Bloomberg føjer en domæneforankret AI-kodeassistent til BQuant

Bloomberg introducerede BQuant Assistant den 28. oktober 2026, en konversationel AI-kodeassistent, som virksomheden beskriver som domæneforankret, og som er indbygget i produkterne BQuant Desktop og BQuant Enterprise. Ifølge meddelelsen kan finansielle fagfolk, der abonnerer på Bloomberg Terminal, bruge instruktioner på naturligt sprog til at skrive kode, bygge dynamiske applikationer og effektivisere arbejdsgange inden for analyse af finansielle data.

Bloombergs teknologidirektør, Shawn Edwards, sagde, at finansielle fagfolk står over for stadig større og mere komplekse datasæt, og at det stadig kan kræve betydelig tid og specialiseret programmeringsviden at omsætte en investeringsidé til en analyse, der kan gentages. »BQuant Assistant bringer AI-drevet kodning, baseret på Bloombergs forståelse af finansielle data og kvantitative arbejdsgange, direkte ind i de arbejdsgange, vores kunder allerede bruger til at udvikle investeringsstrategier,« sagde han.

Edwards sagde, at assistenten skal hjælpe alle BQuant-brugere – fra en porteføljeforvalter, der udarbejder en indledende forespørgsel, til en kvantitativ ingeniør, der bygger et signal på tværs af flere aktivklasser – med at omsætte et spørgsmål i almindeligt sprog til fungerende kode, hentede data og en visualisering, så kunderne lettere kan afprøve og forfine idéer og udvikle investeringsstrategier i BQuant.

Hvad BQuant Assistant kan

Assistenten er integreret i BQuant-udviklingsmiljøet, så konversationel AI er tilgængelig i det Python-miljø, hvor brugerne udvikler investeringsstrategier, dashboards og kvantitative finansielle analyser. Bloomberg siger, at assistenten kan besvare kundernes spørgsmål om BQuant, generere Python-kode, hjælpe med at forespørge virksomhedens datasæt via Bloomberg Query Language (BQL), hjælpe brugerne med at fejlfinde og videreudvikle deres arbejde samt skrive kode til datavisualiseringer.

BQuant Assistant kan også søge i BQuant-hjælpecenteret og hente relevant indhold fra eksempelnotehæfter, biblioteker og vejledninger, når den besvarer spørgsmål. Bloomberg siger, at forankringen i BQuant-miljøet gør det muligt for assistenten at generere kontekstbevidste svar om brugerens projekter, arbejdsgange og kode. Virksomheden siger, at det gør dens hjælp mere relevant for analyse af finansielle data end den hjælp, en kodeassistent til generelle formål tilbyder.

Virksomheden siger, at brugerne kan generere BQL- og PyBQL-forespørgsler for at hente og analysere Bloombergs finansielle data inden for aktier, fonde, rentepapirer, valuta, råvarer, indeks, derivater og andre aktivklasser. Forespørgslerne kan trække på mere end 22.000 felter, herunder referenceoplysninger, priser, afkast, afledte analyser, nøgletal, værdiansættelser, data om bæredygtig finansiering, risikomål, estimater og økonomiske data.

Ifølge meddelelsen kan brugerne også oprette kode til screeninger og investeringsuniverser inden for aktier, rentepapirer, valuta, råvarer, indeks, børshandlede fonde og andre aktivklasser. De kan stille spørgsmål om Bloombergs biblioteker, BQuant-arbejdsgange og produktdokumentation til kunder, og de kan drøfte finansielle begreber, mens de genererer kode til at implementere modeller eller metoder, der passer til en bestemt arbejdsgang.

Til visualiseringer kan assistenten ifølge Bloomberg anbefale datavisualiseringer og generere kode ved hjælp af open source-biblioteker som Plotly og Jupyter Widgets. Brugerne kan også markere eksisterende kode og bede assistenten om at forklare den, hvilket virksomheden beskriver som en måde at opbygge Python-viden på, mens man arbejder.

Udførelse i sandkassen kræver godkendelse

Ud over at komme med forslag kan BQuant Assistant, hvis brugeren godkender det, indsætte og køre kode direkte i brugerens aktive projekt i BQuant-sandkassen. Bloomberg siger, at denne udformning holder arbejdet samlet i ét miljø, så brugerne ikke tvinges til at skifte kontekst mellem at stille et spørgsmål og at handle på svaret. Virksomheden siger, at brugerne bevarer fuld kontrol over disse handlinger, fordi assistenten markerer hver handling, den foreslår, og beder om godkendelse, før den læser fra eller skriver til et notehæfte. Indsættelse, kørsel, fejlfinding og videreudvikling af PyBQL- eller Python-kode i et aktivt notehæfte kræver alle denne godkendelse.

Tilgængelighed og tidligere AI-meddelelser

Bloomberg sagde, at lanceringen følger efter en række nylige meddelelser fra virksomheden om andre AI-løsninger, som ifølge Bloomberg skal hjælpe investorer og deres virksomheder med at få mere værdi ud af virksomhedens finansielle data. Blandt de nævnte eksempler er ASKB, den konversationelle AI-grænseflade på Bloomberg Terminal og Enterprise Model Context Protocol (MCP), som virksomheden beskriver som et adgangslag til AI for Data License Plus (DL+), virksomhedens næste generation af Data License-tilbuddet.

Virksomheden oplyser, at generel tilgængelighed i BQuant Enterprise og en begrænset betaversion i BQuant Desktop er planlagt til udgangen af oktober 2026.