- 21,665
- 46
- 8 Ноя 2022
Более сотни выходцев из JPMorgan и Goldman Sachs учат ИИ делать работу, за которую когда-то сами получали зарплату.
OpenAI активно развивает инициативу , которая может существенно изменить роль начинающих аналитиков в инвестиционных банках. Компания запустила закрытый проект с кодовым названием Mercury, в рамках которого более сотни бывших сотрудников крупнейших финансовых институтов участвуют в обучении искусственного интеллекта. Цель программы — автоматизация построения финансовых моделей и выполнение рутинных задач, ранее возлагаемых на младший персонал в банках и фондах.
В числе привлечённых специалистов — бывшие аналитики JPMorgan Chase, Morgan Stanley, Goldman Sachs и других структур Уолл-стрит. Они получают 150 долларов в час за создание запросов и разработку финансовых моделей, охватывающих широкий спектр сценариев, от IPO до реструктуризации. Кроме того, подрядчикам предоставили ранний доступ к ИИ-системе OpenAI, которая создаётся специально для выполнения задач, характерных для начального уровня в инвестиционных подразделениях.
Типичный рабочий график банковских аналитиков превышает 80 часов в неделю. Их обязанности включают подготовку презентаций, моделирование сделок слияния и поглощения, работу с долговыми инструментами, а также регулярное внесение изменений в материалы по требованию руководства. Многие новички в отрасли на протяжении лет жаловались на монотонность этих задач.
Однако сейчас, с учётом быстрого прогресса в области ИИ, усиливаются опасения, что подобные технологии могут не просто облегчить работу, а сделать её избыточной, что может привести к упразднению самой должности младшего банковского аналитика и массовым увольнениям .
По данным источника, знакомого с проектом Mercury, весь процесс набора выстроен с минимальным участием живых собеседников. На первом этапе кандидаты проходят короткое интервью с чат-ботом, который задаёт вопросы по содержанию резюме. Затем следует проверка знаний в области финансовой отчётности, а завершает отбор тестовое задание на построение модели.
Сотрудничество с OpenAI подразумевает гибкий график: от участников требуется разработка одной модели в неделю. В рамках задания сначала необходимо составить текстовый запрос (промпт), после чего создать соответствующую модель. Каждый результат проверяется рецензентом, а при обнаружении недочётов подрядчик обязан их устранить до окончательной загрузки работы в систему.
Согласно внутренним документам, к проекту присоединились бывшие сотрудники таких компаний, как Brookfield, Mubadala Investment, Evercore и KKR & Co. Кроме того, участие принимают отдельные студенты программ MBA Гарвардского университета и Массачусетского технологического института.
Проект Mercury вписывается в более широкий тренд на интеграцию ИИ в повседневные бизнес-процессы. На этом фоне стартапы, предлагающие аналогичные решения для финансового сектора, становятся всё активнее. Однако в отличие от них OpenAI использует в своей программе не просто алгоритмы, а живой опыт десятков бывших банкиров, стремясь объединить человеческую экспертизу и возможности машинного обучения в одном контуре.
OpenAI активно развивает инициативу , которая может существенно изменить роль начинающих аналитиков в инвестиционных банках. Компания запустила закрытый проект с кодовым названием Mercury, в рамках которого более сотни бывших сотрудников крупнейших финансовых институтов участвуют в обучении искусственного интеллекта. Цель программы — автоматизация построения финансовых моделей и выполнение рутинных задач, ранее возлагаемых на младший персонал в банках и фондах.
В числе привлечённых специалистов — бывшие аналитики JPMorgan Chase, Morgan Stanley, Goldman Sachs и других структур Уолл-стрит. Они получают 150 долларов в час за создание запросов и разработку финансовых моделей, охватывающих широкий спектр сценариев, от IPO до реструктуризации. Кроме того, подрядчикам предоставили ранний доступ к ИИ-системе OpenAI, которая создаётся специально для выполнения задач, характерных для начального уровня в инвестиционных подразделениях.
Типичный рабочий график банковских аналитиков превышает 80 часов в неделю. Их обязанности включают подготовку презентаций, моделирование сделок слияния и поглощения, работу с долговыми инструментами, а также регулярное внесение изменений в материалы по требованию руководства. Многие новички в отрасли на протяжении лет жаловались на монотонность этих задач.
Однако сейчас, с учётом быстрого прогресса в области ИИ, усиливаются опасения, что подобные технологии могут не просто облегчить работу, а сделать её избыточной, что может привести к упразднению самой должности младшего банковского аналитика и массовым увольнениям .
По данным источника, знакомого с проектом Mercury, весь процесс набора выстроен с минимальным участием живых собеседников. На первом этапе кандидаты проходят короткое интервью с чат-ботом, который задаёт вопросы по содержанию резюме. Затем следует проверка знаний в области финансовой отчётности, а завершает отбор тестовое задание на построение модели.
Сотрудничество с OpenAI подразумевает гибкий график: от участников требуется разработка одной модели в неделю. В рамках задания сначала необходимо составить текстовый запрос (промпт), после чего создать соответствующую модель. Каждый результат проверяется рецензентом, а при обнаружении недочётов подрядчик обязан их устранить до окончательной загрузки работы в систему.
Согласно внутренним документам, к проекту присоединились бывшие сотрудники таких компаний, как Brookfield, Mubadala Investment, Evercore и KKR & Co. Кроме того, участие принимают отдельные студенты программ MBA Гарвардского университета и Массачусетского технологического института.
Проект Mercury вписывается в более широкий тренд на интеграцию ИИ в повседневные бизнес-процессы. На этом фоне стартапы, предлагающие аналогичные решения для финансового сектора, становятся всё активнее. Однако в отличие от них OpenAI использует в своей программе не просто алгоритмы, а живой опыт десятков бывших банкиров, стремясь объединить человеческую экспертизу и возможности машинного обучения в одном контуре.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
