迈阿密的房地产经纪人现在

观看AI以一种难以跟上所有事物的速度发展，真是令人着迷。 当ChatGPT最初推出时，我记得我问它一些基本的LBO数学问题，这些问题是第一年银行分析师会轻松应对的。 我得到的答案充其量是令人失望的。金融服务公司任何形式的自动化或人力影响似乎都还很遥远。 现在像Shortcut这样的公司正在向你展示AI在几分钟内完成第一年分析师任务，而无需任何干预。 请注意，这不仅仅是手工挑选的性能规格的演示。这是一个实时展示，AI确实为你节省了在琐碎任务上花费的数小时。 我实在看不出AI如何在短短几年，甚至几个月内，不会大幅提高每家银行、私募股权公司和对冲基金的生产力。 我们取得的进展令人难以置信。

我认为金融建模永远不会完全由AI自动化。 最优秀的分析师已经知道，所有模型都是错误的。充其量，好的模型只是方向上是正确的。 尽管如此，优秀的分析师仍然从零开始构建模型的原因在于，这从根本上教会你什么驱动着你所关注的业务。 要构建一个好的金融模型，你必须理解： > 这个业务的单位经济学是什么？ > 价格和销量的组合是什么？ > 管理层将做出什么决策来推动收入增长？ > 哪些细分市场在增长或下降，原因是什么？ > 利润率将如何变化，原因是什么？ > 这个业务需要什么类型的营运资金？ > 未来需要什么资本支出？ > 增长将如何融资？ 还有更多。 在你构建模型的过程中，你必须详细考虑这些业务的每一个方面。 不仅仅是历史数据，而是每一个方面在未来3-5年内的趋势。 这最终会让你对业务有一个根本的理解，而这种理解是你无法仅通过阅读10K报告或股权研究报告获得的。 事实上，股权研究分析师已经发布了自己的模型，如果你有权限，可以直接使用。 大多数对冲基金确实有访问权限，但对冲基金分析师仍然从零开始在内部构建自己的模型。 同样，如果你将构建模型的工作外包给AI，你在公司概念深度知识上的理解仍然会受到严重限制。 当然，你可能会使用AI来调整模型，或者对Excel文件进行繁琐的编辑。 但我直觉认为，最优秀的分析师将继续构建金融模型，直到时间的尽头。 这永远不会真正消失。