Bloomberg تعيد بناء Terminal حول الذكاء الاصطناعي: دردشة ASKB تصبح الواجهة الرئيسية الجديدة

تُحضّر Bloomberg لأبرز تحديث لمنصة Terminal في السنوات الأخيرة: إذ تُدمج واجهة الدردشة ASKB في المنصة الشهيرة المخصصة للمتداولين والمحللين. الفكرة أن يتوقف المستخدم عن التنقل بين طبقات الأوامر والشاشات والملاحظات المثبّتة على شاشته، وأن يطرح سؤالاً بلغة عادية فيحصل فوراً على إجابة مجمَّعة حول الأسواق والشركات والمستندات.

لماذا يجري تغيير Terminal

كانت قوة Bloomberg Terminal دائماً في كثافة بياناتها ووظائفها، لكن هذه الكثافة نفسها تحولت مع الوقت إلى مشكلة. فعلى مدى عقود، تراكمت على المنصة طبقات جديدة من المعلومات: فإلى جانب الأسعار والتقارير المالية، دخلت إليها توقعات الطقس وبيانات الخدمات اللوجستية ومعلومات المصانع وإنفاق المستهلكين والائتمان الخاص. ونتيجة لذلك، بات من الصعب حتى على المستخدمين المتمرسين العثور بسرعة على الإشارة المطلوبة وسط هذا الكم الهائل.

يقول شون إدواردز، المدير التقني (CTO) في Bloomberg، إن المهمة الرئيسية للذكاء الاصطناعي التوليدي هنا ليست "التفكير" نيابةً عن المحلل، بل العثور على الرؤى الأساسية بسرعة أكبر وتكوين صورة متكاملة حول الفكرة الاستثمارية. وتُتاح النسخة التجريبية من ASKB حالياً لنحو ثلث مستخدمي Terminal البالغ عددهم 375 ألفاً، لكن Bloomberg لم تُعلن بعد موعد الإطلاق الكامل.

والأهم أن ASKB لم يُصمَّم كميزة جانبية، بل كمدخل رئيسي جديد إلى النظام. وتقول Bloomberg صراحةً إن الواجهة الرسومية لن تختفي، لكن معظم السيناريوهات ستبدأ عبر الحوار. وبالنسبة إلى Terminal، يشبه ذلك انقلاباً ثقافياً: فبدلاً من حفظ الأوامر ومسارات التنقل بين الشاشات، يصوغ المستخدم فرضيته ويحصل على إجابة مجمَّعة.

«هذا هو Terminal الجديد: معظم التفاعلات ستبدأ من ASKB».

كيف يعمل ASKB

يبدو ASKB من الخارج كدردشة، لكنه من الداخل ليس روبوتاً واحداً شاملاً. تصف Bloomberg النظام بأنه شبكة من وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI agents) تتجول بالتوازي بين البيانات والأخبار والأبحاث والمستندات والتحليلات، ثم تجمع إجابة سياقية. وهذا مهم للعاملين في المجال المالي: فيمكن طرح السؤال لا بلغة الرموز (tickers) والأوامر، بل بلغة الفرضية، مثل كيف يمكن أن يؤثر نزاع جيوسياسي وتحرك أسعار النفط في المحفظة الاستثمارية.

وعملياً، تروّج Bloomberg لـ ASKB بوصفه مسرّعاً للعمل البحثي، خصوصاً في فترات مثل موسم الإفصاح عن النتائج المالية، حين يضطر المحللون إلى مراجعة كم كبير من المستندات ومقارنة الشركات بمنافسيها في وقت قصير.

• البحث في البيانات والمستندات بلغة طبيعية
• ملخصات لسيناريوهات الصعود والهبوط المتعلقة بالشركة
• قوالب سير عمل (workflow) للتحضير للإفصاح عن النتائج وللمهام المتكررة
• روابط شفافة إلى المقاطع المصدرية واقتباسات قابلة للتحقق
• إخراج شيفرة BQL لمواصلة التحليل في Excel وBQuant

ويؤكد إدواردز أن هذه الأدوات لا تجعل المحلل المتوسط عظيماً تلقائياً. لكنها تتيح للخبراء اختبار أفكار أكثر في الوقت نفسه: ليس فرضية واحدة في اليوم، بل عشر فرضيات دفعة واحدة. أي أن الميزة التنافسية لا تنتقل إلى من يتذكر وظائف Terminal الداخلية بشكل أفضل، بل إلى من يصوغ أسئلة أقوى ويفسّر الإجابة بسرعة أكبر.

المخاطر والمقاومة

الخطر الرئيسي في البرمجيات المالية واضح: فالخطأ المصاغ بثقة قد يكلّف ثمناً باهظاً. لذلك تركز Bloomberg لا على الدردشة اللافتة، بل على آليات الحماية. وبحسب الشركة، يتحقق النظام مما إذا كانت الوقائع الواردة في الملخص موجودة في الفقرات المصدرية، ويرصد على نحو منفصل الانقلابات في المعنى التي تقع فيها النماذج اللغوية كثيراً، ويتحقق من صحة الاقتباسات. ويوصف هذا النهج بأنه محافظ: الأفضل أن يُجيب النظام بأقل مما ينبغي من أن يقدّم هلوسة مقنعة.

ويترتب على ذلك مبدأ آخر: يجب أن يقود ASKB المستخدم إلى المصادر لا أن يخفيها وراء فقرة أنيقة. وهذا فارق مهم عن روبوتات الدردشة الجماهيرية. ففي بيئة الاستثمار لا تُقدَّر سرعة الإجابة وحدها، بل أيضاً القدرة على فتح المستند الأصلي بسرعة ومطابقة الصياغة وفهم الأساس الذي يستند إليه الاستنتاج. كما تعد Bloomberg بإسناد شفاف للمصادر، وتعرض في بعض السيناريوهات مقاطع من النص الأصلي إلى جانب الإجابة.

وهناك أيضاً مسألة تنظيمية. فإذا بدأ الذكاء الاصطناعي بأتمتة الأعمال الروتينية التي كان المحللون المبتدئون يؤدونها سابقاً، فإن منطق التدريب داخل القطاع نفسه يتغير. ويقرّ إدواردز بأن السوق لم تقدّم حتى الآن إجابة واضحة عن كيفية تأهيل الوافدين الجدد إذا انتقل جزء كبير من العمل البحثي "الأولي" إلى الوكلاء. يضاف إلى ذلك أن Bloomberg تستعد بوضوح لاستياء الحرس القديم، الذي كانت معرفة وظائف Terminal جزءاً من هويته المهنية.

ماذا يعني ذلك

تُظهر Bloomberg أن الذكاء الاصطناعي التوليدي في المال يخرج من طور التجريب ويصبح واجهة لنظام بالغ الأهمية. وإذا ترسّخ ASKB، فسيحصل السوق على معيار جديد: لا يكفي إتاحة الوصول إلى البيانات، بل يجب القدرة على تجميع الاستنتاجات بسرعة، وإظهار مصدرها، وأتمتة الروتين البحثي دون فقدان السيطرة.