يقول توم لي إن البلوكشين قد يعيد تعريف تقييمات البنوك

• قال توم لي إن بنك JPMorgan المبني على تقنية البلوكشين يمكن أن يعمل بـ ~20,000 موظف مقابل 313,000، ويعمل بشكل أشبه بمنصة برمجية.
• جادل بأن البلوكشين يتيح التسوية الآمنة في حين أن الذكاء الاصطناعي ي automatises العمليات، ويستبدل تكاليف العمالة بإنفاق التكنولوجيا.
• قال لي إن البنوك التي تستخدم هذا النموذج يمكن أن تتحول من تسعير القيمة الدفترية إلى مضاعفات أرباح أعلى، مثل وول مارت وكوستكو.

ذكر توم لي أن البلوكشين والذكاء الاصطناعي يمكن أن يغيرا كيفية تقييم المؤسسات المالية الكبرى. وأشار إلى JPMorgan كمثال مع توضيح كيف يمكن لبنك مبني على بنية تحتية جديدة أن يعمل بعدد أقل من الموظفين ويزيد من شفافية النظام. أدلى لي بهذه التعليقات كجزء من تحليله الأوسع حول نماذج البنوك واحتمالية تحولها نحو عمليات تعتمد على التكنولوجيا.

بنك يعمل كمنصة برمجية

وفقًا لتوم لي، يعمل JPMorgan حاليًا مع حوالي 313,000 موظف. وقال إن نسخة من المؤسسة مبنية على البلوكشين قد تعمل بقرب من 20,000 موظف.

وصف توم لي البلوكشين كنظام لتسجيل السجلات، والنهائية، والأمان، مع تقليل الذكاء الاصطناعي لمتطلبات العمل من خلال الأتمتة. وقال إن هذا الهيكل سيشبه منصة تكنولوجية.

وذكر أن هذا الانتقال سيستبدل العمل البشري بإنفاق على التكنولوجيا. وأضاف أن البلوكشين سيؤسس لتسوية المعاملات، بينما سيتولى الذكاء الاصطناعي وضوح العمليات.

التحول من القيمة الدفترية نحو نماذج الأرباح

قال لي أيضًا إن السوق قد يعيد النظر في كيفية تسعير البنوك. في الوقت الحالي، أشار إلى أن البنوك التقليدية تتداول بناءً على مقاييس مثل السعر إلى القيمة الدفترية الملموسة. جادل بأنه إذا كانت العمليات تشبه المنصات البرمجية، فقد تتغير التقييمات نحو مضاعفات الأرباح بدلاً من ذلك.

قارن ذلك بالتطورات التي أشارت إليها كاثي وود. أشارت إلى وول مارت وكوستكو، اللتين كانتا تتداولان سابقًا مثل السلع الاستهلاكية الأساسية قبل أن تؤدي التحديثات النظامية إلى زيادة التقييمات. قال لي إن وول مارت وكوستكو كانتا تتداولان سابقًا بين 15 إلى 16 مرة الأرباح. بعد التغييرات النظامية، قال إنهما انتقلت إلى 35 إلى 50 مرة الأرباح المستقبلية.

مثال وول مارت وكوستكو الذي ذكره لي

سلط لي الضوء على أن وول مارت وكوستكو وصلتا إلى مضاعفات أعلى من نسبة أرباح Nvidia الحالية التي تبلغ حوالي 30 مرة. استخدم هذا كمثال على كيف أثرت ترقية الأنظمة على أطر التقييم. ثم ربط النموذج بنتائج محتملة في القطاع المصرفي إذا أصبحت البلوكشين والذكاء الاصطناعي عناصر أساسية في البنية التحتية.