Вілсон Чан, засновник і генеральний директор Permutable AI – Серія інтерв’ю

Вілсон Чан є засновником і генеральним директором Permutable AI, лондонської компанії, що спеціалізується на реальному часі глобальних даних і сентимент-інтелекті для фінансових інститутів. З досвідом роботи в галузі штучного інтелекту, фінансових ринків і інженерії даних, Вілсон створює системи, які перекладають величезні потоки інформації в пояснювані, дієвими інсайти. Він є частим коментатором інновацій штучного інтелекту на фінансових ринках, ринку сентименту і майбутнього даних, керованих рішень, що відстоює технології, які підвищують людську експертизу, а не замінюють її.

Ви розпочали свою кар’єру в Merrill Lynch і Citi, перш ніж заснувати Permutable AI. Що надихнуло вас перейти від традиційного фінансування до будівництва компанії штучного інтелекту, орієнтованої на ринкову розвідку?

Я розпочав свою кар’єру як квант-трейдер в Merrill Lynch на фіксованому доході похідних інструментів, де навіть тоді ми експериментували з ранніми техніками машинного навчання, щоб прискорити арбітраж по кривій доходності. Більшість фінансів все ще була в “програмному забезпеченні 1.0” – ручне кодування правил і ручне налаштування моделей.

За останні десять років ми бачимо швидкий прогрес: спочатку до “програмного забезпечення 2.0”, де нейронні мережі замінили явну логіку, і тепер у “програмне забезпечення 3.0”, де великі мовні моделі можуть безпосередньо розуміти величезні об’єми неструктурованих даних. Дивлячись на ці зрушення зсередини, стало очевидним, що ринки будуть в кінцевому підсумку формуватися системами, рідними для штучного інтелекту, здатними інтерпретувати глобальну інформацію швидше і більш цілісно, ніж будь-який традиційний стек.

Permutable AI була створена, щоб захопити саме цю можливість – будівництво сучасних LLM і багатокористувальницьких систем, які передбачають зміну ринків в реальному часі, а не реагують після факту.

Місія Permutable AI “передбачити, а не просто реагувати на зміну ринку” є переконливою. Як ця філософія сформувала ранню конструкцію вашої вертикальної архітектури LLM?

Ми побудували моделі розуміння, призначені для розуміння відносин і причинно-наслідкових зв’язків, а не тільки кореляцій. Архітектура адаптується безперервно до нових макроумових, потоків новин і геополітичних розробок. Цей адаптивний шар є центральним для нашої філософії: якщо ви хочете передбачити ринки, система повинна еволюціонувати так само швидко, як і сам світ.

Чи можете ви пояснити, як вертикальні великі мовні моделі відрізняються від загального призначення LLM, таких як GPT, і чому вони краще підходять для фінансових і товарних ринків?

У Permutable ми будемо багатокористувальницькими стеками, призначеними для спільної роботи і виконання кінцевих робочих процесів, традиційно оброблюваних цілими командами. Ми впевнені, що вони вже перевершують більшу частину ринку (див. наші результати за 1 рік), але ми також вважаємо, що найкращі результати виходять з поєднання цих агентів з висококваліфікованими інженерами і експертами галузі.

Вертикальна LLM вкладає фінансову онтологію – сутності, потоки, ланцюги поставок, макро-драйвери, кореляції. Її виходи не тільки текст, а структуровані рішення: драйвери, рівні впливу, оцінки впевненості, тому призначені спеціально для ринків.

Багато інститутів борються з модернізацією своєї аналітичної інфраструктури. Як ваша система, заснована на розумінні і адаптивній архітектурі, замінює спадкові системи практичним чином?

Ми побудували системи LLM з самооцінкою і безперервним моніторингом в їхньому ядрі. Метою є збереження людського нагляду зосередженим і мінімальним, при цьому забезпечуючи надійність. Реальність полягає в тому, що інновації всередині великих інститутів надзвичайно важкі, оскільки культурні і структурні блокатори часто заважають цьому.

Де організації мають правильну культуру і лідерство, трансформація драматична. В кінцевому підсумку, ті, хто приймає цей зсув, прискорять; ті, хто не робить цього, можуть боротися за те, щоб залишитися актуальними.

Trading Co-Pilot – це цікавий розвиток. Як він використовує реальний час сентименту і макроекономічних даних, щоб дати трейдерам перевагу?

Наша система сканує сотні тисяч статей в реальному часі і видає ті, які насправді мають значення – разом з аналізом, згенерованим майже миттєво. Це виходить далеко за межі того, що може виробити стандартна пошукова LLM. Це по суті живий двигун розуміння, який сидить поряд з кожним трейдером, постійно оновлюючи свій погляд на світ.

Прозорий штучний інтелект стає все більш критичним у регульованих галузях. Як Permutable забезпечує прозорість і підзвітність у своїх моделях і виходах рішень?

Наш ключовий диференціатор полягає в тому, що кожен вихід моделі повністю відстежується до точної статті, часу і джерела. Ми знижуємо галюцинації, щільно контролюючи межі завдання кожної моделі. Все це супроводжується вбудованим аудитом з прозорістю, закладеною в核心 архітектури.

Ваші партнерства зараз охоплюють постачальників даних, торгові платформи і аналітичні компанії. Що виглядає ідеальне стратегічне партнерство для Permutable, і як ці колаборації підвищують ваш глобальний охоплення?

Ми шукаємо партнерів, які співпадають з довгостроковою візією Permutable: введення штучного інтелекту, керованого реальним часом ринкової розвідки, в основні потоки рішень глобальних ринків. Ідеальний партнер має міжнародний охоплення, сильну екосистемну авторитетність і можливість допомогти масштабувати нашу розвідку і інсайти по декількох регіонах і класам активів.

Ви згадали мету побудови “світової моделі для капітальних ринків”. Що виглядає така модель у практиці, і які виклики повинні бути подолані, щоб досягти цього?

Світова модель ефективно відображає і розуміє, як ціни торгівельних активів взаємодіють і впливають один на одного – незалежно від того, чи це суверенний борг, ФХ, товари або навіть щось таке конкретне, як ціна кави. Це єдина репрезентація глобальної динаміки ринку.

Як ви бачите адаптивний штучний інтелект, що перетворює швидкість і точність прийняття рішень для менеджерів активів, хедж-фондів і інших фінансових інститутів протягом наступних п’яти років?

Коли мене запрошують на засідання ради директорів, я знаю протягом першої хвилини, чи є ця організація здатною пройти через трансформацію штучного інтелекту. Культура – це все.

Це факт, що багатозначний штучний інтелект об’єднає звіти, новини, зображення, дані потоку і сигнали цін в один шар розуміння. І що хедж-фонди будуть рухатися ще далі вперед, оскільки вони адаптуються швидше. Але багато великих торгових організацій поряд з найяскравішими і найкращими ще мають команди, що опираються інноваціям – вони просто не усвідомлюють, як швидко змінюється ландшафт.

Нарешті, оскільки штучний інтелект продовжує змінювати торгівлю і аналіз, що вас найбільш цікавить про наступний рубіж для Permutable AI і ширшої екосистеми фінтех?

Ми вважаємо, що багатокористувальницькі системи стануть домінуючою основою, хоча інструментування ще дозріває. Що мене найбільш цікавить, це те, що переможцями в торгівлі і аналізі будуть інститути, які найбільш готові і здатні адаптуватися – і саме там знаходиться бачення Permutable.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Permutable AI.