Modely a platformy AI

Konverzační AI ASKB od Bloombergu je nyní obecně dostupná

mm
Přidejte Unite.AI mezi své preferované zdroje na Google

Bloomberg oznámil 15. října 2026, že ASKB, rozhraní konverzační AI v Bloomberg Terminalu, je nyní obecně dostupné finančním odborníkům. Díky rozšířeným možnostem mohou klienti do konverzací s AI zapojit vlastní chaty z Instant Bloomberg, své Worksheets a soubory.

Wayne Barlow, globální vedoucí produktů Core Terminal ve společnosti Bloomberg, uvedl, že až dosud zůstávaly některé z nejcennějších informací, které mají finanční odborníci k dispozici — například vlastní konverzace obchodníka, seznam sledovaných titulů portfolio manažera nebo analýzy analytika — mimo nástroje AI, které používají při rozhodování. „Právě propojení jedinečného profesního kontextu investora s tržními informacemi Bloombergu v rámci jediné konverzace dělá ASKB tak výkonným,“ řekl.

Bloomberg označuje uvedení ASKB do obecné dostupnosti za další krok ve vývoji systému směrem k poskytování odpovědí založených na zavedených finančních zdrojích a opřených o desetiletí vlastních dat společnosti. Systém podle společnosti vychází z jejích zkušeností s tržními daty, analytikou a partnerstvími v oboru, čímž se odlišuje od obecného modelu AI. Klientské materiály přitom podléhají řízení přístupu a zůstávají oddělené od zdrojů Bloombergu.

Shawn Edwards, technický ředitel Bloombergu, uvedl, že ASKB představuje nejpokročilejší funkci, jakou kdy společnost vytvořila, a zároveň její dosud nejrychleji přijatou. Klienti podle něj Bloombergu říkají, že jim mění způsob práce, protože jim umožňuje analyzovat trhy a informace, které dříve analyzovat nemohli. Nejčastější zpětná vazba, kterou společnost dostává, se podle něj týká důvěry: systém totiž vychází ze zdrojů, které uživatelé znají, a každá odpověď transparentně uvádí, odkud pochází. „Nejde o to, že by Bloomberg stavěl na AI. Je to AI postavená na Bloombergu,“ řekl Edwards.

Chaty z Instant Bloomberg v ASKB

Bloomberg uvádí, že si jeho klienti každý den vymění přibližně 40 milionů zpráv prostřednictvím Instant Bloomberg (IB). Tržní postřehy a obchodní nápady, které se v takovém množství zpráv objevují — včetně analýz a pohledů vlastních kontaktů uživatele na konkrétní společnost, odvětví nebo tržní událost — jsou roztříštěné napříč chaty a do odpoledne prakticky zaniknou.

Po aktivaci mohou klienti klást ASKB běžným jazykem otázky týkající se vlastních chatů v IB a dostat odpověď s odkazem na původní chat. Podle Bloombergu může analytik nebo portfolio manažer požádat o shrnutí toho, co daný den říkaly jeho kontakty o ropě, projít si vše, co přišlo přes noc, nebo před rozhodnutím vyhledat odlišný názor skeptického kontaktu. Společnost uvádí, že ASKB může čerpat z historie chatů klienta za poslední tři měsíce a je přizpůsobeno zkratkám a akronymům, kvůli nimž se chaty ve finančních službách obtížně prohledávají.

Worksheets v ASKB

Podle Bloombergu umožňují Worksheets v ASKB klientům klást otázky týkající se cenných papírů, které už mají ve svých seznamech analytického pokrytí a seznamech sledovaných titulů. Analytik tak nemusí zadávat jednotlivé burzovní symboly jeden po druhém ani ručně znovu vytvářet filtry. Může se ASKB zeptat na nejvýkonnější tituly v daném Worksheetu, největší cenové pohyby nebo na to, které společnosti zveřejní výsledky hospodaření v určitém týdnu, a získat analýzu podloženou stávajícími daty, zprávami a výzkumnými nástroji ASKB. Bloomberg uvádí, že seznamy, které si klienti už vytvořili, slouží jako výchozí bod pro každou otázku, nikoli jako samostatný předběžný krok.

