มีประสิทธิภาพสูงกว่า AI: เวลาในการแทนที่นักวิเคราะห์ของคุณ?

นักวิเคราะห์ของคุณมีการแข่งขัน – และไม่ใช่มนุษย์

เมื่อเร็ว ๆ นี้ Six AI Fashions ไปหัวกับนักวิเคราะห์ผู้ถือหุ้นที่มีประสบการณ์เพื่อผลิตการวิเคราะห์ SWOT และผลลัพธ์ก็โดดเด่น ในหลายกรณี AI ไม่เพียง แต่ถือเป็นของตัวเอง มันเปิดเผยความเสี่ยงและช่องว่างเชิงกลยุทธ์ที่ผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์พลาดไป นี่ไม่ใช่ทฤษฎี เพื่อนร่วมงานของฉันและฉันได้ทำการทดสอบการควบคุมของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMS) กับฉันทามตินักวิเคราะห์ในสาม บริษัท : Deutsche Telekom (เยอรมนี), Daiichi Sankyo (ญี่ปุ่น) และ Kirby Company (USA) แต่ละคนเป็นหุ้นที่ได้รับการจัดอันดับในเชิงบวกมากที่สุดในภูมิภาคเมื่อเดือนกุมภาพันธ์ 2568 ซึ่งเป็น“ การเดิมพันแน่นอน” ที่นักวิเคราะห์รับรองอย่างท่วมท้น

เราจงใจเลือกรายการโปรดของตลาดเพราะถ้า AI สามารถระบุจุดอ่อนที่มนุษย์เห็นจุดแข็งเท่านั้นนั่นเป็นสัญญาณที่ทรงพลัง มันแสดงให้เห็นว่า AI มีศักยภาพไม่เพียง แต่จะสนับสนุนเวิร์กโฟลว์ของนักวิเคราะห์ แต่ยังท้าทายการคิดฉันทามติและอาจเปลี่ยนวิธีการวิจัยการลงทุน

ความจริงที่ไม่สบายใจเกี่ยวกับการแสดง AI

นี่คือสิ่งที่ควรทำให้คุณนั่ง: ด้วยการแจ้งเตือนที่ซับซ้อน LLM บางตัวเกินนักวิเคราะห์ของมนุษย์ในความเฉพาะเจาะจงและความลึกของการวิเคราะห์ ปล่อยให้จมลงใน

เครื่องจักรสร้างรายละเอียด SWOTS ที่ครอบคลุมกว่ามืออาชีพที่ใช้เวลาหลายปีในอุตสาหกรรม แต่ก่อนที่คุณจะกำจัดความต้องการนักวิเคราะห์ของมนุษย์มีข้อแม้ที่สำคัญ ในขณะที่ AI เก่งในการสังเคราะห์ข้อมูลและการจดจำรูปแบบ แต่ก็ไม่สามารถอ่านภาษากายของ CEO ได้หรือตรวจสอบคำบรรยายย่อยในคำแนะนำ “มองโลกในแง่ดี” ของผู้บริหาร ในฐานะผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอคนหนึ่งบอกกับเราว่า“ ไม่มีอะไรแทนที่การพูดคุยกับผู้บริหารเพื่อทำความเข้าใจว่าพวกเขาคิดอย่างไรเกี่ยวกับธุรกิจของพวกเขา”

ความแตกต่าง 40% ที่เปลี่ยนแปลงทุกอย่าง

การค้นพบที่โดดเด่นที่สุด? การแจ้งเตือนขั้นสูงปรับปรุงประสิทธิภาพ AI ได้มากถึง 40% ความแตกต่างระหว่างการถาม“ ให้ฉันดู SWOT สำหรับ Deutsche Telekom” และการให้คำแนะนำโดยละเอียดคือความแตกต่างระหว่างการสรุปวิกิพีเดียและการวิจัยระดับสถาบัน นี่ไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป – วิศวกรรมที่รวดเร็วกำลังกลายเป็นสิ่งจำเป็นเช่นเดียวกับ Excel ในยุค 2000 ผู้เชี่ยวชาญด้านการลงทุนที่เชี่ยวชาญทักษะนี้จะดึงมูลค่ามากขึ้นจากเครื่องมือ AI ผู้ที่ไม่ได้ดูคู่แข่งผลิตการวิเคราะห์ที่เหนือกว่าในเวลา

