🙌 OLAXBT chia sẻ AI Agents & giao dịch theo hướng agent tại HKU!
#OLAXBT đã được mời chia sẻ góc nhìn về AI agents, giao dịch agentic và các hệ thống AI-native phục vụ thương mại.
Tại OLAXBT, chúng tôi xem “Skill” như một AI SOP (quy trình vận hành tiêu chuẩn). Nó đóng gói các nguồn dữ liệu, các bước phân tích, chuẩn mực bằng chứng, giới hạn rủi ro và logic nâng cấp/escalation để một agent có thể áp dụng nhất quán một phương pháp chuyên môn xuyên suốt nghiên cứu, giám sát và thực thi có kiểm soát. “Serenity Skill” của chúng tôi là một ví dụ: nó chuyển một phương pháp chọn cổ phiếu và xử lý nút thắt chuỗi cung ứng thành trí tuệ agentic có thể tái sử dụng, với chấm điểm bằng chứng và logic playbook (kịch bản vận hành) có cấu trúc.
Đây là hướng đi của OLAXBT Agentic Hedge Fund OS. Mô hình sẽ thay đổi. Giá trị sâu nằm ở các kỹ năng chuyên môn, ngữ cảnh độc quyền, trí tuệ dữ liệu lai, đánh giá, kiểm soát rủi ro và thực thi kỷ luật.
✨Những điểm rút ra:
- Personal agents (agent cá nhân) giúp cải thiện năng suất. Business agents (agent cho doanh nghiệp) cần quản trị và trách nhiệm giải trình.
- Mô hình không phải là “moat”. Mà là OS (hệ điều hành) bao quanh nó.
- Bắt đầu bằng một quy trình làm việc tạo giá trị cao rõ ràng, không phải bằng mô hình mới nhất.
- AI có thể vận hành 24/7, nhưng phán đoán của con người vẫn là nút thẩm định.
Cảm ơn thầy Prof. Chin và các sinh viên MBA của HKU đã luôn tích cực tham gia! Chúng tôi mong chờ được chia sẻ thêm về giao dịch agentic, các kỹ năng AI có thể tái sử dụng và hạ tầng tài chính AI-native.
#OLAXBT đã được mời chia sẻ góc nhìn về AI agents, giao dịch agentic và các hệ thống AI-native phục vụ thương mại.
Tại OLAXBT, chúng tôi xem “Skill” như một AI SOP (quy trình vận hành tiêu chuẩn). Nó đóng gói các nguồn dữ liệu, các bước phân tích, chuẩn mực bằng chứng, giới hạn rủi ro và logic nâng cấp/escalation để một agent có thể áp dụng nhất quán một phương pháp chuyên môn xuyên suốt nghiên cứu, giám sát và thực thi có kiểm soát. “Serenity Skill” của chúng tôi là một ví dụ: nó chuyển một phương pháp chọn cổ phiếu và xử lý nút thắt chuỗi cung ứng thành trí tuệ agentic có thể tái sử dụng, với chấm điểm bằng chứng và logic playbook (kịch bản vận hành) có cấu trúc.
Đây là hướng đi của OLAXBT Agentic Hedge Fund OS. Mô hình sẽ thay đổi. Giá trị sâu nằm ở các kỹ năng chuyên môn, ngữ cảnh độc quyền, trí tuệ dữ liệu lai, đánh giá, kiểm soát rủi ro và thực thi kỷ luật.
✨Những điểm rút ra:
- Personal agents (agent cá nhân) giúp cải thiện năng suất. Business agents (agent cho doanh nghiệp) cần quản trị và trách nhiệm giải trình.
- Mô hình không phải là “moat”. Mà là OS (hệ điều hành) bao quanh nó.
- Bắt đầu bằng một quy trình làm việc tạo giá trị cao rõ ràng, không phải bằng mô hình mới nhất.
- AI có thể vận hành 24/7, nhưng phán đoán của con người vẫn là nút thẩm định.
Cảm ơn thầy Prof. Chin và các sinh viên MBA của HKU đã luôn tích cực tham gia! Chúng tôi mong chờ được chia sẻ thêm về giao dịch agentic, các kỹ năng AI có thể tái sử dụng và hạ tầng tài chính AI-native.