Wilson Chan、Permutable AIの創設者兼CEO – インタビュー・シリーズ

Wilson Chanは、Permutable AIの創設者兼CEOです。Permutable AIは、ロンドンに拠点を置く金融機関向けのリアルタイム・グローバル・データおよびセンチメント・インテリジェンスを専門とする会社です。AI、金融市場、データ・エンジニアリングの背景を持ち、ウィルソンは、膨大な情報フローを説明可能で実行可能な洞察に変換するシステムを構築しています。彼は、金融市場におけるAIイノベーション、市場センチメント、データ駆動型意思決定の未来について頻繁にコメントし、人間の専門知識を強化する技術ではなく、代替する技術を主張しています。

あなたは、メリルリンチとシティでキャリアをスタートさせ、後にPermutable AIを設立しました。伝統的な金融から市場インテリジェンスに焦点を当てたAI企業への移行を何が促したのですか?

私は、メリルリンチの固定収入派生商品デスクでクォンツトレーダーとしてキャリアをスタートさせました。当時すでに、収益率曲線を超えるアービトラージを高速化するために、初期の機械学習技術を実験していました。ほとんどの金融はまだ「ソフトウェア1.0」の思考を持っており、手作業でコード化されたルールと手動で調整されたモデルでした。

過去10年間で、急速な進歩が見られました。最初は「ソフトウェア2.0」で、ニューラルネットワークが明示的なロジックに取って代わり、現在は「ソフトウェア3.0」で、大規模な言語モデルが巨大な非構造化データを直接推論できるようになりました。内部から見てこれらの変化を見たことは、市場が最終的にAIネイティブシステムによって形作られることを明らかにしました。これらのシステムは、従来のスタックよりも速く、より総合的にグローバル情報を解釈できるからです。

Permutable AIは、まさにその機会を捉えるために作られました。リアルタイムで市場の変化を予測するのではなく、事後的に反応するのではなく、現代的なLLMとマルチエージェントシステムを構築することです。

Permutable AIの使命である「市場の変化に反応するのではなく、予測する」は、魅力的です。この哲学は、垂直LLMアーキテクチャの初期設計をどのように形作りましたか?

私たちは、相関関係だけでなく、関係性と因果関係を理解するように設計された推論モデルを構築しました。アーキテクチャは、新しいマクロ条件、ニュースフロー、地政学的開発に継続的に適応します。その適応層は、私たちの哲学の核心です。市場を予測したいのであれば、システムは世界と同じくらい速く進化する必要があるからです。

垂直大規模言語モデルは、GPTのような汎用LLMとどのように異なり、金融および商品市場に適しているのですか?

Permutableでは、マルチエージェント・スタックを構築して、協力して従来チームで処理していたエンドツーエンドのワークフローを実行するように設計しています。私たちは、それらがすでに市場の大部分を上回っていると信じています(1年間の結果を参照)。しかし、私たちは、これらのエージェントを高度に熟練したエンジニアやドメインの専門家と組み合わせることで、最高の結果が得られることも信じています。

垂直LLMには、エンティティ、フロー、サプライチェーン、マクロドライバー、相関関係などの金融オントロジーが埋め込まれています。その出力は単なるテキストではなく、構造化された決定です。ドライバー、影響レベル、信頼度スコアなど、市場向けに特別に設計されています。

多くの機関は、分析インフラストラクチャを近代化するのに苦労しています。推論ベースの適応型アーキテクチャは、実用的にはレガシーシステムをどのように置き換えるのですか?

私たちは、自己評価と継続的な監視をコアに持つLLMシステムを構築しました。目標は、人間の監視を最小限に抑えながら、信頼性を確保することです。現実は、文化的および構造的なブロッカーが多くの場合、革新を妨げるからです。

組織が適切な文化とリーダーシップを持っている場合、変革は劇的に起こります。最終的に、この変化を受け入れるものは加速し、受け入れないものは関連性を維持するのに苦労するかもしれません。

トレーディング・コパイロットは、興味深い開発です。リアルタイムのセンチメントとマクロ経済データをどのように利用してトレーダーに優位性を与えるのですか?

私たちのシステムは、数十万件の記事をリアルタイムでスキャンし、実際に重要なものを表面化します。完全に分析が生成され、ほぼ瞬時に生成されます。これは、標準の検索可能なLLMが生成できるものを遥かに超えています。基本的に、毎回トレーダーの隣に座って、世界の読みを常に更新するライブ推論エンジンです。

説明可能なAIは、規制された業界ではますます重要性を増しています。Permutableは、モデルと決定出力内で透明性と説明責任をどのように確保していますか?

私たちの重要な違いは、モデル出力がすべて、正確な記事、タイムスタンプ、ソースに完全に追跡可能であることです。私たちは、各モデルのタスク境界を厳密に制御することで、幻覚を減らしています。すべてのものが、コアアーキテクチャに組み込まれた透明性と、組み込まれた監査証跡で来ます。

現在、パートナーシップはデータプロバイダー、トレーディングプラットフォーム、分析会社に及んでいます。Permutableにとって、理想的な戦略的パートナーシップとは何ですか?また、これらのコラボレーションは、グローバルリーチをどのように強化しますか?

私たちは、Permutableの長期的なビジョンと一致するパートナーを探しています。つまり、AI駆動のリアルタイム市場インテリジェンスをグローバル市場の核となる意思決定フローに導入することです。理想的なパートナーは、国際的なリーチ、強力なエコシステムの信頼性、そしてインテリジェンスと洞察を複数の地域と資産クラスにわたって拡大する能力を持っています。

あなたは「資本市場のための世界モデル」を構築するという目標について言及しました。実践では、このようなモデルはどのように見えますか?また、それを達成するにはどのような課題が克服されなければなりませんか?

世界モデルは、取引可能な資産価格がどのように相互に影響し、影響を受けるかを理解するためのものです。つまり、主権債、為替、商品、またはコーヒーの価格のような特定の資産です。これは、グローバル市場のダイナミクスの統一された表現です。

次の5年間で、適応型AIは、資産運用会社、ヘッジファンド、その他の金融機関の意思決定の速度と精度をどのように変えるでしょうか?

ボードレベルの会議に呼ばれるたびに、最初の1分以内に、その組織がAI変革を経ることができるかどうかがわかります。文化はすべてです。

マルチモーダルAIがレポート、ニュース、画像、フロー・データ、価格シグナルを単一の推論層に統合するということは事実です。また、ヘッジファンドがさらに先行することにもなります。なぜなら、彼らはより迅速に適応するからです。しかし、多くの大規模なトレーディング組織や、最も明るい人々と並んで、イノベーションに抵抗するチームがまだ存在します。彼らは、景観がどれほど速く変化しているかを理解していないのです。

最後に、AIがトレーディングと分析を再定義するにつれて、Permutable AIとより広いフィンテックエコシステムの次のフロンティアについて何が最も興奮するのですか?

私たちは、マルチエージェントシステムが優勢なフレームワークになるでしょうが、ツールはまだ成熟していないと考えています。私が最も興奮するのは、トレーディングと分析の勝者は、適応する意欲と能力が最も高い組織になるということです。まさにそこが、Permutableのビジョンが座る場所です。

ご質問ありがとうございました。詳しくは、Permutable AIを訪問してください。