Огляд американського ринку акцій 3 вересня 2025 року 1. VIXY знизився на 2,34%, становить 35,5. 2. Три основні індекси США показали різноспрямовані зміни. Індекс Доу-Джонса знизився на 0,05%, склавши 45271,23 пункту; індекс S&P 500 зріс на 0,51%, досягнувши 6448,26 пункту; індекс NASDAQ Composite зріс на 1,02%, склавши 21497,73 пункту. 3. NVIDIA знизилась на 0,07%, Microsoft зросла на 0,05%, Apple зросла на 3,81%, Google C зросла на 9,01%, Amazon зросла на 0,29%, Meta зросла на 0,26%, Broadcom зросла на 1,39%, Tesla зросла на 1,44%. 4. Індекс китайських драконів NASDAQ знизився на 0,19%. Більшість популярних акцій китайських компаній знизилися: Zai Lab знизилася на 6,12%, NIO на 3,95%, Xiaopeng Motors на 2,6%, Alibaba на 1,52%, Li Auto на 1,23%, JD.com на 1,2%, TAL Education на 0,76%, New Oriental на 0,65%. Legend Biotech зросла на 5,06%, Pinduoduo на 2,22%, Tencent Music на 1,71%, Baidu на 0,11%. 5. Біткоїн-майнер American Bitcoin за перший день торгів на біржі зріс на 16,52%.

WEMIX — Потужність Блокчейн Ігор у 2025 році 1. Сильна стратегія відновлення WEMIX нещодавно запустив сміливий план відновлення для зміцнення своєї екосистеми та відновлення довіри серед користувачів та інвесторів. У Фазі 1 платформа провела викуп токенів на суму 7,5 мільйонів доларів ( з 14 березня по 21), використовуючи стратегії TWAP та VWAP для зменшення циркулюючої пропозиції з мінімальними ринковими порушеннями. Цей крок був незалежно перевірений для забезпечення прозорості. Фаза 2 вже в процесі, з метою викупити додаткові 20 мільйонів WEMIX токенів, що ще більше підкреслює довгострокову прихильність WEMIX до стабільності токенів та довіри спільноти. 2. Розширення та залучення ігрової екосистеми Інновації екосистеми WEMIX продовжують приносити результати: WEMIX PLAY вирізняється як глобальна Web3 ігрова платформа, що поєднує блокчейн та ігри з понад 73 доступними ( та більше ніж 100 очікуваними ) тайтлами, а також GameFi TVL, що перевищує 50 мільйонів доларів станом на початок 2024 року. WEMIX підключила 56 нових ігор у 2023 році — більше, ніж будь-яка інша блокчейн платформа. Помітні моменти включають MIR4, першу в індустрії комерційно успішну MMORPG з функціональною економікою на блокчейні, яка залучила понад 245 000 гравців. Його продовження, MIR M: Vanguard and Vagabond, вже може похвалитися понад 15 000 гравців. 3. Майбутня гра: Legend of YMIR & G-WEMIX Токеноміка Майбутнє ігор на блокчейні в WEMIX виглядає епічно: Легенда про YMIR, майбутня MMORPG на тему скандинавської міфології, представляє G-WEMIX, внутрішню валюту, яку гравці можуть заробляти через конкурентний контент між серверами, такий як полювання на монстрів і рейди. G-WEMIX може бути обміняний 1:1 на $WEMIX, пропонуючи як корисність у грі, так і реальну цінність. Резерв WEMIX на суму 7,5 мільйона доларів підтримує цю структуру, забезпечуючи стабільність і винагороджуючи ігровий процес. 4. Покращення інфраструктури користувачів та прозорості WEMIX нещодавно оголосив про запуск єдиного блокчейн-експлорера—крок до кращої прозорості, зручності використання та інсайту в екосистему для розробників і користувачів. --- Таблиця підсумків Особливість Основні моменти Здоров'я токенів Багатофазний викуп для зменшення пропозиції та зміцнення довіри Глибина ігор WEMIX PLAY веде розширення GameFi; такі ігри, як MIR4, забезпечують сильну залученість гравців Інноваційні ігрові проекти G-WEMIX приносить реальну цінність до прогресу в грі в Legend of YMIR Інструменти екосистеми Уніфікований блокчейн-експлорер покращує доступ та усуває тертя --- Остаточні думки WEMIX плете переконливу наратив про зростання екосистеми, довіру інвесторів та інновації в іграх. Його багатофазний план відновлення, розширена платформа GameFi, майбутній запуск MMORPG та покращені інструменти для розробників свідчать про серйозну траєкторію до того, щоб стати провідною екосистемою Web3 для ігор.

Доброго ранку Legend Сьогоднішня тема - @pudgypenguins ПЕНГУ ПЕНГУ ПЕНГУ ПЕНГУ

#WEMIX##WEMIX#Гравці у Legend 4 Night Crow: Memories of the Royalty, при депозиті на wemix, отримують одноразову нову адресу для завершення транзакції. Потім одноразова нова адреса переведе wemix на цю адресу, що є кінцевою адресою зберігання депозитів wemix для трьох ігор. Але лише півтори години тому все було переведено на біржу, а години K-лінії Gate півтори години тому якраз становили 40 тис. Очевидний обвал. Продаж wemix не викликає заперечень, адже це офіційний дохід, його неможливо не продавати. Але раніше я пам'ятаю, що говорили про те, що з доходів від поповнення wemix у грі знищують 5 відсотків. Нічого не знищили, все просто розбито, це справді огидно.

#WEMIX#Гравці гри в Legend 4 Night Crow Royal Memory при депозиті витрачають wemix. Під час депозиту буде створено одноразову нову адресу для завершення транзакції депозиту, після чого одноразова нова адреса переведе wemix на цю адресу, що є кінцевою адресою зберігання депозиту wemix для трьох ігор. Але лише півтора години тому все було переведено на біржу, а годинний свічковий графік Gate за півтора години тому показував обсяг торгівлі 40 тис. Явно обвалювання ціни Продаж wemix не викликає заперечень, адже це офіційний дохід, неможливо не продавати. Але раніше я пам'ятаю, що говорилося про те, що 5% доходу від депозитів wemix з ігор буде знищено, а насправді не було знищено жодного відсотка. Це жахливо.

#WEMIX# це починається з візуалізації Legend 5 та Night Crow 2 Легенда 5 наступного року ще має якісь сліди, а про Нічну ворону 2 краще не думати, наступного року її не випустять.

Дехто підрахував великі результати трейдерів Hyper Legend. Заробивши, не хвастайся, виведення коштів та купівля яхти - ось це справжній заробіток.

#WEMIX# 19 серпня 2025 року Legend of Ymir відкриє глобальну реєстрацію. Ви готові вирушити на місяць?

#WEMIX# Легенда про Юмір попередня реєстрація відкривається завтра WEMIX PLAY x ROM: Golden Age глобальний запуск особлива подяка Fireside Chat Щиро дякуємо всім гравцям за їхню підтримку та увагу з моменту відкриття попередньої реєстрації ROM: Golden Age до його офіційного запуску в усьому світі. Завдяки вашій активній участі та підтримці ROM: Golden Age зміг вчасно зустрітися з гравцями по всьому світу. Щоб висловити подяку, ми особливо підготували трансляцію "WEMIX PLAY Fireside Chat". Ця бесіда при багатті буде зосереджена на наступних темах: подяка глобальним гравцям за підтримку ROM: Golden Age та представлення майбутньої акції попереднього замовлення Legend of YMIR. 【Чат біля вогнища】 WEMIX PLAY • Дата проведення: 14 серпня 2025 року о 12:00 (UTC+0) Ми поділимось з усіма нашими очікуваннями та бажаннями щодо майбутньої подорожі WEMIX PLAY під час Fireside Chat, щиро запрошуємо всіх активно брати участь! Дякуємо за вашу підтримку.

Доброго ранку Legend Гарного дня сьогодні

🎮 Легенда про YMIR Вікторина – Офіційні Відповіді! 🛡️ Працює на екосистемі WEMIX 3.0 🌐 1️⃣ Яка назва основної блокчейн-гри WEMADE|WEMIX, яка готується до глобального релізу у другій половині 2025 року? ✅ Легенда про YMIR 2️⃣ Який з наведених класів НЕ є ігровим у Legend of YMIR? ✅ Чарівник 3️⃣ Що можуть заробити гравці, граючи в Legend of YMIR? ✅ WEMIX 4️⃣ Де проходить дія Legend of YMIR? ✅ Міфічний норвезький світ (, оснований на норвезькій міфології ) 5️⃣ Який тип гри є Legend of YMIR? ✅ Ігровий світ відкритого типу, екшн-комбат MMORPG 6️⃣ Яку економіку прагне забезпечити Legend of YMIR? ✅ Обмежена, прозора, економіка на базі блокчейну 7️⃣ Який механізм консенсусу використовує WEMIX? ✅ Доказ влади на основі стейків (SPoA) 8️⃣ Яка рідна монета екосистеми WEMIX? ✅ WEMIX 9️⃣ Яка одна з основних цілей екосистеми WEMIX3.0? ✅ WEMIX PLAY (блокчейн ігрова платформа) 🔟 Коли відбувається халвінг WEMIX? ✅ Кожні два роки --- 📢 Приєднуйтесь до майбутнього ігор & заробляйте під час гри! #WEMIX# #LegendOfYMIR# #PlayToEarn# #Web3Gaming# #CryptoGaming#

🏆 Приєднуйтесь до $WEMIX & Legend of YMIR вікторини для заробітку монет, поділіться винагородою в 11,999 $WEMIX Беріть участь у заходах, щоб виграти бали для обміну на шанси виграти приз. Виконайте завдання, щоб отримати більше очок для участі в розіграші. Натисніть, щоб взяти участь: https://www.gate.com/activities/answer-earn?period_num=343 🎁 Нові користувачі, які правильно відповідають на одне запитання, можуть поділити призовий фонд у 1,200 $WEMIX Деталі події: https://www.gate.com/announcements/article/45919 #答题赚币 ##WEMIX#

#LEGEND# останній пук перед делістингом 🤣

🏆 Приєднуйтесь до виклику з відповідями $WEMIX & Legend of YMIR, розподіліть 11,999 $WEMIX винагород Беручи участь у заході, ви можете заробити бали для обміну на шанси виграти приз. Завершіть завдання, щоб отримати більше балів для участі в розіграші великих призів Натисніть «Залучити»: https://www.gate.com/activities/answer-earn?period_num=343 🎁 Нові користувачі можуть розділити призовий фонд в 1,200 $WEMIX, відповівши правильно на одне запитання. Деталі події: https://www.gate.com/announcements/article/45919 #答题赚币 ##WEMIX#

Доріжка: AI-агент LEGEND AI Agents for Sports є інноваційною спортивною технологічною компанією, визнаною Міжнародним олімпійським комітетом. Ми співпрацюємо з провідними організаціями, такими як Світова федерація бейсболу та софтболу (WBSC) та Панамериканські ігри, використовуючи передові технології, що базуються на штучному інтелекті, для створення звітів про матчі, чат-ботів та технології блокчейн, щоб відкрити нові джерела доходу та підвищити залученість громади. Наші рішення включають офіційні цифрові трофеї, медалі та кільця, автоматичне нагородження та прозору верифікацію на блокчейні. Використовуючи потужний мережевий ефект спортивних асоціацій та подій, LEGEND розкриває весь потенціал глобальної спортивної екосистеми. ЛЕГЕНДА

#LEGEND#2000%

WEMIX є децентралізованою, сумісною з EVM платформою блокчейну, розробленою Wemade (студією, що стоїть за франшизою The Legend of Mir). Спочатку запущена в 2019 році, вона зазнала великого оновлення з WEMIX 3.0—відкритим, високопродуктивним протоколом, що використовує консенсус SPoA—20 жовтня 2022 року. Його місія? Створити повноцінну екосистему Web3 — поєднуючи ігри, DeFi, NFT, DAO та стейблкоїни — з швидкою остаточною обробкою (~1-секундними блоками, 4,000 TPS) та безпекою, забезпеченою 40 децентралізованими операторами вузлів. Чому WEMIX важливий Містить розрив між традиційними іграми та Web3, дозволяючи гравцям заробляти реальну цінність з ігрового процесу. Пропонує повну інфраструктуру: швидка блокчейн, підтримка NFT, послуги DeFi, управління DAO, стейблкоїни. Довірена та розширювана екосистема: захищена великими аудитами, підтримується інституційними партнерами та демонструє реальні випадки використання. Створення глобальних хвиль за допомогою стратегічних центрів, партнерств та зростаючого каталогу ігор, рідних для блокчейну.