ลำดับชั้นของแบบจำลอง: AI ทั้งหมดไม่ได้ถูกสร้างขึ้นเท่ากัน

เราทดสอบและจัดอันดับหกรุ่นที่ล้ำสมัย:

1. Gemini ของ Google Superior 2.5 (โหมดการวิจัยลึก) – ผู้ชนะที่ชัดเจน
2. OPENAI’s O1 Professional – ปิดวินาทีด้วยการใช้เหตุผลที่ยอดเยี่ยม
3. CHATGPT 4.5 – แข็ง แต่โดดเด่นอยู่เบื้องหลังผู้นำ
4. Grok 3 – ผู้ท้าชิงของ Elon Musk แสดงสัญญา
5. Deepseek R1 – ม้ามืดของจีนเร็ว แต่ได้รับการปรับปรุงน้อยลง
6. CHATGPT 4O – พื้นฐานสำหรับการเปรียบเทียบ

โมเดลที่ปรับให้เหมาะสม (ผู้ที่มีความสามารถในการ“ วิจัยลึก”) มีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นมาตรฐานอย่างต่อเนื่องเช่น CHATGPT-4O พวกเขาให้บริบทมากขึ้นการตรวจสอบข้อเท็จจริงที่ดีขึ้นและข้อความทั่วไปน้อยลง คิดว่ามันเป็นการจ้างนักวิเคราะห์อาวุโสกับนักวิเคราะห์รุ่นเยาว์ – ทั้งคู่สามารถทำงานได้ แต่เราต้องการการจัดการที่น้อยกว่ามาก เวลามีความสำคัญเช่นกัน รุ่นที่ดีที่สุดใช้เวลา 10 ถึง 15 นาทีในการผลิต SWOTS ที่ครอบคลุมในขณะที่รุ่นที่ง่ายกว่าส่งมอบในเวลาน้อยกว่าหนึ่งนาที มีความสัมพันธ์โดยตรงระหว่างเวลาคิดและคุณภาพเอาท์พุท – สิ่งที่นักวิเคราะห์ของมนุษย์รู้จักมาตลอด

การขาดดุล AI ยุโรป: ช่องโหว่เชิงกลยุทธ์

นี่คือความเป็นจริงที่ไม่สบายใจสำหรับผู้อ่านชาวยุโรป: จากแบบจำลองที่ทดสอบแล้วห้าคนเป็นชาวอเมริกันและเป็นคนจีน การขาดงานของยุโรปจากคณะกรรมการความเป็นผู้นำ AI ไม่เพียง แต่น่าอาย – มันอันตรายอย่างมาก เมื่อ Deepseek โผล่ออกมาจากประเทศจีนด้วยประสิทธิภาพการแข่งขันในราคาเพียงเล็กน้อยของค่าใช้จ่ายตะวันตกมันก่อให้เกิดสิ่งที่บางคนเรียกว่า “ช่วงเวลาสปุตนิก” สำหรับ AI

ข้อความนั้นชัดเจน: ความเป็นผู้นำของ AI สามารถเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็วและผู้ที่ไม่มีความสามารถในการพึ่งพาเทคโนโลยีในประเทศ สำหรับผู้จัดการกองทุนยุโรปนี่หมายถึงการอาศัย AI ต่างประเทศสำหรับการวิเคราะห์ที่สำคัญ แบบจำลองเหล่านี้เข้าใจการสื่อสารของ ECB หรือการยื่นเอกสารกำกับดูแลของเยอรมันอย่างแท้จริงรวมถึงพวกเขาเข้าใจคำสั่งของเฟดหรือไม่? คณะลูกขุนออกไป แต่ความเสี่ยงเป็นเรื่องจริง

playbook การรวมเข้าด้วยกัน

การวิจัยของเราชี้ไปที่แนวทางสี่ขั้นตอนที่ชัดเจนสำหรับวิธีการที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการลงทุนควรใช้เครื่องมือเหล่านี้

