, sa stratégie clé est « investissement à grande échelle + pénétration de l'ensemble des activités ». Au cours des dix dernières années, elle a non seulement constitué une équipe de recherche en IA bien plus importante que ses concurrents (le nombre de personnes dépasse la somme des sept concurrents majeurs), mais a également injecté des technologies d'IA dans plus de 400 scénarios commerciaux, couvrant l'ensemble de la chaîne, y compris le trading, la gestion des risques et le service client. Cette exploitation approfondie génère des retours considérables : en 2024, sa technologie d'IA devrait créer directement **2 milliards de dollars de valeur**, dont le système de détection des fraudes peut éviter des pertes de plusieurs centaines de millions de dollars chaque année. D'autres géants adoptent une approche différenciée : - **Goldman Sachs** utilise la plateforme de données "**Legend**" comme cœur, intégrant toutes les transactions, les risques et les données clients de l'ensemble de la banque, fournissant un carburant de haute qualité pour les modèles d'IA. Cette plateforme permet aux analystes d'accéder en un clic aux modèles de transactions historiques, réduisant le cycle de validation des stratégies de plus de 60 %. - **Morgan Stanley** choisit de s'engager profondément avec OpenAI, développant un assistant de gestion de patrimoine basé sur la technologie GPT, réduisant le temps de recherche de documents des conseillers de 30 minutes à des secondes, permettant ainsi aux actifs des clients de dépasser 90 milliards de dollars d'augmentation trimestrielle. - **D.E. Shaw** et d'autres géants de la quantification mettent en œuvre un modèle de "**gouvernance par les développeurs**", fournissant des outils tels que LLM Gateway, permettant aux traders de construire leurs propres stratégies d'IA et de réaliser des innovations flexibles. > Sal Cucchiara, un cadre de Morgan Stanley, a déclaré : « L'impact de l'IA sur le secteur financier sera comparable à la naissance de l'Internet. » II. Scénarios d'application des technologies clés : Reconfiguration intelligente à travers la chaîne de valeur financière. (1) Révolution de l'exécution des transactions : d'un centre de coûts à un moteur de profit Le **système LOXM** de JPMorgan utilise des techniques d'apprentissage par renforcement profond pour optimiser les stratégies d'exécution des transactions en analysant des milliards de transactions historiques. Il permet de décomposer une transaction boursière de plusieurs millions de dollars en petites transactions discrètes, évitant ainsi les fluctuations du marché et réduisant les coûts d'impact de jusqu'à 30 %. Des cadres multi-agents comme **TradingAgents** vont encore plus loin, en simulant la collaboration et la prise de décision des analystes, des traders et des équipes de gestion des risques, atteignant un **rendement annualisé de 24,9 %** dans les expériences, surpassant ainsi les modèles quantitatifs traditionnels. (2) Recherche d'investissement intelligente : la rupture du paradigme de l'ingénierie des connaissances L'outil "**Deep Research**" de Balesny Asset redéfinit le processus de recherche. Lorsque les gestionnaires d'investissement posent des questions sur les "entreprises affectées par les droits de douane sur la chaîne d'approvisionnement", l'IA scanne 20 000 documents en une heure, identifie 120 entreprises pertinentes et génère un rapport d'analyse - un travail que les équipes traditionnelles mettraient des semaines à accomplir. **IndexGPT** de JPMorgan, quant à elle, construit des portefeuilles thématiques sur la base de GPT-4, capturant les nouvelles tendances émergentes (comme le cloud computing, l'e-sport) grâce à une analyse sémantique des nouvelles, permettant la construction automatisée d'indices. (3) Amélioration invisible de la conformité et de la gestion de la liquidité - Citibank a lancé la plateforme blockchain **CIDAP**, permettant le transfert de fonds en temps réel entre ses succursales dans le monde entier, compressant le règlement transfrontalier de T+2 à quasi temps réel. - Le système d'anti-fraude basé sur l'IA identifie les modèles de blanchiment d'argent en 0,3 seconde grâce à l'analyse des séquences comportementales, avec un taux de faux positifs inférieur de 75 % à celui des systèmes traditionnels. - Pour répondre à la nouvelle réglementation **T+1 sur le règlement** de la SEC, l'IA analyse automatiquement la chaîne