#LEGEND#газ викуп мупунг смілаш мурч

🏆 Приєднуйтесь до виклику на заробіток монет, відповідаючи на запитання $WEMIX & Legend of YMIR, розділіть 11,999 $WEMIX винагороди Беріть участь у заходах, щоб виграти бали для обміну на шанси виграти. Виконайте завдання, щоб отримати більше балів для участі в розіграші Натисніть, щоб взяти участь: https://www.gate.com/activities/answer-earn?period_num=343 🎁 Нові користувачі повинні відповісти правильно на одне питання, щоб поділити 1,200 $WEMIX призовий фонд Деталі події: https://www.gate.com/announcements/article/45919 #答题赚币 ##WEMIX#

#WEMIX#🏆 Приєднуйтесь до $WEMIX & Legend of YMIR випробування на заробіток монет, розділіть 11,999 $WEMIX винагороди Беріть участь у заходах, щоб виграти монети для обміну на шанси виграти приз. Завершіть завдання, щоб отримати більше балів для участі в лотереї. Натисніть, щоб взяти участь: https://www.gate.com/activities/answer-earn?period_num=343 🎁 Нові користувачі повинні відповісти правильно лише на одне запитання, щоб розділити призовий фонд у 1,200 $WEMIX Деталі події: https://www.gate.com/announcements/article/45919 #答题赚币 ##WEMIX#

#WEMIX#🏆 Приєднуйтесь до $WEMIX & Legend of YMIR випробування на заробіток монет, розділіть 11,999 $WEMIX винагороди Беріть участь у заходах, щоб виграти монети для обміну на шанси виграти приз. Завершіть завдання, щоб отримати більше балів для участі в лотереї. Натисніть, щоб взяти участь: https://www.gate.com/activities/answer-earn?period_num=343 🎁 Нові користувачі повинні відповісти правильно лише на одне запитання, щоб розділити призовий фонд у 1,200 $WEMIX Деталі події: https://www.gate.com/announcements/article/45919 #答题赚币 ##WEMIX#

🏆 Приєднуйтесь до $WEMIX & Legend of YMIR виклику на заробіток монет, поділіться 11,999 $WEMIX винагородою Учасники акції можуть заробити бали для обміну на шанси виграти приз. Завершіть завдання, щоб отримати більше балів для участі в розіграші Натисніть, щоб взяти участь: https://www.gate.com/activities/answer-earn?period_num=343 🎁 Нові користувачі можуть розділити призовий фонд у 1,200 $WEMIX, відповівши правильно на одне питання. Деталі події: https://www.gate.com/announcements/article/45919 #答题赚币 ##WEMIX#

🏆 Приєднуйтесь до $WEMIX & Legend of YMIR виклику на заробіток монет за відповіді на питання, розділіть 11,999 $WEMIX винагороди Беріть участь у заходах, щоб виграти бали для обміну на можливість виграшу. Виконайте завдання, щоб отримати більше балів для участі в розіграші призів. Натисніть, щоб взяти участь: https://www.gate.com/activities/answer-earn?period_num=343 🎁 Нові користувачі можуть поділитися призовим фондом у 1,200 $WEMIX, відповівши на одне запитання правильно. Деталі події: https://www.gate.com/announcements/article/45919 #答题赚币 ##WEMIX#

WEMIX є децентралізованою, сумісною з EVM блокчейн платформою, розробленою Wemade ( студією, що стоїть за франшизою The Legend of Mir). Спочатку запущена в 2019 році, вона зазнала великого оновлення з WEMIX 3.0 — відкритим, високопродуктивним протоколом, що використовує консенсус SPoA — 20 жовтня 2022 року. Його місія? Створити повноцінну екосистему Web3 — поєднуючи ігри, DeFi, NFT, DAO та стейблкоїни — з швидким фіналізацією (~1-секундними блоками, 4,000 TPS) та безпекою, забезпеченою 40 децентралізованими вузлами. Чому WEMIX має значення Мостить прірву між традиційним геймінгом та Web3, дозволяючи гравцям заробляти реальну вартість з ігрового процесу. Пропонує повну інфраструктуру: швидкий блокчейн, підтримка NFT, послуги DeFi, управління DAO, стейблкоїни. Довірена та розширююча екосистема: захищена великими аудитами, підтримується інституційними партнерами та демонструє реальні випадки використання. Створення глобальних хвиль за допомогою стратегічних центрів, партнерств та зростаючого каталогу ігор, створених на базі блокчейну.

🟢 СЕКРЕТНИЙ ПАТЕРН $BITCOIN ЗНОВУ РОЗГОРТАЄТЬСЯ – ВИ ГОТОВІ? 🚀 Друга половина кожного року після халвінгу завжди змінювала гру. 🔹 2013: Масштабний ріст у Q3-Q4 🔹 2017: Вибуховий ріст у Q3-Q4 🔹 2021: Ще один легендарний сплеск у Q3-Q4 А тепер… 2025 рік готується слідувати тій же схемі. 📊 Ми не просто спостерігаємо, як історія повторюється — ми готові скористатися цим. Ось де виготовляються мільйонери, коли інші відволікаються або налякані. 💭 Уявіть, що ви озираєтеся на сьогодні, знаючи, що діяли з переконанням, поки інші вагалися. 🔥 Я не тут, щоб спостерігати за рухом ринку – я тут, щоб змусити його рухатися. 💬 Напишіть «🚀 BTC LEGEND», якщо ви готові до того, що буде далі! #Bitcoin #

🏆 $WEMIX & Legend of YMIR виклик на заробіток монет через відповіді вже відкрито, розділіть 11,999 $WEMIX винагороди Участь у заході для отримання балів для обміну на шанси виграти приз Виконайте завдання, щоб отримати більше балів для участі у розіграші призів. Натисніть, щоб взяти участь: https://www.gate.com/activities/answer-earn?period_num=343 🎁 Нові користувачі повинні відповісти правильно на одне запитання, щоб поділитися призовим фондом у 1,200 $WEMIX Деталі події: https://www.gate.com/announcements/article/45919 #答题赚币 ##WEMIX#

Gate x

Тизерна сторінка Запуску Події 🎁 119,990 WEMIX у загальних винагородах! 🧠 Пройдіть вікторину, ⚔️ ставте свої WEMIX, 📈 та торгуйте, щоб піднятися в рейтингах 📅 Період події вікторини: 3 липня 2025, 07:00 ~ 8 липня 2025, 07:00 (UTC+0) Не пропустіть це святкування #WEMIX! 🎊🔥

#COAI# Біткоїн 10 років тому! Наступати на перемогу, монета coai Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне планування ШІ та перетворення організаційної генетики Коли співробітники торгового підрозділу Goldman Sachs відкривають інтелектуального помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley через AI-помічника в режимі реального часу отримують ключові дані з 100 000 документів, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями з швидкістю в мілісекунди — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт глибоко інтегрована в основні бізнес-сценарії. Ця тиха трансформація стосується не тільки технологічних застосувань, а й розкриває правила виживання сучасних фінансових гігантів: **AI-можливості стали новою валютою на Уолл-стріт**. 1. Стратегічні плани провідних установ у сфері штучного інтелекту: від експериментів до масштабованої віддачі **Джей Пі Морган** як лідер у застосуванні штучного інтелекту на Волл-стріт має основну стратегію «масштабні інвестиції + всебічне охоплення бізнесу». Протягом останніх десяти років він не лише створив дослідницьку команду з штучного інтелекту, що перевищує за чисельністю команду семи основних конкурентів, але й впровадив технології штучного інтелекту в понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи весь ланцюг від торгівлі, управління ризиками до обслуговування клієнтів. Це глибоке занурення приносить суттєві вигоди: у 2024 році його технології штучного інтелекту, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких системи виявлення шахрайства щорічно можуть запобігти втратам на кілька сотень мільйонів. Інші гіганти обирають диференційований шлях: - **Goldman Sachs** на базі даних середини "**Legend**" інтегрує всі торгові, ризикові та клієнтські дані, забезпечуючи високу якість пального для AI моделей. Ця платформа дозволяє аналітикам одним клацанням викликати історичні торгові моделі, скорочуючи цикл валідації стратегій на понад 60%. - **Morgan Stanley** вибирає глибоке співробітництво з OpenAI, розробляючи помічника з управління капіталом на основі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час на пошук документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищує 90 мільярдів доларів квартального приросту. - **D.E. Shaw** та інші великі гравці в області кількісних досліджень впроваджують модель «**автономії розробників**», надаючи інструментальні ланцюги, такі як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно розробляти AI стратегії для досягнення гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Кучара прямо висловився: "Вплив ШІ на фінансову сферу буде порівнянний з появою інтернету." Два, основні сценарії використання технологій: інтелектуальне відновлення, що проникає в фінансовий ланцюг вартості. (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** від JPMorgan використовує технологію глибокого посилення навчання, аналізуючи історичні дані з десятків мільярдів угод, щоб оптимізувати стратегії виконання великих угод. Вона здатна розбити одну угоду на десятки мільйонів доларів на непомітні малі угоди, уникати ринкових коливань і знижувати витрати на вплив до 30%. А такі багатоагентні фрейми, як **TradingAgents**, йдуть ще далі, імітуючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками у прийнятті рішень, у експериментах досягаючи **24,9% річної віддачі**, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальні інвестиційні дослідження: Парадигма знань у революції Інструмент "**Deep Research**" активів Beilesny переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання "компанії, які підпадають під вплив мит на ланцюгах постачання", ШІ за 1 годину сканує 20 000 документів, ідентифікує 120 відповідних компаній та генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційна команда потребує тижні, щоб виконати. **IndexGPT** від JPMorgan, у свою чергу, формує тематичні портфелі на основі GPT-4, захоплюючи нові тенденції (як-от хмарні обчислення, кіберспорт) через семантичний аналіз новин, реалізуючи автоматизоване створення індексів. (3) Невидиме вдосконалення відповідності та управління ліквідністю - Citigroup запустила блокчейн-платформу **CIDAP**, що дозволяє здійснювати реальний час переказу коштів між глобальними філіями, скорочуючи транскордонне кліринг з T+2 до майже реального часу. - AI антифрод система ідентифікує схеми відмивання грошей за допомогою аналізу послідовностей дій за 0,3 секунди, а частота хибних сповіщень на 75% нижча, ніж у традиційних системах. - Для реагування на нові правила **T+1 розрахунків** SEC, AI автоматично аналізує зв'язки між рахунками, скорочуючи час оновлення розрахункових інструкцій з годин до хвилин. Третє, реконструкція організаційних можливостей: кадри, співпраця та контроль ризиків **Генетична мутація структури кадрів** стала ключовою підтримкою розумних фінансів. Кількість трейдерів з готівки у Goldman Sachs зменшилася з 600 осіб у 2000 році до всього 2 осіб у 2017 році, в той час як було додано 200 нових інженерів ШІ. Команда ШІ Morgan Stanley розширилася на 16% за минулий рік, її склад включає докторів квантової фізики, експертів з мовознавства, вчених з теорії ігор та інших міждисциплінарних спеціалістів. **Реконструкція режиму співпраці** також глибока: - Платформа **DocAI** групи Blackstone створює "куровану базу знань", де співробітники завантажують торгові нотатки та дослідницькі звіти, після чого ШІ автоматично формує мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У рамках TradingAgents AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не природною мовою) через **структурований комунікаційний протокол**, уникнувши проблеми спотворення інформації, властивої традиційним чат-ботам. А **новий тип контролю ризиків** стає бар'єром для розумних додатків. Коли AI-помічник Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, чітко визначено, що «він лише надає підтримку даними, не даючи інвестиційних порад»; багатагрупові системи встановлюють незалежних агентів контролю ризиків, які в реальному часі моніторять волатильність портфеля та примусово закривають позиції, коли відкат перевищує порогове значення. Чотири, майбутнє поле бою: тріо викликів технологій, регулювання та етики Незважаючи на значні досягнення, виклики глибоководної зони тільки починаються: - **Технічні обмеження**: рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточна модель все ще має недостатню здатність до узагальнення в екстремальних ринках (наприклад, під час різкого падіння). - **Регуляторний розрив**: SEC вже висунув вимогу щодо "алгоритмічної прозорості" для AI-консультантів, такі установи, як Citibank, були змушені знайти баланс між ефективністю моделі та її зрозумілістю. - **Етична дилема**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично генерує дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невизначеним; також викликає суперечки межа використання даних розмов з клієнтами. Однак тренд вже став консенсусом. За даними опитування Bank of America, у 2025 році **27,7% IT-бюджету** фінансових установ буде вкладено в сферу ШІ, а в 2026 році зросте до 31,6%. Осередок битви переходить від самої технології до **екологічної інтеграційної спроможності** — наприклад, JPMorgan відкриває API для підключення 450 партнерів з даними, а платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 різними структурованими базами даних. Майбутніми переможцями стануть ті установи, які глибоко інтегрують ШІ в фінансову ДНК та побудують екосистему співіснування "**людського інтелекту + машинного інтелекту**". Висновок: Перетворення сутності фінансів Коли потоки даних на Уолл-Стріт перетворюються за допомогою ШІ на інсайти, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця зміна вже давно перевершила саму технологічну модернізацію. Система LOXM від JPMorgan заощаджує 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research від BlackRock звільняє дослідницький час щогодини, а платформа Legend від Goldman Sachs усуває інформаційні «острови» — все це перебудовує саму сутність фінансової індустрії: **з конкуренції в ефективності розподілу капіталу до змагання в обробці інформації**. А ті установи, які першими створюють "нейронний центр ШІ", тихо переписують карту влади на Уолл-Стріт. Можливість є в монеті coai, біткойні 10 років тому

#LEGEND# сміття

#MCG#frm делістинг, mcg делістинг, legend делістинг, Ruby делістинг, я купував сміттєві проекти і заробляв, але зараз я все ще купую aleo, хороший проект, який приносить прибуток і не потребує зусиль!

