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AI走進金融業干“苦力”:對沖基金開始部署ChatGPT處理繁重工作
2023-06-01 11:49:45 來源:智通財經 編輯:

智通財經APP獲悉,關于人工智能的最新炒作正在推動股市大幅上漲,人們押注一個新的創新時代即將到來。然而,對于那些將計算技術的進步作為投資優勢的基金經理來說,相對于由ChatGPT開啟的新時代帶來的崇高意義,AI現在扮演著一個更為實際的角色:將繁重的工作自動化。


(資料圖)

對沖基金認為,所謂的生成式人工智能已經在幫助人們加快完成那些眾所周知會摧毀華爾街初級員工精神的平凡任務——從審查大量市場研究報告到編寫基本代碼和總結基金業績。

聊天機器人最終可能有助于提高物質效率,并可能會以犧牲工作為代價,為人類提供更有價值的工作。但現在談論這個話題還為時過早。

在系統性量化對沖基金Campbell & Co.,其量化師花了數月時間嘗試使用ChatGPT背后的技術來總結內部研究并編寫樣板代碼。然而,事實證明,生成式人工智能工具尚沒有達到能改變他們日常投資方法的地步。

Campbell首席執行官Kevin Cole表示:“它們在補全代碼、編輯、發現錯誤和修復bug方面非常強大。我們的模型會讓人類參與其中,(讓AI)成為人類的助手,幫助他們提高工作效率。”

事實上,人工智能的應用早已遍布在華爾街的各項工作中,包括從用于計算信貸風險的機器學習算法,到掃描新聞進行交易的自然語言處理工具。而現在,華爾街正探索以OpenAI的聊天機器人為主的最新流行工具生成式人工智能,該工具在經過大量輸入訓練后,可以遵循指令并創建新的文本、圖像或其他內容。華爾街使用該工具的想法是,如果機器讀取到足夠的金融信息,它就可以合理地為期權定價,建立投資組合或分析公司新聞標題。

隨著對沖基金嘗試這些工具的最新迭代,它們的最終目標是提高投資業績。目前,提高生產力——加速編碼、研究和客戶溝通——是最明顯的好處。這就是為什么像Citadel創始人Ken Griffin這類對沖基金負責人認為,這些工具將使“大量工作”自動化。據悉,Citadel目前正在就企業范圍內使用ChatGPT的許可進行談判。

全球最大的對沖基金之一——英仕曼的負責任投資(RI)首席投資官Rob Furdak表示,ChatGPT能做的事情包括審查一系列特定主題的學術論文和檢測數據集中的基本模式來加快研究的初步階段。

“研究過程的很大一部分是清理數據,映射數據,然后進行初步分析,”Furdak表示,“ChatGPT可能會說,‘這是一個有趣的假設,這里還有更多你可能想看一看的假設。’”

另外,他指出,該公司還在考慮將投資者關系的繁重工作自動化,因為ChatGPT可以通過綜合市場數據和基金回報來輕松解釋業績。

以上是ChatGPT如何幫助金融研究的一個例子

誠然,華爾街已經充斥著許多知名的計算機奇才、算法交易部門、量化對沖基金和高頻做市商,對他們來說,ChatGPT的功能可能并不新鮮。但可以說,這一工具的突然普及和生成式人工智能實際功能的進步,同樣推動了當前的狂熱。

并且,早期的研究表明,聊天機器人確實代表了時代的進步。例如,美聯儲研究人員發現,在將央行聲明中的句子歸類為鴿派或鷹派方面,ChatGPT優于谷歌的BERT等現有模型。

芝加哥大學的一篇論文顯示,ChatGPT可以從企業臃腫的信息披露中提煉出本質,從而解釋隨后的股市反應。學者們還表示,它可以提出研究思路、設計研究,甚至可能決定投資什么。

Intech Investment Management的首席數據科學家Peter Cotton最近也被這款聊天機器人所吸引。他在Github上發布了一段與ChatGPT的對話,用它來編寫提取數據和進行預測的代碼。

“我的整個工作流程發生了巨大的變化,”他表示,“我對里面儲存了這么多知識感到驚訝。”

GPT-3、GPT-4和一位美聯儲分析師如何解釋他們對美聯儲聲明中句子的分類

不過,就目前為止,這項技術還不完美。例如,ChatGPT會編造事實,并對相同的提示給出不同的回答,而且該工具只接受到2021年底的數據訓練。與此同時,在一個商業機密受到嚴密保護的行業,許多人仍對依賴外部軟件猶豫不決。

Campbell首席執行官Cole表示,出于這個原因,公司內部正在試驗使用一套開源模型,雖然處理能力不及ChatGPT,但勝在整套系統能夠在本地部署、本地運行。

他表示:“我們必須非常小心這些類工具的IP泄露風險,因為使用ChatGPT,你是在向OpenAI服務器發送查詢。”

另外,雖然對沖基金仍只是在探索生成式人工智能在各方面應用的可能性,但這種工具未來可能會對該行業人力資源造成不可預知的影響。

英仕曼波士頓子公司Man Numeric首席執行官Greg Bond認為,對于缺乏技術專長,但具有創造力、能提出正確問題的員工來說,這項技術可能是一個機會。

“如果我們假設全球的研究效率正在下降,你可以雇傭更多的員工,也可以雇傭一些數字研究人員,他們會對你現有的研究和技術人員起到倍增作用,”Bond表示,“但最終,如果我們能夠實現創新過程本身的自動化,那將是一件好事。”

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