金融市場がある程度予測可能であることは直感的に理解しやすい。つまり、データから学べることもあれば、かなり高度な分析を適用するまでは不透明で謎めいていることもある。
しかし、多くの人が金融全般を学習と結びつけていると思う。人々は手法を理解し、金融がどのように機能するかを知りたいと考えている。市場の動向や予算の立て方だけでなく、予測を立て、将来を計画する方法についてもより多くの情報を得ることで、より良い決断ができるようになりたいと考えている。考えてみれば、それが予算編成の本質でもある。
実際、投資も同じような面がある。明らかに、長期的な計画があれば効果的に機能する。
金融におけるAIの活用
そういったことを踏まえると、金融は大規模言語モデルの産物にとって完璧な応用分野であるように思える。これらの分析マシンは非常に高度な認知能力を持ち、予測を立て、お金の扱い方についてより多くのことを教えてくれる。
最近、人工知能の実用的なユースケースを開発している優秀な若手専門家たちによるプレゼンテーションを見る機会があった。
そのうち2つは金融に関するものだったが、非常に異なるアプローチを適用していた。
イベント予測
1つ目はアルーシュ・クリシュナによるKalshi取引所を分析する予測エンジンだった。インド風の名前を持つが、この取引所は比較的最近、米国で設立された。
私はKalshiに馴染みがなかったが、調べてみるとこのプラットフォームは定期的に少なくとも100万人のユーザーを集めており、自然災害や選挙から、トランプ氏が特定の時間枠で何を言うかといったことまで、あらゆることに賭けることができる。
彼らはこれをイベントベースの投資と呼んでいる。
いずれにせよ、AnalyseKalshiというプロジェクトは感情分析を使用して結果を予測するのに役立つ。このエンジンの仕組みを示すフローチャートによると、2つのAPIが関与しているという。
クリシュナ氏は、目標の一部はヘッジファンドと彼が「カジュアル投資家」と呼ぶ人々の間の公平な競争環境を整えることだと述べている。
これはAIの興味深い活用法だと思ったが、ある種の真剣さに欠ける市場に適用されているようだ。
つまり、私たちのツールは、場合によっては不安定な人々の気まぐれな感情に基づいて特定の種類の結果について高度な予測推奨を行うことができる。あるいは、LLMが私たちを助けてくれる高度な技術的パターン観察によって導かれる、より真剣で実質的な予測を行うこともできる。
ティーン向け予算管理
2つ目のプレゼンテーションは、10代の若者や若年成人向けの個人金融ツールの作成に関するものだった。
発表者のヴィレン・ケディア氏は、このアプリは10代の若者が投資や予算管理、税金の理解などができるよう支援することを目的としていると述べた。
プレゼンテーションバナーのプログラム研究に関するメモによると、2日間で10代の若者のリテラシークイズのスコアが30%向上したという。
これが重要なのは、ユーザーとして何を学んでいるかをクイズのスコアが示し、アプリがもたらすベンチマーキングに役立つからだ。
ケディア氏によると、ユーザーはこのアプリケーションについて3つの主要な点を気に入っているという：無料版、優れたインタラクティブなチャットボット、そしてビデオ機能だ。
10代の若者は予算と財務計画の違い、そして財務目標の設定について学ぶ。
これはすべて、ユーザーベースのこのセグメントにより良いお金の管理方法を教育することの一部であり、ある意味では予測能力を高めることでもある。
これらのツールは私たちが必要とするものを達成できるだろうか？計画は実行可能に見え、どちらにも明確な価値提案がある。今後も最も興味深く説得力のあるプロジェクトをブログで紹介していくので、引き続き注目してほしい。
