GPT新闻 新闻 AI走进金融业干“苦力”:对冲基金开始部署ChatGPT处理繁重工作

AI走进金融业干“苦力”:对冲基金开始部署ChatGPT处理繁重工作

关于人工智能的最新炒作正在推动股市大幅上涨,人们押注一个新的创新时代即将到来。然而,对于那些将计算技术的进步作为投资优势的基金经理来说,相对于由ChatGPT开启的新时代带来的崇高意义,AI现在扮演着一个更为实际的角色:将繁重的工作自动化。…

关于人工智能的最新炒作正在推动股市大幅上涨,人们押注一个新的创新时代即将到来。然而,对于那些将计算技术的进步作为投资优势的基金经理来说,相对于由ChatGPT开启的新时代带来的崇高意义,AI现在扮演着一个更为实际的角色:将繁重的工作自动化。

对冲基金认为,所谓的生成式人工智能已经在帮助人们加快完成那些众所周知会摧毁华尔街初级员工精神的平凡任务——从审查大量市场研究报告到编写基本代码和总结基金业绩。

聊天机器人最终可能有助于提高物质效率,并可能会以牺牲工作为代价,为人类提供更有价值的工作。但现在谈论这个话题还为时过早。

在系统性量化对冲基金Campbell & Co.,其量化师花了数月时间尝试使用ChatGPT背后的技术来总结内部研究并编写样板代码。然而,事实证明,生成式人工智能工具尚没有达到能改变他们日常投资方法的地步。

事实上,人工智能的应用早已遍布在华尔街的各项工作中,包括从用于计算信贷风险的机器学习算法,到扫描新闻进行交易的自然语言处理工具。而现在,华尔街正探索以OpenAI的聊天机器人为主的最新流行工具生成式人工智能,该工具在经过大量输入训练后,可以遵循指令并创建新的文本、图像或其他内容。华尔街使用该工具的想法是,如果机器读取到足够的金融信息,它就可以合理地为期权定价,建立投资组合或分析公司新闻标题。

随着对冲基金尝试这些工具的最新迭代,它们的最终目标是提高投资业绩。目前,提高生产力——加速编码、研究和客户沟通——是最明显的好处。这就是为什么像Citadel创始人Ken Griffin这类对冲基金负责人认为,这些工具将使“大量工作”自动化。据悉,Citadel目前正在就企业范围内使用ChatGPT的许可进行谈判。

全球最大的对冲基金之一——英仕曼的负责任投资(RI)首席投资官Rob Furdak表示,ChatGPT能做的事情包括审查一系列特定主题的学术论文和检测数据集中的基本模式来加快研究的初步阶段。

“研究过程的很大一部分是清理数据,映射数据,然后进行初步分析,”Furdak表示,“ChatGPT可能会说,‘这是一个有趣的假设,这里还有更多你可能想看一看的假设。’”

另外,他指出,该公司还在考虑将投资者关系的繁重工作自动化,因为ChatGPT可以通过综合市场数据和基金回报来轻松解释业绩。

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以上是ChatGPT如何帮助金融研究的一个例子

诚然,华尔街已经充斥着许多知名的计算机奇才、算法交易部门、量化对冲基金和高频做市商,对他们来说,ChatGPT的功能可能并不新鲜。但可以说,这一工具的突然普及和生成式人工智能实际功能的进步,同样推动了当前的狂热。

并且,早期的研究表明,聊天机器人确实代表了时代的进步。例如,美联储研究人员发现,在将央行声明中的句子归类为鸽派或鹰派方面,ChatGPT优于谷歌的BERT等现有模型。

芝加哥大学的一篇论文显示,ChatGPT可以从企业臃肿的信息披露中提炼出本质,从而解释随后的股市反应。学者们还表示,它可以提出研究思路、设计研究,甚至可能决定投资什么。

Intech Investment Management的首席数据科学家Peter Cotton最近也被这款聊天机器人所吸引。他在Github上发布了一段与ChatGPT的对话,用它来编写提取数据和进行预测的代码。

“我的整个工作流程发生了巨大的变化,”他表示,“我对里面储存了这么多知识感到惊讶。”

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GPT-3、GPT-4和一位美联储分析师如何解释他们对美联储声明中句子的分类

不过,就目前为止,这项技术还不完美。例如,ChatGPT会编造事实,并对相同的提示给出不同的回答,而且该工具只接受到2021年底的数据训练。与此同时,在一个商业机密受到严密保护的行业,许多人仍对依赖外部软件犹豫不决。

Campbell首席执行官Cole表示,出于这个原因,公司内部正在试验使用一套开源模型,虽然处理能力不及ChatGPT,但胜在整套系统能够在本地部署、本地运行。

他表示:“我们必须非常小心这些类工具的IP泄露风险,因为使用ChatGPT,你是在向OpenAI服务器发送查询。”

另外,虽然对冲基金仍只是在探索生成式人工智能在各方面应用的可能性,但这种工具未来可能会对该行业人力资源造成不可预知的影响。

英仕曼波士顿子公司Man Numeric首席执行官Greg Bond认为,对于缺乏技术专长,但具有创造力、能提出正确问题的员工来说,这项技术可能是一个机会。

“如果我们假设全球的研究效率正在下降,你可以雇佣更多的员工,也可以雇佣一些数字研究人员,他们会对你现有的研究和技术人员起到倍增作用,”Bond表示,“但最终,如果我们能够实现创新过程本身的自动化,那将是一件好事。”

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