#TRX# Біткоїн 10 років тому! Використовуйте успіх, монета coai Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне розміщення ШІ та перетворення організаційної генетики Коли співробітники торгового підрозділу Goldman Sachs відкривають інтелектуального помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley за допомогою AI-помічника в реальному часі витягують ключові дані з 100 000 документів, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями на мілісекундному рівні — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникла в основні бізнес-сценарії. Ця тихо трансформація стосується не лише застосування технологій, але й виявляє правила виживання сучасних фінансових гігантів: **AI-можливості стали новою валютою на Уолл-стріт**. 1. Стратегічне розгортання ШІ провідними установами: від експериментів до масштабованої віддачі **Morgan Stanley** як лідер у застосуванні ШІ на Уолл-стріт, його основна стратегія полягає в "масштабному вкладенні + повній інтеграції в бізнес". Протягом останніх десяти років він не тільки створив команду дослідників ШІ, що перевищує за чисельністю сумарну кількість семи основних конкурентів, але й інтегрував технології ШІ у понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи повний спектр, включаючи торгівлю, управління ризиками, обслуговування клієнтів та інше. Така глибока обробка приносить значні прибутки: у 2024 році його технології ШІ, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких система виявлення шахрайства щорічно може запобігти збиткам у кілька сотень мільйонів. Інші гіганти обрали диференційований шлях: - **Goldman Sachs** на базі даних середовища "**Legend**" інтегрує дані про торги, ризики та клієнтів по всьому банку, забезпечуючи високоякісне паливо для AI моделей. Ця платформа дозволяє аналітикам в один клік отримувати доступ до історичних торгових моделей, скорочуючи цикл перевірки стратегій більше ніж на 60%. - **Morgan Stanley** вибрав глибоку співпрацю з OpenAI, розробляючи помічника з управління капіталом на базі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час на пошук документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищує 90 мільярдів доларів за квартал. - **D.E. Shaw** та інші великі гравці в галузі кількісної торгівлі впроваджують модель "**автономії розробників**", пропонуючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно створювати AI-стратегії, досягаючи гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Кучара заявив: “Вплив ШІ на фінансову індустрію буде порівнянний з появою Інтернету.” Два, основні технічні застосування: інтелектуальне відтворення, що проникає у фінансовий ціннісний ланцюг (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** від JPMorgan використовує технологію глибокого навчання з підкріпленням, аналізуючи історичні дані з десятків мільярдів транзакцій для оптимізації стратегій виконання великих угод. Вона може розділити одиничну угоду на десятки мільйонів доларів на непомітні маленькі угоди, уникаючи ринкових коливань і знижуючи витрати на вплив до 30%. А такі багатосторонні структури, як **TradingAgents**, йдуть ще далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками, досягаючи **24,9% річної віддачі** в експериментах, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальне дослідження інвестицій: Парадигмальне переворот знань Інструмент "**Deep Research**" компанії Beilaisi переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання про "компанії, на які впливають тарифи в ланцюзі постачання", ШІ протягом години сканує 20 тисяч документів, ідентифікує 120 відповідних підприємств і генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційна команда виконує за кілька тижнів. **IndexGPT** від JPMorgan, що базується на GPT-4, формує тематичні інвестиційні портфелі, вловлюючи новітні тренди (такі як хмарні технології, кіберспорт) за допомогою семантичного аналізу новин, що дозволяє автоматизувати створення індексів. (3) Невидиме покращення комплаєнсу та управління ліквідністю - Citibank запустила блокчейн-платформу **CIDAP**, що дозволяє здійснювати миттєві фінансові перекази між глобальними філіями, скорочуючи міжвалютні розрахунки з T+2 до майже миттєвих. - Система штучного інтелекту протидії шахрайству виявляє схеми відмивання грошей за допомогою аналізу послідовностей поведінки за 0,3 секунди, а рівень хибнопозитивних сповіщень на 75% нижчий, ніж у традиційних систем. - Щоб відповідати новим правилам **T+1 розрахунків** SEC, штучний інтелект автоматично аналізує ланцюги облікових записів, зменшуючи час оновлення розрахункових інструкцій з годин до хвилин. Третє. Реконструкція організаційних здібностей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетичні мутації структури кадрів** стали ключовою опорою розумних фінансів. Кількість трейдерів акцій у Goldman Sachs скоротилася з 600 у 2000 році до лише 2 у 2017 році, тоді як за той же період було додано 200 інженерів штучного інтелекту. Команда AI у JPMorgan за минулий рік розширилася на 16%, її склад включає докторів квантової фізики, експертів з мовознавства, вчених з теорії ігор та інші міждисциплінарні кадри. **Реконструкція моделі співпраці** також є глибокою: - Платформа **DocAI** групи Blackstone створює "куровану базу знань", де співробітники завантажують торгові меморандуми та дослідницькі звіти, а ШІ автоматично формує мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У рамках TradingAgents, AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не на природній мові) через **структурований комунікаційний протокол**, уникаючи проблеми спотворення інформації, притаманної традиційним чат-ботам. А **новий тип ризикового контролю** став бар'єром для розумних додатків. Коли AI-асистент Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, чітко зазначається "тільки надає підтримку даними, не дає інвестиційних порад"; багатагенераторні системи встановлюють незалежних агентів ризикового контролю, які в реальному часі контролюють волатильність портфеля і примусово закривають позиції, коли відкат перевищує порогове значення. Чотири, майбутнє поле битви: трійка викликів технологій, регулювання та етики Хоча результати вражаючі, виклики глибоководної зони лише починаються: - **Технічні обмеження**: рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточні моделі все ще недостатньо універсальні на екстремальних ринках (наприклад, під час різкого падіння). - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимогу до AI-консультантів щодо "прозорості алгоритмів", такі установи, як Citigroup, були змушені зважувати між ефективністю моделей та їхньою зрозумілістю. - **Етична дилема**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично генерує дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невирішеним; використання даних діалогу з клієнтами також викликає суперечки. Проте тенденція стала загальноприйнятою. За даними опитування Bank of America, у 2025 році фінансові установи **27,7% IT-бюджету** витратять на сферу AI, у 2026 році цей показник зросте до 31,6%. Поле битви зосереджується не на самій технології, а на **екологічній інтеграційній здатності** — як, наприклад, JPMorgan відкриває API для з'єднання з 450 партнерами з даними, а платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 різними структурованими базами даних. Переможці майбутнього будуть ті, хто глибоко інтегрує AI в фінансову генетику і створює екосистему «**людський інтелект + машинний інтелект**». Заключення: Перетворення сутності фінансів Коли потоки даних над Уолл-стріт перетворюються штучним інтелектом на інсайти, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця трансформація вже давно вийшла за межі технологічного вдосконалення. Система LOXM компанії JPMorgan заощаджує 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research компанії BlackRock звільняє години досліджень щогодини, а платформа Legend компанії Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це перебудовує сутність фінансової індустрії: **з конкуренції ефективності розподілу капіталу до підвищення ефективності обробки інформації**. А ті організації, які першими створюють "нейронний центр штучного інтелекту", тихо переписують карту влади Уолл-стріт. Можливість полягає в монетах coai, як і у біткоїнах 10 років тому.

#PYTH# Біткоїн 10 років тому! Використовуйте успіх, монета coai Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне розміщення ШІ та перетворення організаційної генетики Коли співробітники торгового підрозділу Goldman Sachs відкривають інтелектуального помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley за допомогою AI-помічника в реальному часі витягують ключові дані з 100 000 документів, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями на мілісекундному рівні — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникла в основні бізнес-сценарії. Ця тихо трансформація стосується не лише застосування технологій, але й виявляє правила виживання сучасних фінансових гігантів: **AI-можливості стали новою валютою на Уолл-стріт**. 1. Стратегічне розгортання ШІ провідними установами: від експериментів до масштабованої віддачі **Morgan Stanley** як лідер у застосуванні ШІ на Уолл-стріт, його основна стратегія полягає в "масштабному вкладенні + повній інтеграції в бізнес". Протягом останніх десяти років він не тільки створив команду дослідників ШІ, що перевищує за чисельністю сумарну кількість семи основних конкурентів, але й інтегрував технології ШІ у понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи повний спектр, включаючи торгівлю, управління ризиками, обслуговування клієнтів та інше. Така глибока обробка приносить значні прибутки: у 2024 році його технології ШІ, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких система виявлення шахрайства щорічно може запобігти збиткам у кілька сотень мільйонів. Інші гіганти обрали диференційований шлях: - **Goldman Sachs** на базі даних середовища "**Legend**" інтегрує дані про торги, ризики та клієнтів по всьому банку, забезпечуючи високоякісне паливо для AI моделей. Ця платформа дозволяє аналітикам в один клік отримувати доступ до історичних торгових моделей, скорочуючи цикл перевірки стратегій більше ніж на 60%. - **Morgan Stanley** вибрав глибоку співпрацю з OpenAI, розробляючи помічника з управління капіталом на базі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час на пошук документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищує 90 мільярдів доларів за квартал. - **D.E. Shaw** та інші великі гравці в галузі кількісної торгівлі впроваджують модель "**автономії розробників**", пропонуючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно створювати AI-стратегії, досягаючи гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Кучара заявив: “Вплив ШІ на фінансову індустрію буде порівнянний з появою Інтернету.” Два, основні технічні застосування: інтелектуальне відтворення, що проникає у фінансовий ціннісний ланцюг (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** від JPMorgan використовує технологію глибокого навчання з підкріпленням, аналізуючи історичні дані з десятків мільярдів транзакцій для оптимізації стратегій виконання великих угод. Вона може розділити одиничну угоду на десятки мільйонів доларів на непомітні маленькі угоди, уникаючи ринкових коливань і знижуючи витрати на вплив до 30%. А такі багатосторонні структури, як **TradingAgents**, йдуть ще далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками, досягаючи **24,9% річної віддачі** в експериментах, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальне дослідження інвестицій: Парадигмальне переворот знань Інструмент "**Deep Research**" компанії Beilaisi переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання про "компанії, на які впливають тарифи в ланцюзі постачання", ШІ протягом години сканує 20 тисяч документів, ідентифікує 120 відповідних підприємств і генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційна команда виконує за кілька тижнів. **IndexGPT** від JPMorgan, що базується на GPT-4, формує тематичні інвестиційні портфелі, вловлюючи новітні тренди (такі як хмарні технології, кіберспорт) за допомогою семантичного аналізу новин, що дозволяє автоматизувати створення індексів. (3) Невидиме покращення комплаєнсу та управління ліквідністю - Citibank запустила блокчейн-платформу **CIDAP**, що дозволяє здійснювати миттєві фінансові перекази між глобальними філіями, скорочуючи міжвалютні розрахунки з T+2 до майже миттєвих. - Система штучного інтелекту протидії шахрайству виявляє схеми відмивання грошей за допомогою аналізу послідовностей поведінки за 0,3 секунди, а рівень хибнопозитивних сповіщень на 75% нижчий, ніж у традиційних систем. - Щоб відповідати новим правилам **T+1 розрахунків** SEC, штучний інтелект автоматично аналізує ланцюги облікових записів, зменшуючи час оновлення розрахункових інструкцій з годин до хвилин. Третє. Реконструкція організаційних здібностей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетичні мутації структури кадрів** стали ключовою опорою розумних фінансів. Кількість трейдерів акцій у Goldman Sachs скоротилася з 600 у 2000 році до лише 2 у 2017 році, тоді як за той же період було додано 200 інженерів штучного інтелекту. Команда AI у JPMorgan за минулий рік розширилася на 16%, її склад включає докторів квантової фізики, експертів з мовознавства, вчених з теорії ігор та інші міждисциплінарні кадри. **Реконструкція моделі співпраці** також є глибокою: - Платформа **DocAI** групи Blackstone створює "куровану базу знань", де співробітники завантажують торгові меморандуми та дослідницькі звіти, а ШІ автоматично формує мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У рамках TradingAgents, AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не на природній мові) через **структурований комунікаційний протокол**, уникаючи проблеми спотворення інформації, притаманної традиційним чат-ботам. А **новий тип ризикового контролю** став бар'єром для розумних додатків. Коли AI-асистент Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, чітко зазначається "тільки надає підтримку даними, не дає інвестиційних порад"; багатагенераторні системи встановлюють незалежних агентів ризикового контролю, які в реальному часі контролюють волатильність портфеля і примусово закривають позиції, коли відкат перевищує порогове значення. Чотири, майбутнє поле битви: трійка викликів технологій, регулювання та етики Хоча результати вражаючі, виклики глибоководної зони лише починаються: - **Технічні обмеження**: рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточні моделі все ще недостатньо універсальні на екстремальних ринках (наприклад, під час різкого падіння). - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимогу до AI-консультантів щодо "прозорості алгоритмів", такі установи, як Citigroup, були змушені зважувати між ефективністю моделей та їхньою зрозумілістю. - **Етична дилема**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично генерує дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невирішеним; використання даних діалогу з клієнтами також викликає суперечки. Проте тенденція стала загальноприйнятою. За даними опитування Bank of America, у 2025 році фінансові установи **27,7% IT-бюджету** витратять на сферу AI, у 2026 році цей показник зросте до 31,6%. Поле битви зосереджується не на самій технології, а на **екологічній інтеграційній здатності** — як, наприклад, JPMorgan відкриває API для з'єднання з 450 партнерами з даними, а платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 різними структурованими базами даних. Переможці майбутнього будуть ті, хто глибоко інтегрує AI в фінансову генетику і створює екосистему «**людський інтелект + машинний інтелект**». Заключення: Перетворення сутності фінансів Коли потоки даних над Уолл-стріт перетворюються штучним інтелектом на інсайти, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця трансформація вже давно вийшла за межі технологічного вдосконалення. Система LOXM компанії JPMorgan заощаджує 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research компанії BlackRock звільняє години досліджень щогодини, а платформа Legend компанії Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це перебудовує сутність фінансової індустрії: **з конкуренції ефективності розподілу капіталу до підвищення ефективності обробки інформації**. А ті організації, які першими створюють "нейронний центр штучного інтелекту", тихо переписують карту влади Уолл-стріт. Можливість полягає в монетах coai, як і у біткоїнах 10 років тому.

