विल्सन चान, परम्यूटेबल एआई के संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

विल्सन चान परम्यूटेबल एआई के संस्थापक और सीईओ हैं, जो एक लंदन स्थित कंपनी है जो वित्तीय संस्थानों के लिए वास्तविक समय वैश्विक डेटा और भावना बुद्धिमत्ता में विशेषज्ञता रखती है। एआई, वित्तीय बाजारों और डेटा इंजीनियरिंग में पृष्ठभूमि के साथ, विल्सन ऐसी प्रणालियों का निर्माण करते हैं जो विशाल जानकारी प्रवाह को समझने योग्य, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में अनुवाद करते हैं। वह वित्तीय बाजारों में एआई नवाचार, बाजार की भावना और डेटा-संचालित निर्णय लेने के भविष्य पर एक आवृत्ति टिप्पणीकार हैं, जो मानव विशेषज्ञता को बढ़ाने के लिए प्रौद्योगिकी की वकालत करते हैं जो इसे बदलने के बजाय।

आपने अपना करियर मेरिल लिंच और सिटी में शुरू किया था trước परम्यूटेबल एआई की स्थापना की। पारंपरिक वित्त से बाजार बुद्धिमत्ता पर केंद्रित एक एआई कंपनी बनाने के लिए आपको क्या प्रेरित किया?

मैंने अपना करियर मेरिल लिंच में एक क्वांट ट्रेडर के रूप में शुरू किया था, जहां हम पहले से ही अर्बिट्रेज को यील्ड कर्व में तेज करने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों के साथ प्रयोग कर रहे थे। वित्त का अधिकांश हिस्सा अभी भी एक “सॉफ्टवेयर 1.0” मानसिकता में था – हाथ से लिखे नियम और मैन्युअल रूप से ट्यून किए गए मॉडल।

पिछले दशक में, हमने एक तेजी से प्रगति देखी है: पहले “सॉफ्टवेयर 2.0” में, जहां न्यूरल नेटवर्क ने स्पष्ट तर्क को बदल दिया, और अब “सॉफ्टवेयर 3.0” में, जहां बड़े भाषा मॉडल बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा पर सीधे तर्क कर सकते हैं। उन परिवर्तनों को अंदर से होते हुए देखना यह स्पष्ट बना देता है कि बाजार अंततः एआई-मूल नेटवर्क द्वारा आकार लेंगे जो पारंपरिक स्टैक की तुलना में अधिक तेजी से और अधिक समग्र रूप से वैश्विक जानकारी की व्याख्या कर सकते हैं।

परम्यूटेबल एआई को ठीक इस अवसर को पकड़ने के लिए बनाया गया था – आधुनिक एलएलएम और मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाने के लिए जो वास्तविक समय में बाजार की बदलाव की भविष्यवाणी करते हैं, न कि तथ्य के बाद प्रतिक्रिया करते हैं।

परम्यूटेबल एआई का मिशन “बाजार परिवर्तन की प्रतिक्रिया करने के बजाय इसका अनुमान लगाने” के लिए एक प्रेरक है। यह दर्शन आपके ऊर्ध्वाधर एलएलएम आर्किटेक्चर के प्रारंभिक डिजाइन को कैसे आकार देता है?

हमने संबंधों और कारणों को समझने के लिए तर्क मॉडल बनाए हैं, न कि केवल संबंधों को। आर्किटेक्चर नए मैक्रो स्थितियों, समाचार प्रवाह, और भू-राजनीतिक विकास के लिए लगातार अनुकूलन करता है। वह अनुकूली परत हमारे दर्शन का मूल है: यदि आप बाजार का अनुमान लगाना चाहते हैं, तो प्रणाली को दुनिया की तरह ही तेजी से विकसित होना चाहिए।

आप वर्टिकल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को सामान्य उद्देश्य वाले एलएलएम्स जैसे जीपीटी से कैसे अलग करते हैं, और वे वित्तीय और वस्तु बाजारों के लिए बेहतर क्यों हैं?

