हम ऐसा सिक्योरिटीज अनुभव बना रहे हैं जिसमें निवेशक को अब खुद खोजने, विश्लेषण करने और order button दबाने की जरूरत नहीं होगी। स्टॉक खोजने से लेकर research और trading तक पूरी प्रक्रिया AI agent करता है, और इंसान को सिर्फ दिशा तय करके निगरानी करनी होती है।
खुद निवेश करते समय मुझे हमेशा यह असुविधा महसूस हुई कि एक trade करने तक बहुत सारे tools से गुजरना पड़ता है। स्टॉक screener में खोजो, financials और news अलग-अलग sites पर देखो, community में दूसरों की राय参考 करो, और अंत में order देने के लिए फिर HTS/MTS खोलकर खुद order डालो। जानकारी बिखरी हुई है, और खोजने, निर्णय लेने और execute करने का सारा काम शुरू से अंत तक इंसान ही करता है।
हम इस प्रक्रिया को AI agent से करवाने पर काम कर रहे हैं। “ऐसी conditions वाले stocks ढूंढो”, “इस stock का analysis करो”, “00 shares 00 price पर enter करो और take-profit/stop-loss दोनों 10% पर लगाओ” जैसे बोलकर request करने पर agent screening, research और trade execution तक सब कुछ करता है। इसे securities accounts (Korea Investment, Kiwoom, Toss) से connect किया जा सकता है, इसलिए यह analysis पर रुकता नहीं, बल्कि actual order तक जाता है। बेशक, सभी orders execute होने से पहले user की approval जरूरी है।
आप कह सकते हैं, “तो फिर ChatGPT या Claude में trading MCP connect करके ही इस्तेमाल कर लें?” लेकिन हमारा अलग point data और execution है।
- User के set किए बिना भी AI agent real time में market monitor करता है, और response plans या नए investment ideas user को ‘पहले’ बताता है—हमने ऐसा proactive securities agent design किया है।
- हमने trading engine खुद बनाया है, इसलिए यह analysis पर खत्म नहीं होता, बल्कि उस answer को तुरंत order से जोड़ता है। सिर्फ simple market orders ही नहीं, complex conditions वाले orders और कई stocks को एक साथ include करने वाले orders भी एक chat से process हो जाते हैं। हम ऐसे trading methods support करने की कोशिश कर रहे हैं जो सामान्य securities firms के trading MCP में supported नहीं हैं।
- General-purpose models real-time prices या latest disclosures/financial data में कमजोर होते हैं, और data लाने पर भी कई बार source स्पष्ट नहीं होता। हम prices, financials, disclosures और news को खुद clean और process करके structured form में agent को देते हैं। इस process में हमने सबसे ज्यादा समय और मेहनत लगाई है। इसलिए वही सवाल पूछने पर भी general-purpose LLM की तुलना में ज्यादा accurate और latest data context के रूप में मिलता है।
मुख्य बात यह है कि निवेशक की भूमिका बदलती है। पहले इंसान खुद search, analysis और order button दबाने वाला ‘executor’ था; यहां agent execute करता है और इंसान दिशा तय करके results की निगरानी करने वाला ‘manager’ बनता है। पूरे securities experience को AI पर फिर से design करने के अर्थ में हम इसे AI Native securities firm कहते हैं।
इसे वास्तव में इस्तेमाल करके अगर आप “यह हिस्सा असुरक्षित लगता है”, “यह ऐसे काम करे तो अच्छा होगा” जैसी feedback दें, तो यह हमारे लिए बहुत मददगार होगा। धन्यवाद!
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