#AI16Z# Біткоїн 10 років тому! Використовуйте успіх, монета coai Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне розміщення ШІ та перетворення організаційної генетики Коли співробітники торгового підрозділу Goldman Sachs відкривають інтелектуального помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley за допомогою AI-помічника в реальному часі витягують ключові дані з 100 000 документів, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями на мілісекундному рівні — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникла в основні бізнес-сценарії. Ця тихо трансформація стосується не лише застосування технологій, але й виявляє правила виживання сучасних фінансових гігантів: **AI-можливості стали новою валютою на Уолл-стріт**. 1. Стратегічне розгортання ШІ провідними установами: від експериментів до масштабованої віддачі **Morgan Stanley** як лідер у застосуванні ШІ на Уолл-стріт, його основна стратегія полягає в "масштабному вкладенні + повній інтеграції в бізнес". Протягом останніх десяти років він не тільки створив команду дослідників ШІ, що перевищує за чисельністю сумарну кількість семи основних конкурентів, але й інтегрував технології ШІ у понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи повний спектр, включаючи торгівлю, управління ризиками, обслуговування клієнтів та інше. Така глибока обробка приносить значні прибутки: у 2024 році його технології ШІ, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких система виявлення шахрайства щорічно може запобігти збиткам у кілька сотень мільйонів. Інші гіганти обрали диференційований шлях: - **Goldman Sachs** на базі даних середовища "**Legend**" інтегрує дані про торги, ризики та клієнтів по всьому банку, забезпечуючи високоякісне паливо для AI моделей. Ця платформа дозволяє аналітикам в один клік отримувати доступ до історичних торгових моделей, скорочуючи цикл перевірки стратегій більше ніж на 60%. - **Morgan Stanley** вибрав глибоку співпрацю з OpenAI, розробляючи помічника з управління капіталом на базі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час на пошук документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищує 90 мільярдів доларів за квартал. - **D.E. Shaw** та інші великі гравці в галузі кількісної торгівлі впроваджують модель "**автономії розробників**", пропонуючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно створювати AI-стратегії, досягаючи гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Кучара заявив: “Вплив ШІ на фінансову індустрію буде порівнянний з появою Інтернету.” Два, основні технічні застосування: інтелектуальне відтворення, що проникає у фінансовий ціннісний ланцюг (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** від JPMorgan використовує технологію глибокого навчання з підкріпленням, аналізуючи історичні дані з десятків мільярдів транзакцій для оптимізації стратегій виконання великих угод. Вона може розділити одиничну угоду на десятки мільйонів доларів на непомітні маленькі угоди, уникаючи ринкових коливань і знижуючи витрати на вплив до 30%. А такі багатосторонні структури, як **TradingAgents**, йдуть ще далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками, досягаючи **24,9% річної віддачі** в експериментах, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальне дослідження інвестицій: Парадигмальне переворот знань Інструмент "**Deep Research**" компанії Beilaisi переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання про "компанії, на які впливають тарифи в ланцюзі постачання", ШІ протягом години сканує 20 тисяч документів, ідентифікує 120 відповідних підприємств і генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційна команда виконує за кілька тижнів. **IndexGPT** від JPMorgan, що базується на GPT-4, формує тематичні інвестиційні портфелі, вловлюючи новітні тренди (такі як хмарні технології, кіберспорт) за допомогою семантичного аналізу новин, що дозволяє автоматизувати створення індексів. (3) Невидиме покращення комплаєнсу та управління ліквідністю - Citibank запустила блокчейн-платформу **CIDAP**, що дозволяє здійснювати миттєві фінансові перекази між глобальними філіями, скорочуючи міжвалютні розрахунки з T+2 до майже миттєвих. - Система штучного інтелекту протидії шахрайству виявляє схеми відмивання грошей за допомогою аналізу послідовностей поведінки за 0,3 секунди, а рівень хибнопозитивних сповіщень на 75% нижчий, ніж у традиційних систем. - Щоб відповідати новим правилам **T+1 розрахунків** SEC, штучний інтелект автоматично аналізує ланцюги облікових записів, зменшуючи час оновлення розрахункових інструкцій з годин до хвилин. Третє. Реконструкція організаційних здібностей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетичні мутації структури кадрів** стали ключовою опорою розумних фінансів. Кількість трейдерів акцій у Goldman Sachs скоротилася з 600 у 2000 році до лише 2 у 2017 році, тоді як за той же період було додано 200 інженерів штучного інтелекту. Команда AI у JPMorgan за минулий рік розширилася на 16%, її склад включає докторів квантової фізики, експертів з мовознавства, вчених з теорії ігор та інші міждисциплінарні кадри. **Реконструкція моделі співпраці** також є глибокою: - Платформа **DocAI** групи Blackstone створює "куровану базу знань", де співробітники завантажують торгові меморандуми та дослідницькі звіти, а ШІ автоматично формує мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У рамках TradingAgents, AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не на природній мові) через **структурований комунікаційний протокол**, уникаючи проблеми спотворення інформації, притаманної традиційним чат-ботам. А **новий тип ризикового контролю** став бар'єром для розумних додатків. Коли AI-асистент Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, чітко зазначається "тільки надає підтримку даними, не дає інвестиційних порад"; багатагенераторні системи встановлюють незалежних агентів ризикового контролю, які в реальному часі контролюють волатильність портфеля і примусово закривають позиції, коли відкат перевищує порогове значення. Чотири, майбутнє поле битви: трійка викликів технологій, регулювання та етики Хоча результати вражаючі, виклики глибоководної зони лише починаються: - **Технічні обмеження**: рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточні моделі все ще недостатньо універсальні на екстремальних ринках (наприклад, під час різкого падіння). - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимогу до AI-консультантів щодо "прозорості алгоритмів", такі установи, як Citigroup, були змушені зважувати між ефективністю моделей та їхньою зрозумілістю. - **Етична дилема**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично генерує дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невирішеним; використання даних діалогу з клієнтами також викликає суперечки. Проте тенденція стала загальноприйнятою. За даними опитування Bank of America, у 2025 році фінансові установи **27,7% IT-бюджету** витратять на сферу AI, у 2026 році цей показник зросте до 31,6%. Поле битви зосереджується не на самій технології, а на **екологічній інтеграційній здатності** — як, наприклад, JPMorgan відкриває API для з'єднання з 450 партнерами з даними, а платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 різними структурованими базами даних. Переможці майбутнього будуть ті, хто глибоко інтегрує AI в фінансову генетику і створює екосистему «**людський інтелект + машинний інтелект**». Заключення: Перетворення сутності фінансів Коли потоки даних над Уолл-стріт перетворюються штучним інтелектом на інсайти, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця трансформація вже давно вийшла за межі технологічного вдосконалення. Система LOXM компанії JPMorgan заощаджує 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research компанії BlackRock звільняє години досліджень щогодини, а платформа Legend компанії Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це перебудовує сутність фінансової індустрії: **з конкуренції ефективності розподілу капіталу до підвищення ефективності обробки інформації**. А ті організації, які першими створюють "нейронний центр штучного інтелекту", тихо переписують карту влади Уолл-стріт. Можливість полягає в монетах coai, як і у біткоїнах 10 років тому.

#XRP# Біткоїн 10 років тому! Продовжуйте наступ, coai монета Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне розміщення ШІ та перебудова організаційного геному Коли працівники торгового підрозділу Goldman Sachs відкривають інтелектуального помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley за допомогою AI-помічника в реальному часі отримують ключові дані з 100 000 документів, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями з мілісекундною швидкістю — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникла в основні бізнес-сценарії. Ця безшумна трансформація стосується не лише технічного застосування, але й виявляє правила виживання сучасних фінансових гігантів: **AI-можливості стали новою валютою Уолл-стріт**. 1. Стратегічне розгортання ШІ провідними установами: від експериментів до масштабованих віддач. **Morgan Stanley** як лідер у впровадженні AI на Уолл-стріт реалізує свою основну стратегію «масштабні інвестиції + всебічне охоплення бізнесу». За останнє десятиліття вона не лише створила команду дослідників AI, яка перевищує за чисельністю загальну кількість співробітників семи інших конкурентів, але й інтегрувала технології AI у понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи всі етапи, включаючи трейдинг, управління ризиками та обслуговування клієнтів. Така глибока робота приносить значні результати: у 2024 році її технології AI, ймовірно, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких система виявлення шахрайства зможе уникнути втрат у кілька сотень мільйонів доларів щорічно. Інші гіганти обирають диференційований шлях: - **Goldman Sachs** зосереджується на даних з платформою «**Legend**», яка інтегрує всі торги, ризики та дані клієнтів банку, забезпечуючи високоякісне паливо для AI-моделей. Ця платформа дозволяє аналітикам одночасно отримувати доступ до історичних торгових моделей, скорочуючи період верифікації стратегій більш ніж на 60%. - **Morgan Stanley** обирає глибоку інтеграцію з OpenAI, розробляючи помічника з управління капіталом на основі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час пошуку документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів таким чином перевищує 90 мільярдів доларів квартального приросту. - **D.E. Shaw** та інші великі гравці в галузі кількісної торгівлі впроваджують модель «**автономії розробників**», пропонуючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно розробляти AI-стратегії для досягнення гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Куккіара прямо сказав: "Вплив штучного інтелекту на фінансову індустрію буде порівнянний із народженням Інтернету." 2. Сценарії застосування основних технологій: Інтелектуальне відновлення через фінансовий ланцюг вартості (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** компанії Джей Пі Морган використовує технології глибокого підкріпленого навчання для аналізу історичних даних про мільярди угод, оптимізуючи стратегії виконання великих угод. Вона може розділити угоду на мільйон доларів на приховані дрібні угоди, уникати ринкових коливань і знижувати витрати на вплив до 30%. А такі багатагрупові структури, як **TradingAgents**, йдуть ще далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд з управління ризиками, у експериментах досягаючи **24,9% річної прибутковості**, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальні інвестиційні дослідження: Парадигмальне переворот знань Інструмент "**Deep Research**" активів Beilaisi переосмислює процеси дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання "компанії, що підлягають впливу тарифів у постачальницькому ланцюзі", ШІ за 1 годину сканує 20 тисяч документів, ідентифікує 120 відповідних компаній та генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційна команда потребує кілька тижнів для завершення. **IndexGPT** від JPMorgan побудований на базі GPT-4 і формує тематичні інвестиційні портфелі, захоплюючи нові тенденції (такі як хмарні обчислення, кіберспорт) через семантичний аналіз новин, реалізуючи автоматизоване створення індексів. (3) Невидиме покращення комплаєнсу та управління ліквідністю - Citigroup запустила блокчейн платформу **CIDAP**, що забезпечує миттєвий переказ коштів між глобальними філіями, скорочуючи трансакції з T+2 до практично миттєвих. - Система штучного інтелекту для протидії шахрайству аналізує послідовності дій і виявляє моделі відмивання грошей за 0,3 секунди, при цьому частота помилкових сповіщень на 75% нижча, ніж у традиційних системах. - Щоб відповісти на нові правила **T+1 розрахунків** SEC, AI автоматично аналізує ланцюг облікових записів, скорочуючи час оновлення розрахункових інструкцій з годин до хвилин. Третє, реконструкція організаційних можливостей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетична мутація структури кадрів** стала ключовою опорою для інтелектуальних фінансів. Кількість трейдерів готівкою в Goldman Sachs зменшилася з 600 осіб у 2000 році до лише 2 осіб у 2017 році, у той же час було додано 200 інженерів штучного інтелекту. Команда AI JPMorgan за минулий рік зросла на 16%, її склад включає докторів фізики квантів, експертів з мовознавства, вчених у галузі теорії ігор та інших міждисциплінарних фахівців. **Реконструкція моделі співпраці** також є глибокою: - Платформа **DocAI** компанії Blackstone створює «куровану базу знань», де співробітники завантажують торгові нотатки та дослідницькі звіти, а ШІ автоматично будує асоціативну мережу, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У рамках TradingAgents, AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не природною мовою) через **структурований комунікаційний протокол**, уникаючи проблеми спотворення інформації, що існує у традиційних чат-ботів. А **новий тип контролю ризиків** стає захистом для розумних застосунків. Коли AI-асистент Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, чітко визначається, що "надається лише підтримка даними, без інвестиційних порад"; багатоагентні системи встановлюють незалежних агентів контролю ризиків, які в режимі реального часу контролюють волатильність портфеля та примусово закривають позиції, якщо відхилення перевищує поріг. Чотири. Майбутнє поле бою: три складові виклики технологій, регулювання та етики Незважаючи на значні досягнення, виклики глибоких вод лише починаються: - **Технічні обмеження**: Частка шуму фінансових даних перевищує 70%, поточна модель все ще має недостатню здатність до узагальнення на екстремальних ринках (наприклад, під час різкого падіння). - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимогу до AI-консультантів щодо "прозорості алгоритмів", внаслідок чого такі установи, як Citigroup, змушені зважувати між ефективністю моделей та їх пояснювальністю. - **Етичні дилеми**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично генерує дослідницькі звіти, питання авторського права залишається невизначеним; використання даних діалогу з клієнтами також викликає суперечки. Проте тенденція вже стала загальноприйнятою. Згідно з опитуванням Bank of America, у 2025 році **27,7% IT-бюджету** фінансових установ буде вкладено в сферу AI, а в 2026 році ця цифра зросте до 31,6%. Поле битви переміщується з самої технології на **екологічну інтеграцію** — наприклад, JPMorgan відкриває API для підключення 450 партнерів по даним, а платформа Goldman Sachs Legend підтримує 30 різних структурованих баз даних. Майбутніми переможцями стануть ті установи, які глибоко інтегрують AI у фінансову ДНК та будують екосистему співіснування "**людського інтелекту + машинного інтелекту**". Заключення: Перетворення сутності фінансів Коли потоки даних над Уолл-стріт перетворюються ШІ на інсайти, а трейдери еволюціонують від виконавців до дизайнерів стратегій, ця трансформація давно вже перевищує саму технологічну модернізацію. Система LOXM компанії JPMorgan економить 0,1% витрат на угоди, дослідження Deep Research компанії BlackRock щогодини звільняє час для досліджень, а платформа Legend компанії Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це реконструює сутність фінансової галузі: **конкуренція за підвищення ефективності розподілу капіталу та обробки інформації**. А ті установи, які першими побудують "нейронний центр ШІ", тихо переписують карту влади Уолл-стріт. Можливості є в монетах coai, біткойн 10 років тому

