AI 거래 에이전트는 금융 서비스 산업을 방해하고 있습니다

AI가 오늘날 대부분의 인기있는 산업 부문에 스며 들었다는 것을 부정하지는 않습니다. 그러나 AI Trading Agent-Autonomous Entities와 함께 기계 학습, 자연 언어 처리 및 실시간 데이터 분석을 활용하여 거래 결정을 최적화하여 전 세계적으로 많은 견인력을 얻는 자율 엔티티와 함께 ​​금융 영역과 관련하여 그 영향이 특히 두드러졌습니다.

In today's rapidly evolving technological landscape, Artificial Intelligence (AI) has undoubtedly made its mark on most of the industry sectors that matter. But perhaps no domain has felt the full brunt (or benefit) of AI's capabilities as keenly as the financial realm.

오늘날의 빠르게 진화하는 기술 환경에서 인공 지능 (AI)은 의심 할 여지없이 대부분의 산업 분야에서 중요한 점수를 얻었습니다. 그러나 아마도 어떤 도메인도 AI의 능력에 대한 완전한 무의미한 (또는 이익)를 재무 영역만큼이나 예리하게 느끼지 못했을 것입니다.

This is especially true when it comes to AI trading agents – autonomous entities that are capable of learning, adapting, and making optimal trading decisions on their own, combining the best of machine learning, natural language processing, and real-time data analysis to generate high-performing trading strategies.

이는 AI 거래 에이전트 인 AI 거래 에이전트 (학습, 적응 및 최적의 거래 결정을 내릴 수있는 자율 단체)와 관련하여 최상의 기계 학습, 자연 언어 처리 및 실시간 데이터 분석을 결합하여 고성능 거래 전략을 생성 할 때 특히 그렇습니다.

A quick glance at the numbers reveals that the market for such agents is poised for significant growth, with experts predicting the technology to expand at an impressive rate, rising from a 2024 valuation of $5.1 billion to an astounding $47.1 billion by 2030.

이 숫자를 한 눈에 볼 때 그러한 에이전트의 시장은 상당한 성장을 겪고 있으며, 전문가들은이 기술이 2024 년의 평가에서 2030 년까지 놀라운 47 억 달러로 증가 할 것으로 예측하면서 기술이 인상적인 속도로 확장 될 것으로 예측하고 있음을 보여줍니다.

Moreover, in markets like India, AI-based algorithmic trading has already reached unparalleled heights, currently handling about 55% of the total trading volume on the nation's largest exchange, the NSE. To put that into perspective, retail investor participation in algorithm-based trades has increased by 25%, while the adoption of AI-powered trading models (in India alone) has surged 120% over the last 5 years.

또한 인도와 같은 시장에서 AI 기반 알고리즘 거래는 이미 비교할 수없는 높이에 도달했으며 현재 NSE의 총 거래량의 약 55%를 처리하고 있습니다. 이를 원근법으로 말하면, 알고리즘 기반 거래에 대한 소매 투자자 참여는 25% 증가한 반면, AI 기반 거래 모델 (인도에서만)의 채택은 지난 5 년간 120% 증가했습니다.

And to no surprise, these agents have been found to deliver prediction accuracies of up to 78%, especially when signaling short-term market corrections.

그리고 놀랍지 않게,이 에이전트는 특히 단기 시장 수정을 알릴 때 최대 78%의 예측 정확도를 전달하는 것으로 밝혀졌습니다.

An AI-driven DeFi ecosystem

AI 중심의 결함 생태계

The last couple of years have seen the DeFi sector undergo a massive makeover, with technologies like AI, NLP, and ML (amongst several others) rapidly seeping into this space. There are now many blockchain-based protocols that have integrated AI into their frameworks to enhance market efficiency, all while simultaneously allowing traders to execute sophisticated strategies without their constant involvement or oversight.

지난 몇 년 동안 Defi 부문은 AI, NLP 및 ML과 같은 기술 이이 공간으로 빠르게 스며 들었습니다. 이제 AI를 프레임 워크에 통합하여 시장 효율성을 높이기 위해 많은 블록 체인 기반 프로토콜이 있으며 동시에 트레이더는 지속적인 참여 나 감독없이 정교한 전략을 실행할 수 있도록 동시에 있습니다.

Among the projects leading this roost, Giza has stood out head and shoulders above the rest of the competition, offering clients a holistic agent-driven DeFi automation platform.

이 휴식처를 이끌고있는 프로젝트 중에서 Giza는 다른 경쟁 업체보다 머리와 어깨를 서서 고객에게 전체적인 에이전트 중심의 Defi 자동화 플랫폼을 제공했습니다.

At its core, Giza provides the necessary infrastructure for the next generation of autonomous DeFi agents. Its ‘semantic abstraction layer’ simplifies complex protocol interactions, enabling AI agents to interpret and execute financial operations more effectively while its ‘agent authorization layer,’ built on smart account infrastructure, ensures non-custodial operations and allows users to retain full control over their assets. Finally, its ‘decentralized execution layer’ provides crypto-economic security guarantees, ensuring that agents operate in a transparent and trustless manner.