1. ไฮบริดไม่เปลี่ยน: ใช้ AI สำหรับการยกหนัก – การวิจัยเบื้องต้นการสังเคราะห์ข้อมูลการระบุรูปแบบ สำรองการตัดสินใจของมนุษย์สำหรับการตีความกลยุทธ์และสิ่งที่ต้องการข้อมูลเชิงลึกที่แท้จริงในการคิดการจัดการ เวิร์กโฟลว์ที่ดีที่สุด: ร่าง AI, มนุษย์ปรับแต่ง

2. ไลบรารีพรอมต์เป็นแหล่งอัลฟ่าใหม่ของคุณ: พัฒนาพรอมต์มาตรฐานสำหรับงานทั่วไป พรอมต์ SWOT ที่สร้างขึ้นอย่างดีคือทรัพย์สินทางปัญญา แบ่งปันแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดภายใน แต่ปกป้องคำแนะนำที่ดีที่สุดของคุณเช่นกลยุทธ์การซื้อขาย

3. การเลือกรุ่นเรื่องสำคัญ: สำหรับการวิเคราะห์อย่างลึกซึ้งจ่ายสำหรับแบบจำลองที่ปรับให้เหมาะสม สำหรับบทสรุปอย่างรวดเร็วรุ่นมาตรฐานเพียงพอ การใช้ GPT-4O สำหรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนก็เหมือนกับการนำมีดไปสู่การยิงปืน

4. การประเมินอย่างต่อเนื่อง: รุ่นใหม่เปิดตัวเกือบทุกสัปดาห์ กรอบการประเมินผลหกเกณฑ์ของเรา (โครงสร้างความน่าเชื่อถือความเฉพาะเจาะจงความลึกการตรวจสอบข้ามเมตาการประเมินผล) ให้วิธีที่สอดคล้องกันในการประเมินว่ารูปแบบล่าสุดปรับปรุงอย่างแท้จริงในรุ่นก่อนหรือไม่ โปรดดูรายงานการวิจัยฉบับเต็มสำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม:“มีประสิทธิภาพสูงกว่า AI: เวลาในการแทนที่นักวิเคราะห์ของคุณ?” (Michael Schopf, เมษายน 2025)

Past Swot: ชายแดนที่กำลังขยายตัว

ในขณะที่เรามุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ SWOT ความหมายขยายไปทั่วกระบวนการลงทุนทั้งหมด เราแสดงรายการด้านล่างเหล่านี้ แต่มีอีกมากมาย:

• การสรุปรายได้และการวิเคราะห์ในไม่กี่นาทีไม่ใช่ชั่วโมง
• ESG Pink Flag Identification ทั่วทั้งพอร์ตการลงทุนทั้งหมด
• การวิเคราะห์การยื่นเอกสารด้านกฎระเบียบในระดับ
• การรวบรวมข่าวกรองการแข่งขัน
• การสังเคราะห์ความเชื่อมั่นในตลาด

แต่ละแอปพลิเคชันทำให้นักวิเคราะห์ของมนุษย์เป็นอิสระสำหรับงานที่มีมูลค่าสูงกว่า คำถามไม่ว่าจะใช้ AI หรือไม่ – มันเป็นวิธีที่คุณสามารถรวมเข้าด้วยกันได้อย่างรวดเร็ว