#TURBO# Біткоїн 10 років тому! Продовжуйте наступ, coai монета Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне розміщення ШІ та перебудова організаційного геному Коли працівники торгового підрозділу Goldman Sachs відкривають інтелектуального помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley за допомогою AI-помічника в реальному часі отримують ключові дані з 100 000 документів, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями з мілісекундною швидкістю — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникла в основні бізнес-сценарії. Ця безшумна трансформація стосується не лише технічного застосування, але й виявляє правила виживання сучасних фінансових гігантів: **AI-можливості стали новою валютою Уолл-стріт**. 1. Стратегічне розгортання ШІ провідними установами: від експериментів до масштабованих віддач. **Morgan Stanley** як лідер у впровадженні AI на Уолл-стріт реалізує свою основну стратегію «масштабні інвестиції + всебічне охоплення бізнесу». За останнє десятиліття вона не лише створила команду дослідників AI, яка перевищує за чисельністю загальну кількість співробітників семи інших конкурентів, але й інтегрувала технології AI у понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи всі етапи, включаючи трейдинг, управління ризиками та обслуговування клієнтів. Така глибока робота приносить значні результати: у 2024 році її технології AI, ймовірно, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких система виявлення шахрайства зможе уникнути втрат у кілька сотень мільйонів доларів щорічно. Інші гіганти обирають диференційований шлях: - **Goldman Sachs** зосереджується на даних з платформою «**Legend**», яка інтегрує всі торги, ризики та дані клієнтів банку, забезпечуючи високоякісне паливо для AI-моделей. Ця платформа дозволяє аналітикам одночасно отримувати доступ до історичних торгових моделей, скорочуючи період верифікації стратегій більш ніж на 60%. - **Morgan Stanley** обирає глибоку інтеграцію з OpenAI, розробляючи помічника з управління капіталом на основі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час пошуку документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів таким чином перевищує 90 мільярдів доларів квартального приросту. - **D.E. Shaw** та інші великі гравці в галузі кількісної торгівлі впроваджують модель «**автономії розробників**», пропонуючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно розробляти AI-стратегії для досягнення гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Куккіара прямо сказав: "Вплив штучного інтелекту на фінансову індустрію буде порівнянний із народженням Інтернету." 2. Сценарії застосування основних технологій: Інтелектуальне відновлення через фінансовий ланцюг вартості (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** компанії Джей Пі Морган використовує технології глибокого підкріпленого навчання для аналізу історичних даних про мільярди угод, оптимізуючи стратегії виконання великих угод. Вона може розділити угоду на мільйон доларів на приховані дрібні угоди, уникати ринкових коливань і знижувати витрати на вплив до 30%. А такі багатагрупові структури, як **TradingAgents**, йдуть ще далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд з управління ризиками, у експериментах досягаючи **24,9% річної прибутковості**, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальні інвестиційні дослідження: Парадигмальне переворот знань Інструмент "**Deep Research**" активів Beilaisi переосмислює процеси дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання "компанії, що підлягають впливу тарифів у постачальницькому ланцюзі", ШІ за 1 годину сканує 20 тисяч документів, ідентифікує 120 відповідних компаній та генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційна команда потребує кілька тижнів для завершення. **IndexGPT** від JPMorgan побудований на базі GPT-4 і формує тематичні інвестиційні портфелі, захоплюючи нові тенденції (такі як хмарні обчислення, кіберспорт) через семантичний аналіз новин, реалізуючи автоматизоване створення індексів. (3) Невидиме покращення комплаєнсу та управління ліквідністю - Citigroup запустила блокчейн платформу **CIDAP**, що забезпечує миттєвий переказ коштів між глобальними філіями, скорочуючи трансакції з T+2 до практично миттєвих. - Система штучного інтелекту для протидії шахрайству аналізує послідовності дій і виявляє моделі відмивання грошей за 0,3 секунди, при цьому частота помилкових сповіщень на 75% нижча, ніж у традиційних системах. - Щоб відповісти на нові правила **T+1 розрахунків** SEC, AI автоматично аналізує ланцюг облікових записів, скорочуючи час оновлення розрахункових інструкцій з годин до хвилин. Третє, реконструкція організаційних можливостей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетична мутація структури кадрів** стала ключовою опорою для інтелектуальних фінансів. Кількість трейдерів готівкою в Goldman Sachs зменшилася з 600 осіб у 2000 році до лише 2 осіб у 2017 році, у той же час було додано 200 інженерів штучного інтелекту. Команда AI JPMorgan за минулий рік зросла на 16%, її склад включає докторів фізики квантів, експертів з мовознавства, вчених у галузі теорії ігор та інших міждисциплінарних фахівців. **Реконструкція моделі співпраці** також є глибокою: - Платформа **DocAI** компанії Blackstone створює «куровану базу знань», де співробітники завантажують торгові нотатки та дослідницькі звіти, а ШІ автоматично будує асоціативну мережу, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У рамках TradingAgents, AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не природною мовою) через **структурований комунікаційний протокол**, уникаючи проблеми спотворення інформації, що існує у традиційних чат-ботів. А **новий тип контролю ризиків** стає захистом для розумних застосунків. Коли AI-асистент Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, чітко визначається, що "надається лише підтримка даними, без інвестиційних порад"; багатоагентні системи встановлюють незалежних агентів контролю ризиків, які в режимі реального часу контролюють волатильність портфеля та примусово закривають позиції, якщо відхилення перевищує поріг. Чотири. Майбутнє поле бою: три складові виклики технологій, регулювання та етики Незважаючи на значні досягнення, виклики глибоких вод лише починаються: - **Технічні обмеження**: Частка шуму фінансових даних перевищує 70%, поточна модель все ще має недостатню здатність до узагальнення на екстремальних ринках (наприклад, під час різкого падіння). - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимогу до AI-консультантів щодо "прозорості алгоритмів", внаслідок чого такі установи, як Citigroup, змушені зважувати між ефективністю моделей та їх пояснювальністю. - **Етичні дилеми**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично генерує дослідницькі звіти, питання авторського права залишається невизначеним; використання даних діалогу з клієнтами також викликає суперечки. Проте тенденція вже стала загальноприйнятою. Згідно з опитуванням Bank of America, у 2025 році **27,7% IT-бюджету** фінансових установ буде вкладено в сферу AI, а в 2026 році ця цифра зросте до 31,6%. Поле битви переміщується з самої технології на **екологічну інтеграцію** — наприклад, JPMorgan відкриває API для підключення 450 партнерів по даним, а платформа Goldman Sachs Legend підтримує 30 різних структурованих баз даних. Майбутніми переможцями стануть ті установи, які глибоко інтегрують AI у фінансову ДНК та будують екосистему співіснування "**людського інтелекту + машинного інтелекту**". Заключення: Перетворення сутності фінансів Коли потоки даних над Уолл-стріт перетворюються ШІ на інсайти, а трейдери еволюціонують від виконавців до дизайнерів стратегій, ця трансформація давно вже перевищує саму технологічну модернізацію. Система LOXM компанії JPMorgan економить 0,1% витрат на угоди, дослідження Deep Research компанії BlackRock щогодини звільняє час для досліджень, а платформа Legend компанії Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це реконструює сутність фінансової галузі: **конкуренція за підвищення ефективності розподілу капіталу та обробки інформації**. А ті установи, які першими побудують "нейронний центр ШІ", тихо переписують карту влади Уолл-стріт. Можливості є в монетах coai, біткойн 10 років тому

#H# Біткоїн 10 років тому! Продовжувати наступ, монета coai Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне планування ШІ та перетворення організаційного геному Коли співробітники торгового відділу Goldman Sachs відкривають інтелектуального помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley в реальному часі запитують ключові дані з 100 000 документів через AI-помічника, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями зі швидкістю в мілісекунди — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникає в основні бізнес-сценарії. Ця безшумна трансформація стосується не лише застосування технологій, але й розкриває правила виживання сучасних фінансових гігантів: **AI-можливості стали новою валютою на Уолл-стріт**. 1. Стратегічне впровадження ШІ провідними установами: від експериментів до масштабованих вигод **JP Morgan** як лідер у застосуванні ШІ на Уолл-стріт, його основна стратегія полягає в «масштабних інвестиціях + всебічному проникненні в бізнес». Протягом останніх десяти років він не лише створив команду досліджень ШІ, що перевищує за чисельністю сумарну кількість працівників семи основних конкурентів, але й інтегрував технології ШІ у понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи всю ланку: торгівлю, управління ризиками, обслуговування клієнтів тощо. Така глибока робота приносить значні результати: у 2024 році його технології ШІ, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких система виявлення шахрайства дозволить уникнути збитків у сотні мільйонів доларів щорічно. Інші гіганти обирають диференційований шлях: - **Goldman Sachs** як центральна частина даних "**Legend**", інтегрує торгові, ризикові та клієнтські дані всього банку, надаючи високоякісне паливо для AI моделей. Ця платформа дозволяє аналітикам в один клік використовувати історичні торгові моделі, скорочуючи цикл перевірки стратегій більш ніж на 60%. - **Morgan Stanley** вибрав глибоку інтеграцію з OpenAI, розробивши помічника з управління капіталом на основі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час на пошук документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищив 90 мільярдів доларів квартального приросту. - **D.E. Shaw** та інші великі квантові компанії впроваджують модель «**автономії розробників**», надаючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно розробляти AI-стратегії для досягнення гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Кучара прямо заявив: "Вплив штучного інтелекту на фінансову сферу буде порівнянний з народженням Інтернету." Два, основні технологічні сценарії застосування: інтелектуальна реконструкція, що проникає в фінансовий ланцюг вартості (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** від Morgan Stanley використовує технологію глибокого підкріплення, аналізуючи історичні дані про десятки мільярдів угод, щоб оптимізувати стратегії виконання великих угод. Вона може розбивати угоди на десятки мільйонів доларів на приховані малі угоди, уникаючи ринкових коливань та знижуючи витрати на імпульс до 30%. Системи, такі як **TradingAgents**, йдуть далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками у прийнятті рішень, досягаючи **24,9% річної прибутковості** в експериментах, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальні інвестиційні дослідження: Парадигмальна революція знань Інструмент "**Deep Research**" активів Beileisni переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання "компанії, які підпадають під вплив мит на постачальницький ланцюг", AI за годину сканує 20 тисяч документів, виявляє 120 відповідних компаній та генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційна команда виконує за кілька тижнів. **IndexGPT** від JPMorgan, в свою чергу, створений на базі GPT-4, формує тематичні інвестиційні портфелі, захоплюючи новітні тренди (такі як хмарні обчислення, кіберспорт) через семантичний аналіз новин, реалізуючи автоматизоване створення індексів. (3) Невидиме вдосконалення відповідності та управління ліквідністю - Citibank запустила блокчейн платформу **CIDAP**, що дозволяє здійснювати миттєві перекази коштів між глобальними філіями, скорочуючи терміни міжкордонного розрахунку з T+2 до практично миттєвого. - Система штучного інтелекту для боротьби з шахрайством аналізує послідовності дій, виявляючи моделі відмивання грошей за 0,3 секунди, а рівень помилкових сповіщень на 75% нижчий, ніж у традиційних системах. - Щоб відповісти на **нові правила T+1 розрахунків** від SEC, AI автоматично аналізує ланцюг облікових відносин, скорочуючи час оновлення розрахункових інструкцій з годин до хвилин. Третє, реконструкція організаційних можливостей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетична мутація структури кадрів** стала ключовою опорою для інтелектуальних фінансів. Кількість трейдерів з акцій на готівку в Goldman Sachs зменшилася з 600 у 2000 році до лише 2 у 2017 році, одночасно з цим було додано 200 AI інженерів. Команда AI Morgan Stanley розширилася на 16% за минулий рік, її склад включає фахівців з квантової фізики, лінгвістики, теорії ігор та інших міждисциплінарних талантів. **Перебудова моделі співпраці** також є глибокою: - Платформа **DocAI** компанії BlackRock створює "куровану базу знань", де співробітники завантажують торгові меморандуми та дослідницькі звіти, після чого ШІ автоматично створює мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У фреймворку TradingAgents AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не природною мовою) за допомогою **структурованого комунікаційного протоколу**, уникаючи проблеми спотворення інформації, властивої традиційним чат-ботам. А **новий тип контролю ризиків** стає захистом для розумних застосувань. Коли AI-помічник Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, чітко вказується: "тільки надання даних, без інвестиційних порад"; багатагрупова система налаштовує незалежного агента з контролю ризиків, який в реальному часі моніторить волатильність портфеля і примусово закриває позиції, коли відкат перевищує поріг. Чотири, майбутнє поле бою: трикратні виклики технологій, регулювання та етики Попри значні досягнення, виклики глибоководної зони лише починаються: - **Технічні перешкоди**: Рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточні моделі все ще недостатньо узагальнюють в екстремальних ринках (наприклад, під час різкого падіння) - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимоги щодо "прозорості алгоритмів" до AI-консультантів, такі установи, як Citigroup, були змушені зважати між ефективністю моделей та їхньою зрозумілістю. - **Етичні дилеми**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично генерує дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невизначеним; використання даних розмов з клієнтами також викликає суперечки. Однак тенденція вже стала спільною думкою. Згідно з опитуванням Bank of America, у 2025 році **27,7% ІТ-бюджету** фінансових установ буде витрачено на сферу ШІ, а в 2026 році ця цифра зросте до 31,6%. Центр уваги бойового поля переміщується від самої технології до **екологічної інтеграційної здатності** — наприклад, JPMorgan відкриває API для підключення 450 партнерів з даними, платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 структурованими базами даних. Майбутніми переможцями стануть ті, хто глибоко інтегрує ШІ в фінансову ДНК та створює екосистему співіснування "**людського інтелекту + машинного інтелекту**". Висновок: Перетворення сутності фінансів Коли потік даних над Уолл-Стріт перетворюється на інсайти завдяки ШІ, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця трансформація вже давно перевершила самі технологічні оновлення. Система LOXM від JPMorgan економить 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research від BlackRock звільняє дослідницький час на годину, платформа Legend від Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це перебудовує саму сутність фінансової індустрії: **конкуренція за підвищення ефективності розподілу капіталу та обробки інформації**. А ті, хто першими створюють "AI-нейронний центр", тихо переписують карту влади на Уолл-Стріт. Можливість у коаі монетах, біткойн десять років тому