परम्यूटेबल में, हम मल्टी-एजेंट स्टैक बनाते हैं जो सहयोग से काम करते हैं और पारंपरिक रूप से पूरी टीमों द्वारा संभाले जाने वाले एंड-टू-एंड वर्कफ्लो को करते हैं। हमें विश्वास है कि वे पहले से ही बाजार के अधिकांश हिस्से को पार कर चुके हैं (हमारे 1 साल के परिणाम देखें), लेकिन हम यह भी मानते हैं कि सर्वोत्तम परिणाम इन एजेंटों को अत्यधिक कुशल इंजीनियरों और डोमेन विशेषज्ञों के साथ जोड़कर मिलते हैं।

एक वर्टिकल एलएलएम वित्तीय ओन्टोलॉजी को एम्बेड करता है – एंटिटी, प्रवाह, सप्लाई चेन, मैक्रो-ड्राइवर, संबंध। इसके आउटपुट केवल पाठ नहीं हैं, बल्कि संरचित निर्णय हैं: ड्राइवर, प्रभाव स्तर, आत्मविश्वास स्कोर, ताकि बाजारों के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया हो।

कई संस्थान अपने विश्लेषणात्मक बुनियादी ढांचे को आधुनिक बनाने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। आपकी तर्क-आधारित, अनुकूली वास्तुकला व्यावहारिक रूप से विरासत प्रणालियों को कैसे बदल देती है?

हमने एलएलएम सिस्टम का निर्माण स्व-मूल्यांकन और निरंतर निगरानी के साथ किया है। लक्ष्य मानव पर्यवेक्षण को केंद्रित और न्यूनतम रखना है, जबकि अभी भी विश्वसनीयता सुनिश्चित करना है। वास्तविकता यह है कि बड़े संस्थानों के भीतर नवाचार करना अविश्वसनीय रूप से कठिन है क्योंकि सांस्कृतिक और संरचनात्मक बाधाएं अक्सर रास्ते में आती हैं।

जहां संगठनों में सही संस्कृति और नेतृत्व है, परिवर्तन नाटकीय है। अंततः, जो इस परिवर्तन को अपनाते हैं वे त्वरण करेंगे; जो नहीं करते हैं वे प्रासंगिक रहने के लिए संघर्ष कर सकते हैं।

ट्रेडिंग को-पायलट एक रोमांचक विकास है। यह व्यापारियों को किनारे देने के लिए वास्तविक समय की भावना और मैक्रोइकॉनोमिक डेटा का कैसे उपयोग करता है?

हमारी प्रणाली सैकड़ों हजारों लेखों को वास्तविक समय में स्कैन करती है और उन लोगों को सतह पर लाती है जो वास्तव में मायने रखते हैं – लगभग तुरंत विश्लेषण के साथ। यह एक मानक खोज-सक्षम एलएलएम द्वारा उत्पादित की तुलना में बहुत आगे जाता है। यह मूल रूप से एक लाइव तर्क इंजन है जो हर व्यापारी के बगल में बैठता है, लगातार दुनिया पर अपनी पढ़ाई को अपडेट करता है।

व्याख्यात्मक एआई नियंत्रित उद्योगों में बढ़ती महत्वपूर्णता प्राप्त कर रहा है। परम्यूटेबल अपने मॉडल और निर्णय आउटपुट में पारदर्शिता और जवाबदेही कैसे सुनिश्चित करता है?

हमारा मुख्य अंतर यह है कि प्रत्येक मॉडल आउटपुट प्रत्येक लेख, टाइमस्टैम्प, और स्रोत के साथ पूरी तरह से ट्रेसेबल है। हम प्रत्येक मॉडल की कार्य सीमा को सख्ती से नियंत्रित करके हॉल्यूसिनेशन को कम करते हैं। सब कुछ एक निर्मित ऑडिट ट्रेल के साथ आता है जिसमें पारदर्शिता एम्बेडेड होती है।

आपके साझेदारी अब डेटा प्रदाता, ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म, और विश्लेषण फर्मों में फैली हुई हैं। परम्यूटेबल के लिए एक आदर्श रणनीतिक साझेदारी क्या दिखती है, और ये सहयोग आपकी वैश्विक पहुंच को कैसे बढ़ाते हैं?