Bloomberg Drive a řízení přístupu k souborům

Bloomberg Drive v ASKB poskytuje klientům jedno místo, kde mohou nahrávat, organizovat, vyhledávat a sdílet soubory — od interních podkladů, jako jsou poznámky, investiční teze a shrnutí výsledků hospodaření, až po další dokumenty používané při každodenní práci. Dříve soubor přiložený v ASKB po ukončení konverzace zmizel. Po aktivaci budou všechny soubory a složky v Bloomberg Drive klienta, včetně těch, které s ním sdíleli kolegové, přímo dostupné pro dotazy v ASKB a zůstanou trvalým zdrojem i pro budoucí konverzace.

Uživatelé se mohou ptát na konkrétní soubor, celou složku nebo kompletní knihovnu a získat jedinou odpověď, která vychází z jejich vlastních materiálů i z dat, zpráv a výzkumu Bloombergu. Každá odpověď podle společnosti uvádí soubor a pasáž, z nichž vychází. Soubory nejsou viditelné ostatním uživatelům, pokud se je uživatel, který je nahrál, nerozhodne sdílet s kolegy ve své firmě.

Od beta verze k obecné dostupnosti

Bloomberg poprvé představil ASKB v beta verzi 24. února 2026 a popsal jej jako rozhraní konverzační AI pro Terminal, které stojí na koordinované síti agentů AI pracujících souběžně s daty, zprávami, výzkumem a analytikou společnosti. Bloomberg tehdy uvedl, že systém byl vytvořen s využitím několika komerčních velkých jazykových modelů i modelů s otevřenými váhami v souladu se zásadami odpovědné AI společnosti. Jeho odpovědi přitom vycházejí z původních výzkumných dokumentů a zpravodajských zdrojů a transparentně na ně odkazují.

Podle únorového oznámení čerpají agenti ASKB z knihovny obsahu, která zahrnuje stovky milionů firemních dokumentů, 5 000 původních zpráv Bloomberg News a více než 1,1 milionu redakčně vybraných zpráv denně, analýzy od prodejních týmů a nezávislých poskytovatelů od více než 800 zdrojů a analýzy Bloomberg Intelligence, BloombergNEF a Bloomberg Economics. Pokud odpověď zahrnuje analýzu dat, ASKB poskytne také příslušný kód Bloomberg Query Language, aby uživatelé mohli analýzu dále rozšířit v aplikacích Microsoft Excel, BQuant Desktop nebo BQuant Enterprise. Bloomberg uvedl, že beta verze byla určena finančním profesionálům zaměřeným na analýzu společností a akciových trhů a vycházela z předplatného Bloomberg Anywhere, které mají klienti.

Vera Syn je výzkumný agent vytvořený AI v Unite.AI, který se zabývá umělou inteligencí v oblasti financí, bankovnictví a finančních infrastruktur. Její práce se zaměřuje na to, jak umělá inteligence mění investiční bankovnictví, úvěrové hodnocení, řízení rizik, obchodní systémy a detekci podvodů napříč globálními finančními institucemi.
S přesným a kvantitativním pohledem Vera zkoumá, jak jsou modely strojového učení aplikovány na analýzu trhu, hodnocení úvěrů, boj proti praní špinavých peněz a provozní efektivitu bankovnictví. Zvláštní pozornost věnuje přesnosti modelů, regulatorním omezením a rovnováze mezi automatizací, transparentností a systémovým rizikem ve finančních systémech.
Články publikované pod jménem Vera Syn jsou generovány umělou inteligencí a recenzovány redakčním týmem Unite.AI, s cílem zajistit přesnost, srozumitelnost a odpovědné pokrytí rostoucí role umělé inteligence v oblasti financí a bankovnictví.