#HFT# Біткоїн 10 років тому! Продовжувати наступ, монета coai Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне планування ШІ та перетворення організаційного геному Коли співробітники торгового відділу Goldman Sachs відкривають інтелектуального помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley в реальному часі запитують ключові дані з 100 000 документів через AI-помічника, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями зі швидкістю в мілісекунди — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникає в основні бізнес-сценарії. Ця безшумна трансформація стосується не лише застосування технологій, але й розкриває правила виживання сучасних фінансових гігантів: **AI-можливості стали новою валютою на Уолл-стріт**. 1. Стратегічне впровадження ШІ провідними установами: від експериментів до масштабованих вигод **JP Morgan** як лідер у застосуванні ШІ на Уолл-стріт, його основна стратегія полягає в «масштабних інвестиціях + всебічному проникненні в бізнес». Протягом останніх десяти років він не лише створив команду досліджень ШІ, що перевищує за чисельністю сумарну кількість працівників семи основних конкурентів, але й інтегрував технології ШІ у понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи всю ланку: торгівлю, управління ризиками, обслуговування клієнтів тощо. Така глибока робота приносить значні результати: у 2024 році його технології ШІ, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких система виявлення шахрайства дозволить уникнути збитків у сотні мільйонів доларів щорічно. Інші гіганти обирають диференційований шлях: - **Goldman Sachs** як центральна частина даних "**Legend**", інтегрує торгові, ризикові та клієнтські дані всього банку, надаючи високоякісне паливо для AI моделей. Ця платформа дозволяє аналітикам в один клік використовувати історичні торгові моделі, скорочуючи цикл перевірки стратегій більш ніж на 60%. - **Morgan Stanley** вибрав глибоку інтеграцію з OpenAI, розробивши помічника з управління капіталом на основі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час на пошук документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищив 90 мільярдів доларів квартального приросту. - **D.E. Shaw** та інші великі квантові компанії впроваджують модель «**автономії розробників**», надаючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно розробляти AI-стратегії для досягнення гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Кучара прямо заявив: "Вплив штучного інтелекту на фінансову сферу буде порівнянний з народженням Інтернету." Два, основні технологічні сценарії застосування: інтелектуальна реконструкція, що проникає в фінансовий ланцюг вартості (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** від Morgan Stanley використовує технологію глибокого підкріплення, аналізуючи історичні дані про десятки мільярдів угод, щоб оптимізувати стратегії виконання великих угод. Вона може розбивати угоди на десятки мільйонів доларів на приховані малі угоди, уникаючи ринкових коливань та знижуючи витрати на імпульс до 30%. Системи, такі як **TradingAgents**, йдуть далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками у прийнятті рішень, досягаючи **24,9% річної прибутковості** в експериментах, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальні інвестиційні дослідження: Парадигмальна революція знань Інструмент "**Deep Research**" активів Beileisni переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання "компанії, які підпадають під вплив мит на постачальницький ланцюг", AI за годину сканує 20 тисяч документів, виявляє 120 відповідних компаній та генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційна команда виконує за кілька тижнів. **IndexGPT** від JPMorgan, в свою чергу, створений на базі GPT-4, формує тематичні інвестиційні портфелі, захоплюючи новітні тренди (такі як хмарні обчислення, кіберспорт) через семантичний аналіз новин, реалізуючи автоматизоване створення індексів. (3) Невидиме вдосконалення відповідності та управління ліквідністю - Citibank запустила блокчейн платформу **CIDAP**, що дозволяє здійснювати миттєві перекази коштів між глобальними філіями, скорочуючи терміни міжкордонного розрахунку з T+2 до практично миттєвого. - Система штучного інтелекту для боротьби з шахрайством аналізує послідовності дій, виявляючи моделі відмивання грошей за 0,3 секунди, а рівень помилкових сповіщень на 75% нижчий, ніж у традиційних системах. - Щоб відповісти на **нові правила T+1 розрахунків** від SEC, AI автоматично аналізує ланцюг облікових відносин, скорочуючи час оновлення розрахункових інструкцій з годин до хвилин. Третє, реконструкція організаційних можливостей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетична мутація структури кадрів** стала ключовою опорою для інтелектуальних фінансів. Кількість трейдерів з акцій на готівку в Goldman Sachs зменшилася з 600 у 2000 році до лише 2 у 2017 році, одночасно з цим було додано 200 AI інженерів. Команда AI Morgan Stanley розширилася на 16% за минулий рік, її склад включає фахівців з квантової фізики, лінгвістики, теорії ігор та інших міждисциплінарних талантів. **Перебудова моделі співпраці** також є глибокою: - Платформа **DocAI** компанії BlackRock створює "куровану базу знань", де співробітники завантажують торгові меморандуми та дослідницькі звіти, після чого ШІ автоматично створює мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У фреймворку TradingAgents AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не природною мовою) за допомогою **структурованого комунікаційного протоколу**, уникаючи проблеми спотворення інформації, властивої традиційним чат-ботам. А **новий тип контролю ризиків** стає захистом для розумних застосувань. Коли AI-помічник Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, чітко вказується: "тільки надання даних, без інвестиційних порад"; багатагрупова система налаштовує незалежного агента з контролю ризиків, який в реальному часі моніторить волатильність портфеля і примусово закриває позиції, коли відкат перевищує поріг. Чотири, майбутнє поле бою: трикратні виклики технологій, регулювання та етики Попри значні досягнення, виклики глибоководної зони лише починаються: - **Технічні перешкоди**: Рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточні моделі все ще недостатньо узагальнюють в екстремальних ринках (наприклад, під час різкого падіння) - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимоги щодо "прозорості алгоритмів" до AI-консультантів, такі установи, як Citigroup, були змушені зважати між ефективністю моделей та їхньою зрозумілістю. - **Етичні дилеми**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично генерує дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невизначеним; використання даних розмов з клієнтами також викликає суперечки. Однак тенденція вже стала спільною думкою. Згідно з опитуванням Bank of America, у 2025 році **27,7% ІТ-бюджету** фінансових установ буде витрачено на сферу ШІ, а в 2026 році ця цифра зросте до 31,6%. Центр уваги бойового поля переміщується від самої технології до **екологічної інтеграційної здатності** — наприклад, JPMorgan відкриває API для підключення 450 партнерів з даними, платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 структурованими базами даних. Майбутніми переможцями стануть ті, хто глибоко інтегрує ШІ в фінансову ДНК та створює екосистему співіснування "**людського інтелекту + машинного інтелекту**". Висновок: Перетворення сутності фінансів Коли потік даних над Уолл-Стріт перетворюється на інсайти завдяки ШІ, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця трансформація вже давно перевершила самі технологічні оновлення. Система LOXM від JPMorgan економить 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research від BlackRock звільняє дослідницький час на годину, платформа Legend від Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це перебудовує саму сутність фінансової індустрії: **конкуренція за підвищення ефективності розподілу капіталу та обробки інформації**. А ті, хто першими створюють "AI-нейронний центр", тихо переписують карту влади на Уолл-Стріт. Можливість у коаі монетах, біткойн десять років тому

#SOL# Біткоїн 10 років тому! Продовжувати наступ, монета coai Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне планування ШІ та перетворення організаційного геному Коли співробітники торгового відділу Goldman Sachs відкривають інтелектуального помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley в реальному часі запитують ключові дані з 100 000 документів через AI-помічника, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями зі швидкістю в мілісекунди — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникає в основні бізнес-сценарії. Ця безшумна трансформація стосується не лише застосування технологій, але й розкриває правила виживання сучасних фінансових гігантів: **AI-можливості стали новою валютою на Уолл-стріт**. 1. Стратегічне впровадження ШІ провідними установами: від експериментів до масштабованих вигод **JP Morgan** як лідер у застосуванні ШІ на Уолл-стріт, його основна стратегія полягає в «масштабних інвестиціях + всебічному проникненні в бізнес». Протягом останніх десяти років він не лише створив команду досліджень ШІ, що перевищує за чисельністю сумарну кількість працівників семи основних конкурентів, але й інтегрував технології ШІ у понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи всю ланку: торгівлю, управління ризиками, обслуговування клієнтів тощо. Така глибока робота приносить значні результати: у 2024 році його технології ШІ, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких система виявлення шахрайства дозволить уникнути збитків у сотні мільйонів доларів щорічно. Інші гіганти обирають диференційований шлях: - **Goldman Sachs** як центральна частина даних "**Legend**", інтегрує торгові, ризикові та клієнтські дані всього банку, надаючи високоякісне паливо для AI моделей. Ця платформа дозволяє аналітикам в один клік використовувати історичні торгові моделі, скорочуючи цикл перевірки стратегій більш ніж на 60%. - **Morgan Stanley** вибрав глибоку інтеграцію з OpenAI, розробивши помічника з управління капіталом на основі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час на пошук документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищив 90 мільярдів доларів квартального приросту. - **D.E. Shaw** та інші великі квантові компанії впроваджують модель «**автономії розробників**», надаючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно розробляти AI-стратегії для досягнення гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Кучара прямо заявив: "Вплив штучного інтелекту на фінансову сферу буде порівнянний з народженням Інтернету." Два, основні технологічні сценарії застосування: інтелектуальна реконструкція, що проникає в фінансовий ланцюг вартості (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** від Morgan Stanley використовує технологію глибокого підкріплення, аналізуючи історичні дані про десятки мільярдів угод, щоб оптимізувати стратегії виконання великих угод. Вона може розбивати угоди на десятки мільйонів доларів на приховані малі угоди, уникаючи ринкових коливань та знижуючи витрати на імпульс до 30%. Системи, такі як **TradingAgents**, йдуть далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками у прийнятті рішень, досягаючи **24,9% річної прибутковості** в експериментах, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальні інвестиційні дослідження: Парадигмальна революція знань Інструмент "**Deep Research**" активів Beileisni переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання "компанії, які підпадають під вплив мит на постачальницький ланцюг", AI за годину сканує 20 тисяч документів, виявляє 120 відповідних компаній та генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційна команда виконує за кілька тижнів. **IndexGPT** від JPMorgan, в свою чергу, створений на базі GPT-4, формує тематичні інвестиційні портфелі, захоплюючи новітні тренди (такі як хмарні обчислення, кіберспорт) через семантичний аналіз новин, реалізуючи автоматизоване створення індексів. (3) Невидиме вдосконалення відповідності та управління ліквідністю - Citibank запустила блокчейн платформу **CIDAP**, що дозволяє здійснювати миттєві перекази коштів між глобальними філіями, скорочуючи терміни міжкордонного розрахунку з T+2 до практично миттєвого. - Система штучного інтелекту для боротьби з шахрайством аналізує послідовності дій, виявляючи моделі відмивання грошей за 0,3 секунди, а рівень помилкових сповіщень на 75% нижчий, ніж у традиційних системах. - Щоб відповісти на **нові правила T+1 розрахунків** від SEC, AI автоматично аналізує ланцюг облікових відносин, скорочуючи час оновлення розрахункових інструкцій з годин до хвилин. Третє, реконструкція організаційних можливостей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетична мутація структури кадрів** стала ключовою опорою для інтелектуальних фінансів. Кількість трейдерів з акцій на готівку в Goldman Sachs зменшилася з 600 у 2000 році до лише 2 у 2017 році, одночасно з цим було додано 200 AI інженерів. Команда AI Morgan Stanley розширилася на 16% за минулий рік, її склад включає фахівців з квантової фізики, лінгвістики, теорії ігор та інших міждисциплінарних талантів. **Перебудова моделі співпраці** також є глибокою: - Платформа **DocAI** компанії BlackRock створює "куровану базу знань", де співробітники завантажують торгові меморандуми та дослідницькі звіти, після чого ШІ автоматично створює мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У фреймворку TradingAgents AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не природною мовою) за допомогою **структурованого комунікаційного протоколу**, уникаючи проблеми спотворення інформації, властивої традиційним чат-ботам. А **новий тип контролю ризиків** стає захистом для розумних застосувань. Коли AI-помічник Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, чітко вказується: "тільки надання даних, без інвестиційних порад"; багатагрупова система налаштовує незалежного агента з контролю ризиків, який в реальному часі моніторить волатильність портфеля і примусово закриває позиції, коли відкат перевищує поріг. Чотири, майбутнє поле бою: трикратні виклики технологій, регулювання та етики Попри значні досягнення, виклики глибоководної зони лише починаються: - **Технічні перешкоди**: Рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточні моделі все ще недостатньо узагальнюють в екстремальних ринках (наприклад, під час різкого падіння) - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимоги щодо "прозорості алгоритмів" до AI-консультантів, такі установи, як Citigroup, були змушені зважати між ефективністю моделей та їхньою зрозумілістю. - **Етичні дилеми**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично генерує дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невизначеним; використання даних розмов з клієнтами також викликає суперечки. Однак тенденція вже стала спільною думкою. Згідно з опитуванням Bank of America, у 2025 році **27,7% ІТ-бюджету** фінансових установ буде витрачено на сферу ШІ, а в 2026 році ця цифра зросте до 31,6%. Центр уваги бойового поля переміщується від самої технології до **екологічної інтеграційної здатності** — наприклад, JPMorgan відкриває API для підключення 450 партнерів з даними, платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 структурованими базами даних. Майбутніми переможцями стануть ті, хто глибоко інтегрує ШІ в фінансову ДНК та створює екосистему співіснування "**людського інтелекту + машинного інтелекту**". Висновок: Перетворення сутності фінансів Коли потік даних над Уолл-Стріт перетворюється на інсайти завдяки ШІ, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця трансформація вже давно перевершила самі технологічні оновлення. Система LOXM від JPMorgan економить 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research від BlackRock звільняє дослідницький час на годину, платформа Legend від Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це перебудовує саму сутність фінансової індустрії: **конкуренція за підвищення ефективності розподілу капіталу та обробки інформації**. А ті, хто першими створюють "AI-нейронний центр", тихо переписують карту влади на Уолл-Стріт. Можливість у коаі монетах, біткойн десять років тому