คำถามที่ไม่สบายใจ

มาพูดถึงสิ่งที่หลายคนกำลังคิด: “ AI จะแทนที่นักวิเคราะห์หรือไม่” ไม่ใช่ทั้งหมด แต่จะแทนที่นักวิเคราะห์ที่ไม่ได้ใช้ AI การรวมกันของมนุษย์ + AI จะมีประสิทธิภาพสูงกว่าเพียงอย่างเดียว “ ฉันสามารถไว้วางใจ AI เอาท์พุทได้หรือไม่” ไว้วางใจ แต่ยืนยัน AI สามารถเห็นภาพหลอนข้อเท็จจริงหรือพลาดบริบท การกำกับดูแลของมนุษย์ยังคงเป็นสิ่งจำเป็นโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการตัดสินใจลงทุน “ ฉันควรใช้รุ่นไหน” เริ่มต้นด้วย Gemini Superior 2.5 หรือ O1 Professional (หรือผู้สืบทอด) สำหรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน แต่ได้รับการเปลี่ยนแปลงให้ประเมินอีกครั้งทุกไตรมาส “ ถ้าคู่แข่งของฉันใช้ AI ดีกว่า” จากนั้นคุณจะเล่นตามทันในขณะที่พวกเขากำลังค้นหาอัลฟ่า การอยู่ข้างสนามในขณะที่คู่แข่งสร้างความได้เปรียบ AI หมายถึงการยกระดับพื้นดินในแนวการแข่งขันที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ

เส้นทางไปข้างหน้า

Genie ออกจากขวด LLMs ได้แสดงให้เห็นว่าพวกเขาสามารถทำงานวิเคราะห์ได้ในไม่กี่วินาทีซึ่งครั้งหนึ่งเคยใช้เวลาหลายวัน พวกเขานำความเร็วความสม่ำเสมอและฐานความรู้มากมาย ใช้อย่างมีประสิทธิภาพพวกเขาเหมือนมีทีมงานที่ไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อยของนักวิเคราะห์รุ่นเยาว์ที่ไม่เคยนอนหลับ แต่นี่คือกุญแจสำคัญ: ความสำเร็จต้องมีการบูรณาการอย่างรอบคอบไม่ใช่การยอมรับการค้าส่ง

รักษาเอาท์พุท AI เช่นเดียวกับร่างของนักวิเคราะห์จูเนียร์ – อินพุตที่มีค่าที่ต้องมีการตรวจสอบอาวุโส วิศวกรรมมาสเตอร์ เลือกแบบจำลองอย่างชาญฉลาด ดูแลการกำกับดูแลของมนุษย์ สำหรับมืออาชีพในยุโรปมีความจำเป็นเพิ่มเติม: ผลักดันการพัฒนา AI ในประเทศ การพึ่งพาเทคโนโลยีในโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินที่สำคัญเป็นช่องโหว่เชิงกลยุทธ์ที่ไม่มีภูมิภาคสามารถจ่ายได้

เชี่ยวชาญเครื่องมือ – หรือถูกแซงหน้าพวกเขา

โอบกอดเครื่องมือเหล่านี้อย่างชาญฉลาดหรือดูคู่แข่งทิ้งคุณไว้ข้างหลัง ผู้ชนะในภูมิทัศน์ใหม่นี้จะเป็นผู้ที่รวมพลังการคำนวณของ AI เข้ากับความเข้าใจของมนุษย์สัญชาตญาณและทักษะความสัมพันธ์ อนาคตของการวิเคราะห์การลงทุนไม่ใช่มนุษย์หรือ AI – เป็นมนุษย์และ AI ผู้ที่รับรู้สิ่งนี้และทำหน้าที่ตามนั้นจะเจริญเติบโต ผู้ที่ไม่พบว่าตัวเองดีกว่าด้วยเครื่องจักร แต่โดยมนุษย์ที่เรียนรู้ที่จะทำงานกับพวกเขา

นักวิเคราะห์คนต่อไปของคุณอาจต้องหยุดพักกาแฟ แต่พวกเขาควรทราบวิธีการกระตุ้น LLM ประเมินผลและเพิ่มข้อมูลเชิงลึกของมนุษย์ที่แปลงข้อมูลเป็นอัลฟ่า เพราะในปี 2025 นั่นคือมาตรฐานใหม่ เครื่องมืออยู่ที่นี่ เฟรมเวิร์กมีอยู่ ผู้ชนะจะเป็นคนที่รู้วิธีใช้

การศึกษาเต็มสามารถพบได้ ที่นี่–