de relations de compte, réduisant le temps de mise à jour des instructions de règlement de l'heure à la minute. Troisième, reconstruction des capacités organisationnelles : talents, collaboration et contrôle des risques **La mutation génétique de la structure des talents** est devenue un soutien clé pour la finance intelligente. Le nombre de traders en actions chez Goldman Sachs est passé de 600 en 2000 à seulement 2 en 2017, tandis que 200 ingénieurs en IA ont été ajoutés pendant la même période. L'équipe IA de JPMorgan a connu une expansion de 16 % au cours de l'année écoulée, avec des membres comprenant des docteurs en physique quantique, des experts en linguistique, des chercheurs en théorie des jeux et d'autres talents interdisciplinaires. **La reconstruction du mode de collaboration** est tout aussi profonde : - La plateforme **DocAI** de Blackstone Group établit une "bibliothèque de connaissances curatée", où les employés téléchargent des mémos de transaction et des rapports de recherche, l'IA construisant automatiquement un réseau d'associations, permettant à l'équipe juridique d'améliorer l'efficacité de l'examen des contrats de 40 %. - Dans le cadre de TradingAgents, les agents AI échangent des rapports d'analyse via un **protocole de communication structuré** (non en langage naturel), évitant ainsi le problème de distorsion de l'information présent dans les chatbots traditionnels. Et **le nouveau contrôle des risques** devient la barrière des applications intelligentes. Lorsque l'assistant IA de Morgan Stanley participe aux réunions avec les clients, il est clairement stipulé qu'il "fournit uniquement un soutien en données, sans conseils d'investissement" ; les systèmes multi-agents mettent en place des agents de contrôle des risques indépendants qui surveillent en temps réel la volatilité du portefeuille et forcent la liquidation lorsque le retrait dépasse le seuil. Quatre, le champ de bataille du futur : les trois défis des technologies, de la réglementation et de l'éthique. Malgré des résultats significatifs, les défis en eaux profondes ne font que commencer : - **Bottlenecks techniques** : Le taux de bruit des données financières dépasse 70 %, et la capacité de généralisation des modèles actuels est encore insuffisante sur les marchés extrêmes (comme les krachs). - **Fossé réglementaire** : La SEC a imposé des exigences de "transparence algorithmique" aux conseillers en IA, obligeant des institutions comme Citigroup à faire des compromis entre l'efficacité du modèle et son interprétabilité. - **Dilemme éthique** : Lorsque l'assistant AI de Goldman Sachs génère automatiquement des rapports de recherche, la question de la propriété des droits d'auteur n'est pas encore tranchée ; les limites d'utilisation des données de conversation des clients suscitent également des controverses. Cependant, la tendance est devenue un consensus. Selon une enquête de Bank of America, **27,7 % du budget IT** des institutions financières sera consacré au domaine de l'IA en 2025, atteignant 31,6 % en 2026. Le champ de bataille se déplace de la technologie elle-même vers la **capacité d'intégration écologique** - par exemple, JPMorgan ouvre des API pour connecter 450 partenaires de données, et la plateforme Legend de Goldman Sachs est compatible avec 30 bases de données structurées. Les futurs gagnants seront ceux qui intégreront profondément l'IA dans leur ADN financier et construiront un écosystème de symbiose « **intelligence humaine + intelligence machine** ». Conclusion : La redéfinition de l'essence financière Lorsque le flux de données au-dessus de Wall Street est transformé en insights par l'IA, et que les traders évoluent d'exécutants en concepteurs de stratégies, cette transformation dépasse déjà le simple niveau de la mise à niveau technologique. Le système LOXM de JPMorgan réduit chaque coût de transaction de 0,1 %, le Deep Research de BlackRock libère un temps de recherche chaque heure, et la plateforme Legend de Goldman Sachs élimine les silos de données — tout cela redéfinit l'essence même de l'industrie financière : **une compétition de montée en dimension de l'efficacité de l'allocation de capital à l'efficacité du traitement de l'information**. Et ceux qui construisent en premier le "centre nerveux de l'IA" réécrivent discrètement la carte des pouvoirs de Wall Street. L'opportunité réside dans le coai coin, le Bitcoin d'il y a 10 ans.