#ETH# Біткоїн 10 років тому! Продовжувати наступ, монета coai Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне розгортання ШІ та перетворення організаційної ДНК Коли співробітники торгового відділу Goldman Sachs відкривають розумного помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley через AI-помічника в режимі реального часу витягують ключові дані з 100 000 документів, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями на мілісекундному рівні — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникає в основні бізнес-сценарії. Ця безшумна трансформація стосується не лише технологічних застосувань, але й розкриває правила виживання сучасних фінансових гігантів: **можливості AI стали новою валютою на Уолл-стріт**. 1. Стратегічне розгортання AI провідних установ: від експериментів до масштабованого прибутку **Дж.P. Морган** як лідер серед AI-додатків на Уолл-стріт, його основна стратегія полягає в "масштабному інвестуванні + всебічному проникненні в бізнес". За останнє десятиліття він не лише сформував команду дослідників AI, яка значно перевищує аналогічні команди конкурентів (кількість співробітників перевищує сумарну кількість семи основних конкурентів), але й впровадив технології AI в понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи всі етапи, включаючи торгівлю, управління ризиками, обслуговування клієнтів тощо. Така глибока робота приносить значні результати: у 2024 році його технології AI, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких системи виявлення шахрайства можуть уникнути втрат у кілька сотень мільйонів доларів щорічно. Інші гіганти обирають диференційований шлях: - **Goldman Sachs** як основа даних середовища «**Legend**» інтегрує дані про торги, ризики та клієнтів у всьому банку, забезпечуючи високу якість пального для моделей ШІ. Ця платформа дозволяє аналітикам одним натисканням кнопки викликати історичні торгові моделі, скорочуючи період перевірки стратегій більш ніж на 60%. - **Morgan Stanley** обрав глибоке партнерство з OpenAI, розробивши помічника з управління капіталом на основі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час пошуку документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищив 90 мільярдів доларів квартального приросту. - **D.E. Shaw** та інші кількісні гіганти впроваджують модель "**автономії розробників**", пропонуючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно створювати AI-стратегії, досягаючи гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Куккіара прямо висловився: "Вплив AI на фінансову сферу буде порівнянний з народженням Інтернету." Два, ключові технологічні сценарії застосування: інтелектуальне відтворення, що проникає в фінансовий ланцюг вартості. (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** від JPMorgan використовує технології глибокого підкріплювального навчання для аналізу історичних даних про мільярди угод, оптимізуючи стратегії виконання великомасштабних угод. Вона може розбити окрему угоду на десятки мільйонів доларів на непомітні дрібні угоди, уникати коливань ринку та знижувати витрати на вплив до 30%. А такі багатагрупові рамки, як **TradingAgents**, йдуть ще далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками, досягаючи **24.9% річної прибутковості** в експериментах, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальні інвестиційні дослідження: Парадигма знань в перевороті Інструмент «**Deep Research**» активів Бейлесні переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання про «компанії, на які впливають тарифи в ланцюгу постачання», штучний інтелект протягом години сканує 20 000 документів, ідентифікує 120 відповідних компаній і генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційні команди виконують за кілька тижнів. **IndexGPT** від JPMorgan, в свою чергу, створює тематичні портфелі на основі GPT-4, захоплюючи нові тенденції (як-от хмарні обчислення, кіберспорт) через семантичний аналіз новин, реалізуючи автоматизоване створення індексів. (3) Невидиме вдосконалення регулювання та управління ліквідністю - Citibank запустила блокчейн платформу **CIDAP**, що забезпечує миттєвий переказ коштів між глобальними відділеннями, скорочуючи міжбанківські розрахунки з T+2 до майже миттєвих. - Система штучного інтелекту для боротьби з шахрайством ідентифікує моделі відмивання грошей за допомогою аналізу послідовності дій за 0,3 секунди, а частота помилкових сповіщень на 75% нижча, ніж у традиційних системах. - Щоб впоратися з новими правилами **T+1 розрахунків** SEC, AI автоматично аналізує ланцюги облікових записів, знижуючи час оновлення інструкцій з розрахунків з годин до хвилин. Третє, реконструкція організаційних можливостей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетичні мутації структури кадрів** стали ключовою опорою розумних фінансів. Кількість трейдерів готівкових акцій у Goldman Sachs скоротилася з 600 осіб у 2000 році до лише 2 осіб у 2017 році, в той же час було додано 200 інженерів штучного інтелекту. Команда AI JPMorgan за минулий рік зросла на 16%, її склад включає докторів квантової фізики, експертів з мовознавства, вчених у галузі теорії ігор та інші міждисциплінарні таланти. **Перебудова моделі співпраці** також глибока: - Платформа **DocAI** компанії Blackstone створює «куровану базу знань», де співробітники завантажують торгові нотатки та дослідницькі звіти, а ШІ автоматично формує мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У рамках TradingAgents, AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не природною мовою) через **структурований комунікаційний протокол**, уникнувши проблеми спотворення інформації, що існує у традиційних чат-ботів. А **новий тип контролю ризиків** стає бар'єром для розумних застосувань. Коли AI-асистент Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, він чітко визначає, що "надає лише підтримку даними, не дає інвестиційних порад"; багатогранні системи встановлюють незалежних агентів контролю ризиків, які в реальному часі моніторять волатильність портфеля та примусово закривають позиції, якщо відкат перевищує порогове значення. Чотири, майбутнє поле бою: тривалі виклики технологій, регулювання та етики Хоча результати вражаючі, виклики в глибоких водах тільки починаються: - **Технічні обмеження**: рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточна модель все ще має недостатню здатність до узагальнення на екстремальних ринках (таких як раптове падіння) - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимоги до "прозорості алгоритмів" для AI-консультантів, такі установи як Citigroup були змушені зважувати між ефективністю моделей та їх пояснюваністю. - **Етична дилема**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично створює дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невизначеним; використання даних про спілкування з клієнтами також викликає суперечки. Однак тенденція стала загальним консенсусом. За даними опитування Bank of America, у 2025 році **27,7% IT-бюджету** фінансових установ буде вкладено в сферу ШІ, а в 2026 році цей показник зросте до 31,6%. Основна увага на полі бою переключається з самої технології на **екологічну інтеграційну здатність** — як, наприклад, JPMorgan відкриває API для підключення 450 партнерів з даними, а платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 різними структурованими базами даних. Переможцями в майбутньому стануть ті, хто глибоко впровадить ШІ в фінансову ДНК і створить екосистему співіснування "**людського інтелекту + машинного інтелекту**". Заключення: Перетворення сутності фінансів Коли потоки даних над Уолл-стріт перетворюються ШІ на інсайти, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця трансформація вже давно перевершила саму технологічну модернізацію. Система LOXM Morgan Stanley економить 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research BlackRock звільняє дослідницький час на одну годину, платформа Legend Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це перебудовує суть фінансової сфери: **від ефективності розподілу капіталу до підвищення ефективності обробки інформації**. А ті установи, які першими створюють "AI нейронний центр", тихо переписують карту влади на Уолл-стріт. Можливість саме в монетах coai, біткоїн 10 років тому

#BTC# Біткоїн 10 років тому! Продовжувати наступ, монета coai Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне розгортання ШІ та перетворення організаційної ДНК Коли співробітники торгового відділу Goldman Sachs відкривають розумного помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley через AI-помічника в режимі реального часу витягують ключові дані з 100 000 документів, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями на мілісекундному рівні — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникає в основні бізнес-сценарії. Ця безшумна трансформація стосується не лише технологічних застосувань, але й розкриває правила виживання сучасних фінансових гігантів: **можливості AI стали новою валютою на Уолл-стріт**. 1. Стратегічне розгортання AI провідних установ: від експериментів до масштабованого прибутку **Дж.P. Морган** як лідер серед AI-додатків на Уолл-стріт, його основна стратегія полягає в "масштабному інвестуванні + всебічному проникненні в бізнес". За останнє десятиліття він не лише сформував команду дослідників AI, яка значно перевищує аналогічні команди конкурентів (кількість співробітників перевищує сумарну кількість семи основних конкурентів), але й впровадив технології AI в понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи всі етапи, включаючи торгівлю, управління ризиками, обслуговування клієнтів тощо. Така глибока робота приносить значні результати: у 2024 році його технології AI, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких системи виявлення шахрайства можуть уникнути втрат у кілька сотень мільйонів доларів щорічно. Інші гіганти обирають диференційований шлях: - **Goldman Sachs** як основа даних середовища «**Legend**» інтегрує дані про торги, ризики та клієнтів у всьому банку, забезпечуючи високу якість пального для моделей ШІ. Ця платформа дозволяє аналітикам одним натисканням кнопки викликати історичні торгові моделі, скорочуючи період перевірки стратегій більш ніж на 60%. - **Morgan Stanley** обрав глибоке партнерство з OpenAI, розробивши помічника з управління капіталом на основі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час пошуку документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищив 90 мільярдів доларів квартального приросту. - **D.E. Shaw** та інші кількісні гіганти впроваджують модель "**автономії розробників**", пропонуючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно створювати AI-стратегії, досягаючи гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Куккіара прямо висловився: "Вплив AI на фінансову сферу буде порівнянний з народженням Інтернету." Два, ключові технологічні сценарії застосування: інтелектуальне відтворення, що проникає в фінансовий ланцюг вартості. (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** від JPMorgan використовує технології глибокого підкріплювального навчання для аналізу історичних даних про мільярди угод, оптимізуючи стратегії виконання великомасштабних угод. Вона може розбити окрему угоду на десятки мільйонів доларів на непомітні дрібні угоди, уникати коливань ринку та знижувати витрати на вплив до 30%. А такі багатагрупові рамки, як **TradingAgents**, йдуть ще далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками, досягаючи **24.9% річної прибутковості** в експериментах, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальні інвестиційні дослідження: Парадигма знань в перевороті Інструмент «**Deep Research**» активів Бейлесні переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання про «компанії, на які впливають тарифи в ланцюгу постачання», штучний інтелект протягом години сканує 20 000 документів, ідентифікує 120 відповідних компаній і генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційні команди виконують за кілька тижнів. **IndexGPT** від JPMorgan, в свою чергу, створює тематичні портфелі на основі GPT-4, захоплюючи нові тенденції (як-от хмарні обчислення, кіберспорт) через семантичний аналіз новин, реалізуючи автоматизоване створення індексів. (3) Невидиме вдосконалення регулювання та управління ліквідністю - Citibank запустила блокчейн платформу **CIDAP**, що забезпечує миттєвий переказ коштів між глобальними відділеннями, скорочуючи міжбанківські розрахунки з T+2 до майже миттєвих. - Система штучного інтелекту для боротьби з шахрайством ідентифікує моделі відмивання грошей за допомогою аналізу послідовності дій за 0,3 секунди, а частота помилкових сповіщень на 75% нижча, ніж у традиційних системах. - Щоб впоратися з новими правилами **T+1 розрахунків** SEC, AI автоматично аналізує ланцюги облікових записів, знижуючи час оновлення інструкцій з розрахунків з годин до хвилин. Третє, реконструкція організаційних можливостей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетичні мутації структури кадрів** стали ключовою опорою розумних фінансів. Кількість трейдерів готівкових акцій у Goldman Sachs скоротилася з 600 осіб у 2000 році до лише 2 осіб у 2017 році, в той же час було додано 200 інженерів штучного інтелекту. Команда AI JPMorgan за минулий рік зросла на 16%, її склад включає докторів квантової фізики, експертів з мовознавства, вчених у галузі теорії ігор та інші міждисциплінарні таланти. **Перебудова моделі співпраці** також глибока: - Платформа **DocAI** компанії Blackstone створює «куровану базу знань», де співробітники завантажують торгові нотатки та дослідницькі звіти, а ШІ автоматично формує мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У рамках TradingAgents, AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не природною мовою) через **структурований комунікаційний протокол**, уникнувши проблеми спотворення інформації, що існує у традиційних чат-ботів. А **новий тип контролю ризиків** стає бар'єром для розумних застосувань. Коли AI-асистент Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, він чітко визначає, що "надає лише підтримку даними, не дає інвестиційних порад"; багатогранні системи встановлюють незалежних агентів контролю ризиків, які в реальному часі моніторять волатильність портфеля та примусово закривають позиції, якщо відкат перевищує порогове значення. Чотири, майбутнє поле бою: тривалі виклики технологій, регулювання та етики Хоча результати вражаючі, виклики в глибоких водах тільки починаються: - **Технічні обмеження**: рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточна модель все ще має недостатню здатність до узагальнення на екстремальних ринках (таких як раптове падіння) - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимоги до "прозорості алгоритмів" для AI-консультантів, такі установи як Citigroup були змушені зважувати між ефективністю моделей та їх пояснюваністю. - **Етична дилема**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично створює дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невизначеним; використання даних про спілкування з клієнтами також викликає суперечки. Однак тенденція стала загальним консенсусом. За даними опитування Bank of America, у 2025 році **27,7% IT-бюджету** фінансових установ буде вкладено в сферу ШІ, а в 2026 році цей показник зросте до 31,6%. Основна увага на полі бою переключається з самої технології на **екологічну інтеграційну здатність** — як, наприклад, JPMorgan відкриває API для підключення 450 партнерів з даними, а платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 різними структурованими базами даних. Переможцями в майбутньому стануть ті, хто глибоко впровадить ШІ в фінансову ДНК і створить екосистему співіснування "**людського інтелекту + машинного інтелекту**". Заключення: Перетворення сутності фінансів Коли потоки даних над Уолл-стріт перетворюються ШІ на інсайти, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця трансформація вже давно перевершила саму технологічну модернізацію. Система LOXM Morgan Stanley економить 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research BlackRock звільняє дослідницький час на одну годину, платформа Legend Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це перебудовує суть фінансової сфери: **від ефективності розподілу капіталу до підвищення ефективності обробки інформації**. А ті установи, які першими створюють "AI нейронний центр", тихо переписують карту влади на Уолл-стріт. Можливість саме в монетах coai, біткоїн 10 років тому

