Nowy ChatGPT OpenAI do zadań młodszych bankierów z Wall Street

OpenAI zaprezentowało ChatGPT for Financial Services — wersję narzędzia przeznaczoną dla sektora finansowego. System bada spółki, analizuje dane finansowe i tworzy prezentacje, na których opierają się bankierzy inwestycyjni. Ma również wykonywać część najbardziej pracochłonnych zadań na Wall Street.

Produkt jest dostosowaną wersją korporacyjnego ChatGPT Work. Powstał przy współpracy z Morgan Stanley i Evercore, określanymi przez OpenAI jako partnerzy projektowi. Jak powiedział Nick Turley, wiceprezes OpenAI ds. produktu, rozwiązanie korzysta z najnowszego i najbardziej zaawansowanego modelu firmy — GPT-6 Astra.

Wprowadzenie produktu pogłębia obecność OpenAI w obszarze tradycyjnie zajmowanym przez początkujących bankierów z Wall Street. Chodzi o świeżo upieczonych absolwentów uczelni, zatrudnianych jako analitycy lub osoby na stanowiskach associate, którzy od dziesięcioleci zajmują się analizowaniem transakcji i przygotowywaniem prezentacji ofertowych. Produkt pokazuje też, że OpenAI nadal rozwija ofertę dla firm, przygotowując się do powszechnie oczekiwanego, bardzo dużego debiutu giełdowego.

„W praktyce uczymy ChatGPT prowadzić badania tak jak analityk i również uzasadniać wnioski tak jak analityk” — powiedział Turley podczas spotkania poświęconego nowemu produktowi.

Przez większą część ostatniego roku OpenAI intensywnie zabiegało o klientów biznesowych na wysoce konkurencyjnym rynku rozwiązań dla firm. Spółka rywalizuje tam między innymi z Anthropic i Google. W ubiegłym roku Anthropic zaprezentował własne rozwiązanie dla Wall Street — Claude for Financial Services.

Sarah Friar, dyrektor finansowa OpenAI, powiedziała inwestorom w sierpniu, że działalność firmy skierowana do przedsiębiorstw przynosiła już większe przychody niż oferta dla konsumentów. Ta druga zaczęła szybko rosnąć po uruchomieniu ChatGPT w 2022 roku.

Turley poinformował dziennikarzy, że OpenAI planuje udostępnić dostosowane rozwiązania także dla „wielu innych sektorów” poza usługami finansowymi.

Podczas demonstracji na żywo Turley pokazał, jak nowe narzędzie analizuje potencjalny cel transakcji fuzji i przejęcia. System pobrał dane finansowe ze standardowych w branży źródeł i przygotował sformatowaną prezentację PowerPoint zgodną z wcześniej określonymi wytycznymi stylistycznymi banku.

„Bardzo łatwo stworzyć slajdy, które dobrze wyglądają, ale znacznie trudniej przygotować slajdy, które rzeczywiście mają sens” — powiedział Turley. „Aby to zrobić, ChatGPT musiał wybrać odpowiednie spółki porównawcze. Musiał pobrać ceny do arkusza kalkulacyjnego. Musiał sprawdzić wykres pod kątem zgodności z danymi, a także wyjaśnić wyprzedaż i późniejsze odbicie”.

Tym, co odróżnia tę wersję od produktu, na którym bazuje — ChatGPT Work — jest wbudowany dostęp do danych z platform LSEG, Daloopa i PitchBook. Dostarczają one między innymi sprawozdania finansowe i transkrypcje rozmów dotyczących wyników. System może również automatycznie korzystać z posiadanych przez użytkowników subskrypcji danych.

Wersja przeznaczona dla finansów oferuje także cytowania pozwalające prześledzić dane do pierwotnych dokumentów składanych przez spółki oraz kontrolować wykresy. Zawiera również administracyjne mechanizmy kontroli poufnych materiałów dotyczących transakcji.

Turley powiedział, że zapotrzebowanie na tę wersję ChatGPT jest „ogromne”. Początkowo narzędzie jest kierowane przede wszystkim do bankowości inwestycyjnej i analizy akcji. Turley odmówił jednak podania nazw banków, które już zdecydowały się na korzystanie z produktu.

Zapytany, czy nowa wersja ChatGPT ograniczy potrzebę zatrudniania początkujących bankierów inwestycyjnych, Turley przedstawił produkt jako narzędzie zwiększające efektywność i produktywność każdego pracownika.

„Jeśli przyjrzeć się pracy analityka lub bankiera, zależnie od branży, pracuje on po 100 godzin tygodniowo” — powiedział Turley. „Myślę, że podobnie jak Microsoft Excel zmienił tę branżę i pozwolił przygotowywać lepsze analizy szybciej, tak samo zadziała technologia tego rodzaju”.

Produkt rodzi jednak podstawowe pytania w branży od dawna opartej na wymagającym modelu zdobywania doświadczenia. Jeśli generatywna sztuczna inteligencja potrafi w kilka minut wykonywać wieloetapowe zadania, takie jak analiza spółek i formatowanie prezentacji ofertowych, Wall Street będzie musiała przemyśleć sposób szkolenia przyszłych specjalistów od transakcji oraz to, ilu takich pracowników będzie potrzebować.

W ubiegłym miesiącu Chris Churchman, partner Goldman Sachs odpowiedzialny za jeden z najważniejszych projektów AI w banku, ostrzegł, że automatyzacja zadań pomagających szkolić początkujących bankierów może doprowadzić do „zaniku zdolności poznawczych” wśród kolejnego pokolenia finansistów.

„Umiejętność rozumowania nadal jest ważna” — powiedział wówczas Churchman. „Nadal trzeba rozumować nad problemami i porządkować je w argumentację, a teraz przekazujemy rozumowanie innym narzędziom”.