Уилсон Чан, Основатель и Генеральный Директор Permutable AI – Серия Интервью

Уилсон Чан является Основателем и Генеральным Директором Permutable AI, лондонской компании, специализирующейся на реальном времени глобальных данных и интеллекте настроений для финансовых учреждений. С опытом в области ИИ, финансовых рынков и инженерии данных, Уилсон создает системы, которые переводят огромные потоки информации в объяснимые, действенные идеи. Он является частым комментатором инноваций ИИ на финансовых рынках, рыночных настроений и будущего принятия решений на основе данных, выступая за технологии, которые улучшают человеческий опыт, а не заменяют его.

Вы начали свою карьеру в Merrill Lynch и Citi, прежде чем основать Permutable AI. Что вдохновило вас перейти от традиционной финансовой сферы к созданию компании по ИИ, ориентированной на рыночную разведку?

Я начал свою карьеру как квантовый трейдер в Merrill Lynch на валютном рынке, где мы даже тогда экспериментировали с ранними машинными обучающими техниками, чтобы ускорить арбитраж по кривой доходности. Большая часть финансовой сферы все еще была в “программном обеспечении 1.0” – ручные коды и модели, настроенные вручную.

За последнее десятилетие мы стали свидетелями быстрого прогресса: сначала до “программного обеспечения 2.0”, где нейронные сети заменили явную логику, и теперь в “программное обеспечение 3.0”, где большие языковые модели могут直接 рассуждать над огромными объемами неструктурированных данных. Видя эти сдвиги изнутри, стало очевидным, что рынки в конечном итоге будут формироваться ИИ-родными системами, способными интерпретировать глобальную информацию быстрее и более целостно, чем любая традиционная структура.

Permutable AI была создана, чтобы захватить именно эту возможность – построить современные LLM и многоагентные системы, которые предвидят рыночные сдвиги в реальном времени, а не реагируют после факта.

Миссия Permutable AI “предвидеть, а не просто реагировать на рыночные изменения” является убедительной. Как эта философия повлияла на ранний дизайн вашей вертикальной LLM-архитектуры?

Мы построили модели рассуждений, предназначенные для понимания отношений и причинно-следственных связей, а не только корреляций. Архитектура адаптируется непрерывно к новым макроусловиям, потокам новостей и геополитическим разработкам. Этот адаптивный слой является核心 нашей философии: если вы хотите предвидеть рынки, система должна эволюционировать так же быстро, как и сам мир.

Можете ли вы объяснить, как вертикальные большие языковые модели отличаются от общего назначения LLM, таких как GPT, и почему они лучше подходят для финансовых и товарных рынков?

В Permutable мы строим многоагентные стеки, предназначенные для совместной работы и выполнения конечных рабочих процессов, традиционно обрабатываемых整个 командой. Мы уверены, что они уже превосходят большую часть рынка (см. наши результаты за 1 год), но мы также считаем, что лучшие результаты получаются из сочетания этих агентов с высококвалифицированными инженерами и экспертами в области.

Вертикальная LLM внедряет финансовую онтологию – сущности, потоки, цепочки поставок, макро-драйверы, корреляции. Ее выводы не только текст, но и структурированные решения: драйверы, уровни воздействия, баллы уверенности, поэтому она предназначена специально для рынков.

Многие учреждения борются с модернизацией своей аналитической инфраструктуры. Как ваша рассуждение-ориентированная, адаптивная архитектура заменяет устаревшие системы практическим образом?

Мы построили системы LLM с самооценкой и непрерывным мониторингом в их核心. Цель состоит в том, чтобы сохранить человеческий надзор сосредоточенным и минимальным, одновременно обеспечивая надежность. Реальность заключается в том, что инновации внутри крупных учреждений невероятно сложны, потому что культурные и структурные блокировки часто мешают.

Где организации имеют правильную культуру и лидерство, трансформация драматична. В конечном итоге, те, кто принимает этот сдвиг, ускорятся; те, кто не делает этого, могут столкнуться с трудностями в поддержании своей актуальности.

Trading Co-Pilot – это интересное развитие. Как он использует реальное время настроений и макроэкономических данных, чтобы дать трейдерам преимущество?

Наша система сканирует сотни тысяч статей в реальном времени и выделяет те, которые действительно имеют значение – полные с анализом, сгенерированным почти мгновенно. Она идет далеко за пределы того, что может произвести стандартный поисковый LLM. Это по сути живой двигатель рассуждений, который сидит рядом с каждым трейдером, постоянно обновляя свое понимание мира.

Объяснимый ИИ становится все более критическим в регулируемых отраслях. Как Permutable обеспечивает прозрачность и подотчетность внутри своих моделей и выводов решений?

Наш ключевой дифференциатор заключается в том, что каждый вывод модели полностью прослеживается до точной статьи, метки времени и источника. Мы снижаем галлюцинации, плотно контролируя границы задач каждой модели. Все идет с встроенным аудиторским следом с прозрачностью, встроенной в основную архитектуру.

Ваши партнерства теперь охватывают поставщиков данных, торговые платформы и аналитические фирмы. Что представляет собой идеальное стратегическое партнерство для Permutable, и как эти сотрудничества усиливают ваш глобальный охват?

Мы ищем партнеров, соответствующих долгосрочному видению Permutable: введение ИИ-ориентированной, реального времени рыночной разведки в основные потоки принятия решений глобальных рынков. Идеальный партнер имеет международный охват, сильную экосистемную авторитетность и способность помочь масштабировать нашу интеллектуальность и идеи по нескольким регионам и классам активов.

Вы упоминали цель построения “мировой модели для капитальных рынков”. Что будет выглядеть такая модель на практике, и какие проблемы необходимо преодолеть, чтобы достичь этого?

Мировая модель эффективно картографирует и понимает, как цены на торгуемые активы взаимодействуют и влияют друг на друга – будь то это суверенный долг, валюты, товары или даже что-то такое конкретное, как цена кофе. Это единified представление глобальной рыночной динамики.

Как вы видите адаптивный ИИ, преобразующий скорость и точность принятия решений для менеджеров активов, хедж-фондов и других финансовых учреждений в течение следующих пяти лет?

Когда меня приглашают на заседание совета директоров, я знаю в течение первой минуты, способна ли эта организация пройти через трансформацию ИИ. Культура – это все.

Это факт, что многофакторный ИИ объединит отчеты, новости, изображения, потоковые данные и сигналы цен в один слой рассуждений. И что хедж-фонды будут двигаться еще дальше вперед, потому что они адаптируются быстрее. Но многие крупные торговые организации наряду с самыми яркими и лучшими все еще имеют команды, сопротивляющиеся инновациям – они просто не осознают, как быстро меняется ландшафт.

Наконец, когда ИИ продолжает формировать торговлю и аналитику, что вас больше всего волнует о следующем рубеже для Permutable AI и более широкой экосистемы финтех?

Мы считаем, что многоагентные системы станут доминирующей основой, хотя инструменты еще не созрели. То, что меня больше всего волнует, это то, что победители в торговле и аналитике будут учреждениями, наиболее способными и готовыми адаптироваться – и именно там находится видение Permutable.

Спасибо за отличный интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Permutable AI.