핵심적으로 Giza는 차세대 자율 결함 에이전트에 필요한 인프라를 제공합니다. '의미 론적 추상화 계층'은 복잡한 프로토콜 상호 작용을 단순화하여 AI 에이전트가 재무 운영을보다 효과적으로 해석하고 실행할 수있게하는 반면, 스마트 계정 인프라를 기반으로 한 '에이전트 인증 계층'이 비 관심사 운영을 보장하고 사용자가 자산에 대한 완전한 제어를 유지할 수 있도록합니다. 마지막으로, '분산 실행 계층'은 암호 경제 보안 보증을 제공하여 에이전트가 투명하고 신뢰할 수없는 방식으로 작동하도록합니다.

That said, Giza’s true innovation lies in its autonomous trading agent, ARMA, which operates far beyond the capabilities of basic automated tools. To elaborate, ARMA has been designed to continuously monitor multiple DeFi protocols, execute complex yield strategies, and dynamically adapt to changing market conditions (while maintaining a high degree of user security and sovereignty).

즉, Giza의 진정한 혁신은 기본 자동 도구의 ​​기능을 훨씬 뛰어 넘는 자율적 인 거래 에이전트 인 ARMA에 있습니다. 자세히 설명하기 위해 ARMA는 여러 번의 DEFI 프로토콜을 지속적으로 모니터링하고 복잡한 수확량 전략을 실행하며 변화하는 시장 상황에 동적으로 적응하도록 설계되었습니다 (높은 수준의 사용자 보안 및 주권을 유지하면서).

Also, unlike conventional bots that follow rigid pre-programmed instructions, ARMA functions with an adaptive intelligence layer, enabling it to respond to real-time financial changes with precision. As things stand, there are already thousands of ARMA-driven agents managing hundreds of thousands in assets across leading lending protocols.

또한 강성 사전 프로그래밍 된 명령어를 따르는 기존 봇과 달리 ARMA는 적응 형 인텔리전스 레이어와 함께 기능하여 정밀하게 실시간 재무 변경에 응답 할 수 있습니다. 일이 서서, 이미 선도적 인 대출 프로토콜에서 수십만 명의 자산을 관리하는 수천 명의 ARMA 중심의 에이전트가 있습니다.

AI trading analyzed within a global context

AI 거래는 글로벌 맥락에서 분석되었습니다

As AI-powered trading agents have gained prominence, regulatory bodies worldwide are taking steps to establish governance frameworks that ensure fair and transparent financial markets, as they introduce certain new risks (including algorithmic biases, market manipulation, and potential systemic failures) into the mix.

AI 기반 거래 에이전트가 두드러지면서 전 세계의 규제 기관이 공정하고 투명한 금융 시장을 보장하는 거버넌스 프레임 워크를 확립하기위한 조치 (알고리즘 편견, 시장 조작 및 잠재적 체계적인 실패 포함)를 혼합합니다.

For instance, in Germany, financial regulators have established a clear and structured framework for AI-driven trading platforms, thus providing much-needed stability and legal clarity for financial service providers deploying AI in their routine trading operations. Plans for the introduction of an AI code of conduct with guidelines for due diligence, data governance, and explainability of algorithmic trading systems are also in place.

예를 들어, 독일에서 금융 규제 당국은 AI 중심 거래 플랫폼을위한 명확하고 구조화 된 프레임 워크를 확립하여 일상적인 거래 운영에 AI를 배치하는 금융 서비스 제공 업체에게 필요한 안정성과 법적 명확성을 제공했습니다. 실사, 데이터 거버넌스 및 알고리즘 거래 시스템의 설명에 대한 지침이있는 AI 행동 강령 도입 계획도 마련되었습니다.

Similarly, India's Securities and Exchange Board (SEBI) has implemented specific regulations for algorithmic trading, ensuring that AI-driven strategies operate within well-defined parameters to prevent market abuses. SEBI's regulations also mandate the creation of internal governance structures and procedures for managing algorithmic trading activities.

마찬가지로, 인도의 SEBI (Securities and Exchange Board)는 알고리즘 거래에 대한 특정 규정을 시행하여 AI 중심 전략이 잘 정의 된 매개 변수 내에서 작동하여 시장 남용을 방지 할 수 있도록합니다. SEBI의 규정은 또한 알고리즘 거래 활동을 관리하기위한 내부 거버넌스 구조 및 절차의 생성을 요구합니다.

Beyond national regulations, the broader global financial landscape is adapting to AI-driven finance. The Bank of England, for instance, is considering the inclusion of AI-related stress tests in its annual assessments to evaluate potential systemic risks posed by algorithmic trading.

국가 규정 외에도 광범위한 글로벌 금융 환경은 AI 중심 금융에 적응하고 있습니다. 예를 들어, 은행은 알고리즘 거래에 의해 제기 된 잠재적 체계적 위험을 평가하기 위해 연례 평가에 AI 관련 스트레스 테스트가 포함되는 것을 고려하고 있습니다.

Looking ahead, it will be interesting to see how AI's growing influence on financial markets impacts the broader economic landscape.

앞으로, 금융 시장에 대한 AI의 증가가 더 넓은 경제 환경에 어떤 영향을 미치는지 보는 것은 흥미로울 것입니다.