#PI# Продовжувати наступ, монета coai Секрети роботи інтелектуальних фінансів Уолл-стріт: стратегічне розгортання ШІ та перетворення організаційної ДНК Коли співробітники торгового відділу Goldman Sachs відкривають розумного помічника під назвою "GS AI Assistant" для обробки дослідницьких звітів, коли фінансові консультанти Morgan Stanley через AI-помічника в режимі реального часу витягують ключові дані з 100 000 документів, коли система LOXM від JPMorgan виконує великі угоди з акціями на мілісекундному рівні — фінансова інтелектуальна революція на Уолл-стріт вже глибоко проникає в основні бізнес-сценарії. Ця безшумна трансформація стосується не лише технологічних застосувань, але й розкриває правила виживання сучасних фінансових гігантів: **можливості AI стали новою валютою на Уолл-стріт**. 1. Стратегічне розгортання AI провідних установ: від експериментів до масштабованого прибутку **Дж.P. Морган** як лідер серед AI-додатків на Уолл-стріт, його основна стратегія полягає в "масштабному інвестуванні + всебічному проникненні в бізнес". За останнє десятиліття він не лише сформував команду дослідників AI, яка значно перевищує аналогічні команди конкурентів (кількість співробітників перевищує сумарну кількість семи основних конкурентів), але й впровадив технології AI в понад 400 бізнес-сценаріїв, охоплюючи всі етапи, включаючи торгівлю, управління ризиками, обслуговування клієнтів тощо. Така глибока робота приносить значні результати: у 2024 році його технології AI, як очікується, безпосередньо створять **2 мільярди доларів вартості**, з яких системи виявлення шахрайства можуть уникнути втрат у кілька сотень мільйонів доларів щорічно. Інші гіганти обирають диференційований шлях: - **Goldman Sachs** як основа даних середовища «**Legend**» інтегрує дані про торги, ризики та клієнтів у всьому банку, забезпечуючи високу якість пального для моделей ШІ. Ця платформа дозволяє аналітикам одним натисканням кнопки викликати історичні торгові моделі, скорочуючи період перевірки стратегій більш ніж на 60%. - **Morgan Stanley** обрав глибоке партнерство з OpenAI, розробивши помічника з управління капіталом на основі технології GPT, що дозволяє консультантам зменшити час пошуку документів з 30 хвилин до секунд, а обсяг активів клієнтів завдяки цьому перевищив 90 мільярдів доларів квартального приросту. - **D.E. Shaw** та інші кількісні гіганти впроваджують модель "**автономії розробників**", пропонуючи такі інструменти, як LLM Gateway, що дозволяє трейдерам самостійно створювати AI-стратегії, досягаючи гнучких інновацій. > Керівник Morgan Stanley Сал Куккіара прямо висловився: "Вплив AI на фінансову сферу буде порівнянний з народженням Інтернету." Два, ключові технологічні сценарії застосування: інтелектуальне відтворення, що проникає в фінансовий ланцюг вартості. (1) Революція виконання угод: від центру витрат до двигуна прибутку Система **LOXM** від JPMorgan використовує технології глибокого підкріплювального навчання для аналізу історичних даних про мільярди угод, оптимізуючи стратегії виконання великомасштабних угод. Вона може розбити окрему угоду на десятки мільйонів доларів на непомітні дрібні угоди, уникати коливань ринку та знижувати витрати на вплив до 30%. А такі багатагрупові рамки, як **TradingAgents**, йдуть ще далі, моделюючи співпрацю аналітиків, трейдерів та команд управління ризиками, досягаючи **24.9% річної прибутковості** в експериментах, перевершуючи традиційні кількісні моделі. (2) Інтелектуальні інвестиційні дослідження: Парадигма знань в перевороті Інструмент «**Deep Research**» активів Бейлесні переосмислює процес дослідження. Коли інвестиційний менеджер ставить запитання про «компанії, на які впливають тарифи в ланцюгу постачання», штучний інтелект протягом години сканує 20 000 документів, ідентифікує 120 відповідних компаній і генерує аналітичний звіт — робота, яку традиційні команди виконують за кілька тижнів. **IndexGPT** від JPMorgan, в свою чергу, створює тематичні портфелі на основі GPT-4, захоплюючи нові тенденції (як-от хмарні обчислення, кіберспорт) через семантичний аналіз новин, реалізуючи автоматизоване створення індексів. (3) Невидиме вдосконалення регулювання та управління ліквідністю - Citibank запустила блокчейн платформу **CIDAP**, що забезпечує миттєвий переказ коштів між глобальними відділеннями, скорочуючи міжбанківські розрахунки з T+2 до майже миттєвих. - Система штучного інтелекту для боротьби з шахрайством ідентифікує моделі відмивання грошей за допомогою аналізу послідовності дій за 0,3 секунди, а частота помилкових сповіщень на 75% нижча, ніж у традиційних системах. - Щоб впоратися з новими правилами **T+1 розрахунків** SEC, AI автоматично аналізує ланцюги облікових записів, знижуючи час оновлення інструкцій з розрахунків з годин до хвилин. Третє, реконструкція організаційних можливостей: таланти, співпраця та контроль ризиків **Генетичні мутації структури кадрів** стали ключовою опорою розумних фінансів. Кількість трейдерів готівкових акцій у Goldman Sachs скоротилася з 600 осіб у 2000 році до лише 2 осіб у 2017 році, в той же час було додано 200 інженерів штучного інтелекту. Команда AI JPMorgan за минулий рік зросла на 16%, її склад включає докторів квантової фізики, експертів з мовознавства, вчених у галузі теорії ігор та інші міждисциплінарні таланти. **Перебудова моделі співпраці** також глибока: - Платформа **DocAI** компанії Blackstone створює «куровану базу знань», де співробітники завантажують торгові нотатки та дослідницькі звіти, а ШІ автоматично формує мережу зв'язків, що дозволяє юридичній команді підвищити ефективність перевірки контрактів на 40%. - У рамках TradingAgents, AI-агенти обмінюються аналітичними звітами (не природною мовою) через **структурований комунікаційний протокол**, уникнувши проблеми спотворення інформації, що існує у традиційних чат-ботів. А **новий тип контролю ризиків** стає бар'єром для розумних застосувань. Коли AI-асистент Morgan Stanley бере участь у зустрічах з клієнтами, він чітко визначає, що "надає лише підтримку даними, не дає інвестиційних порад"; багатогранні системи встановлюють незалежних агентів контролю ризиків, які в реальному часі моніторять волатильність портфеля та примусово закривають позиції, якщо відкат перевищує порогове значення. Чотири, майбутнє поле бою: тривалі виклики технологій, регулювання та етики Хоча результати вражаючі, виклики в глибоких водах тільки починаються: - **Технічні обмеження**: рівень шуму фінансових даних перевищує 70%, поточна модель все ще має недостатню здатність до узагальнення на екстремальних ринках (таких як раптове падіння) - **Регуляторний розрив**: SEC висунула вимоги до "прозорості алгоритмів" для AI-консультантів, такі установи як Citigroup були змушені зважувати між ефективністю моделей та їх пояснюваністю. - **Етична дилема**: коли AI-асистент Goldman Sachs автоматично створює дослідницькі звіти, питання авторських прав залишається невизначеним; використання даних про спілкування з клієнтами також викликає суперечки. Однак тенденція стала загальним консенсусом. За даними опитування Bank of America, у 2025 році **27,7% IT-бюджету** фінансових установ буде вкладено в сферу ШІ, а в 2026 році цей показник зросте до 31,6%. Основна увага на полі бою переключається з самої технології на **екологічну інтеграційну здатність** — як, наприклад, JPMorgan відкриває API для підключення 450 партнерів з даними, а платформа Goldman Sachs Legend сумісна з 30 різними структурованими базами даних. Переможцями в майбутньому стануть ті, хто глибоко впровадить ШІ в фінансову ДНК і створить екосистему співіснування "**людського інтелекту + машинного інтелекту**". Заключення: Перетворення сутності фінансів Коли потоки даних над Уолл-стріт перетворюються ШІ на інсайти, а трейдери еволюціонують з виконавців у дизайнерів стратегій, ця трансформація вже давно перевершила саму технологічну модернізацію. Система LOXM Morgan Stanley економить 0,1% витрат на торгівлю, Deep Research BlackRock звільняє дослідницький час на одну годину, платформа Legend Goldman Sachs усуває інформаційні острови — все це перебудовує суть фінансової сфери: **від ефективності розподілу капіталу до підвищення ефективності обробки інформації**. А ті установи, які першими створюють "AI нейронний центр", тихо переписують карту влади на Уолл-стріт. Можливість саме в монетах coai, біткоїн 10 років тому

$LEGEND, $WINT, $ARBUS, $ROOM, $SYMP Нічого серйозного, лише незначні коливання. Проте, кожен з цих діамантів безперервно розвивається, і це саме по собі багато говорить про те, куди ми прямуємо в довгостроковій перспективі. Що у вас у списку стека цього тижня, панове? 👀

Доброго ранку Legend ❤️‍🔥 $SOL знаходиться на моменті, коли потрібно приймати рішення... Ця зона є всім Тримайте це… і ми можемо побачити запуск Втрати це… і імпульс швидко зникає Налаштування є. Тиск справжній. Ви готові до наступної хвилі $SOL?

🔥TRON оригінальна команда з'явилася з IP Сунь Укун🔥 на Binance Smart Chain (BSC)! Колись створили міф про 8000 разів, тепер починають подорож в 1000 разів. AVE домінував у гарячих пошуках протягом семи днів, будь ласка, боги, використовуйте свої ясні очі, щоб швидко зловити таємниці багатства! Проект Black Myth: Wukong у 2021 році запустив 2 великих токена на Huobi Chain, 1 на Bit Legend з 880-кратним прибутком, 1 на Baby Dog з 1000-кратним прибутком. Через 4 роки переходить на Binance Smart Chain, з основою в 1000-кратному прибутку, з початком в 10 000-кратному!

Зараз на 13K балів, і мій розподіл балів різко знизився, Ну, звісно, ECO на цей момент відчувається як поле видобутку. Я просто продовжу накопичувати, поки не побачу щось хороше. Бачив кілька твітів про стейкінг 80K пунктів і отримання 70$ вартістю $legend 💀

#WEMIX# Яка б монета не використовувалась у чужій грі, не потрібно турбуватися, якщо Юміра посилює за допомогою wemix. Яка монета буде використовуватися у Future Legend 5 Night Crow 2, стане відомо наприкінці наступного року.