Google Finance запускає AI-аналіз: що приховують нові дані про ринок прогнозів?

Google представила значні вдосконалення у своєму фінансовому сервісі Google Finance, впровадивши нові функції, серед яких Deep Search, розширене графічне представлення даних та інформацію з ринків прогнозування. Ці нововведення, детально описані в блозі компанії, покликані розширити можливості платформи, перевершуючи традиційні списки акцій та заголовки новин.

Deep Search: контекст для фінансових запитів

Оновлений Google Finance надає можливість користувачам ставити відкриті питання щодо фінансів і отримувати AI-генеровані відповіді з посиланнями на джерела. Функція Deep Search виконує кілька пошуків в Інтернеті, агрегує результати та пропонує «план дослідження», пояснюючи, як була сформована відповідь. Користувачі можуть переглядати кожне посилання або уточнювати запит для отримання детальної інформації.

Тестування цієї функції відбувається через Google Labs, з подальшим розгортанням для підписників AI Pro та AI Ultra у найближчі тижні. Перший запуск також відбувся в Індії з підтримкою англійської та хінді.

Раніше у цьому році повідомлялося, що Google тестує новий інтерфейс Finance з AI-елементами для графічного представлення даних та розширеним покриттям. Тепер ці оновлення вже в дії, дозволяючи користувачам аналізувати ринкові тенденції завдяки технічним індикаторам, історичним накладкам та порівнянням за секторами.

Ринки прогнозування та оприлюднення фінансових даних

Google Finance також інтегрує дані з платформ Kalshi та Polymarket, що пропонують ймовірності результатів, таких як інфляційні ставки, зростання ВВП і рішення щодо процентних ставок. Це надає користувачам можливість спостерігати за змінами очікувань і виявляти розбіжності в ринкових настроях в порівнянні з прогнозами аналітиків.

Проте, варто зазначити, що надійність таких ринків залишається предметом дискусій. Обсяги участі все ще невеликі в порівнянні з великими біржами, що може впливати на цінові рухи в умовах обмеженої ліквідності. Хоча ринки прогнозування можуть ефективно відображати короткострокові настрої, вони часто перебільшують волатильність під час невизначеності.

Генеративний ШІ у фінансових процесах

Зміни в Google Finance відображають загальну тенденцію в світовій фінансовій сфері. Багато компаній переходять на використання “зрозумілого і підзвітного ШІ”, який покращує існуючі процеси і прийняття рішень. Фінансові відділи використовують моделі обґрунтування для швидшого прогнозування, звірки та звітності, зберігаючи контроль за процесами.

Як приклад, Morgan Stanley розробила інструмент із використанням OpenAI, який дозволяє консультантам шукати в архіві досліджень за допомогою природного мовлення, а JPMorgan Chase створила платформу LLM Suite для автоматизації оновлень ринку. Обидва рішення є приватними і базуються на власних даних.

Оновлення Google Finance відбувається на фоні аналогічних кроків в інших фінансових платформах, де такі компанії як Bloomberg розширюють свої термінали завдяки генеративним підсумкам та пошуку на природній мові. OpenAI та Anthropic також тестують інтеграції для фінансових потреб у своїх розмовних системах.

Незважаючи на перспективність нових функцій Google для інвесторів, дослідження засвідчують, що моделі обґрунтування все ще мають труднощі з обробкою візуального та кількісного контексту, що є критично важливим для фінансового аналізу. Важливо пам’ятати, що генеративні підсумки можуть знадобитися, але не повинні замінювати ручну перевірку фінансової документації та структурованих звітів.