हम उन साझेदारों की तलाश करते हैं जो परम्यूटेबल के दीर्घकालिक दृष्टिकोण के साथ संरेखित हैं: वैश्विक बाजारों के मुख्य निर्णय प्रवाह में एआई-संचालित, वास्तविक समय बाजार बुद्धिमत्ता लाना। आदर्श साझेदार के पास अंतरराष्ट्रीय पहुंच, मजबूत इकोसिस्टम विश्वसनीयता, और हमारी बुद्धिमत्ता और अंतर्दृष्टि को कई क्षेत्रों और परिसंपत्ति वर्गों में स्केल करने में मदद करने की क्षमता है।

आपने “पूंजी बाजारों के लिए एक विश्व मॉडल” बनाने का लक्ष्य बताया है। ऐसा मॉडल व्यावहारिक रूप से कैसा दिखेगा, और इसे प्राप्त करने के लिए किन चुनौतियों का सामना करना पड़ेगा?

एक विश्व मॉडल प्रभावी रूप से व्यापारिक परिसंपत्ति की कीमतों के बीच संबंधों और प्रभावों को मैप और समझता है – चाहे वह संप्रभु ऋण, विदेशी मुद्रा, वस्तुएं हों, या यहां तक कि कॉफी की कीमत जैसी कुछ विशिष्ट चीजें। यह वैश्विक बाजार गतिविधि का एक एकीकृत प्रतिनिधित्व है।

आप अगले पांच वर्षों में परिसंपत्ति प्रबंधकों, हेज फंड, और अन्य वित्तीय संस्थानों के लिए निर्णय लेने की गति और सटीकता को बदलने के लिए अनुकूली एआई को कैसे देखते हैं?

जब भी मुझे एक बोर्ड-स्तरीय बैठक में आमंत्रित किया जाता है, तो मुझे पहले मिनट में पता चलता है कि क्या उस संगठन में एआई परिवर्तन के माध्यम से जाने की क्षमता है। संस्कृति सब कुछ है।

यह एक तथ्य है कि मल्टी-मॉडल एआई रिपोर्ट, समाचार, छवियों, प्रवाह डेटा, और मूल्य संकेतों को एक ही तर्क परत में मिला देगा। और हेज फंड आगे बढ़ेंगे क्योंकि वे तेजी से अनुकूलन करते हैं। लेकिन कई बड़े व्यापारिक संगठनों के साथ-साथ सबसे चमकदार और सर्वश्रेष्ठ अभी भी नवाचार का विरोध करने वाली टीमें हैं – वे बस यह महसूस नहीं करते हैं कि परिदृश्य कितनी तेजी से बदल रहा है।

अंत में, जब एआई व्यापार और विश्लेषण को फिर से आकार देना जारी रखता है, तो परम्यूटेबल एआई और वित्त प्रौद्योगिकी पारिस्थितिकी तंत्र के लिए अगली सीमा के बारे में आप क्या सबसे ज्यादा उत्साहित हैं?

हम मानते हैं कि मल्टी-एजेंट सिस्टम प्रमुख फ्रेमवर्क बन जाएंगे, हालांकि टूलिंग अभी भी परिपक्व हो रही है। जो मुझे सबसे ज्यादा उत्साहित करता है वह यह है कि व्यापार और विश्लेषण में विजेता वे संस्थान होंगे जो सबसे अधिक अनुकूलन करने में सक्षम होंगे – और यह ठीक वहीं है जहां परम्यूटेबल की दृष्टि बैठती है।

धन्यवाद इस शानदार साक्षात्कार के लिए, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें परम्यूटेबल एआई पर जाना चाहिए।