Tag: 金融データ会社のOGであるBloombergは強力な新しいAIエージェントを持っていますどのように構築されたかは他の人のための教訓を提供します幸運

こんにちは。 Eye on AIへようこそ。今回のエディションでは...中国はMetaのManus購入をブロックしています...OpenAIは売上高と成長目標には達していません...バニー・サンダースが中国のAI専門家を国会議事堂パネルに招待することにした決定は、中国のマッパの怒りを呼び起こした。企業の販売のための戦いで、OpenAIとAnthropicはどちらも金融サービス会社をターゲットにしました。それは驚くべきことではありません。犯罪者がなぜ銀行を振るのかについての古い冗談は次のとおりです。お金のあるところがまさに銀行です。 OpenAIには、まだリリースされていないエージェントAI財務分析製品を構築するのに役立つ元投資アナリスト大隊がいると推定されています。 Anthropicは、Claude Code、Cowork、およびClaude for Finance製品の財務モデリング技術をリリースしてきました。スタートアップ Samaya AIは、金融セクターにもAIツールを構築しています。そして、私の同僚であるJeff John Robertsがこの有益な最近の記事で扱ったように、AIを使用する新しい金融アドバイスツールもたくさんあります。プロの金融データと分析ツールのOGはもちろん、Bloombergです。コア製品と呼ばれる会社の「ターミナル」へのアクセス（データがもはや専用のマシンを介して配信されなくなった場合）は、依然としてすべてのトレーダー、投資銀行家、およびヘッジファンドの量子の必須ツールと見なされます。私が2019年に会社を去り、Fortuneに来る前に、Bloombergは機械学習と大規模言語モデルを使用してこれらの機能にはるかに直感的にアクセスし、新しい種類のデータ分析をサポートし始めました。そしてこの努力は、特に2022年に生成されたAIチャットボットがデビューし、最近エージェントAIが発展して以来さらに加速されています。私はここでFortuneでAIに対するBloombergの進捗状況について定期的に書いています。しかし、私は最近、ロンドンのオフィスで開かれた「金融分野のAIサミット」に出席し、会社がBloombergの歴史上最大のターミナルレビューと主張する新しい「AskB」機能を発表したとき、まだ驚いて感動しました. AskBを使用すると、ユーザーは自然言語を使用して端末の機能と機能をナビゲートできますが、それ以上の機能を実行します。システムはエージェントとして機能し、投資画面を構築し、洗練された財務モデリングと特定の株式の上昇と下落を含む完全な研究報告書を即座に生成します。Bloomberg自体で構築された一部のモデルや、Anthropicなどの主要なAIモデル企業の他のモデルを含む、さまざまなAIモデルを内部的に使用するAskBは、BloombergがAIベースのスタートアップの潜在的な脅威を深刻に受け入れていることを示しています。私はBloombergの最高技術責任者であるShawn Edwardsと一緒に座り、BloombergがAskBをどのように構築したかについてさらに質問を受けました。彼が言ったことのほとんどは、実際のビジネス価値を提供するためにエージェントAIを取得しようとするすべての業界の企業についてのレッスンを含んでいます。データは差別化要因だからといってAIが助けることができないという言葉ではない。 Edwardsは、AIエージェントがBloombergのデータセットの構築方法を劇的に加速したと述べた。 4ヵ月半がかかったデータ収集には2日かかると彼は言います。これにより、かつてデータの入力と整理に専念していた大規模なチームが解放され、これらの多くは内部評価の構築に再配置されました。強力な評価の構築これは私たちに2番目の大きな教訓をもたらします。良い内部評価を構築することは、AIエージェントからROIを導出するために重要です。 Edwardsは、「評価はいくら強調しても過度ではなく、有用で信頼できるシステムを構築する上で成否を左右します」とEdwardsは言います。この評価を作成することは、過去2年間にBloombergが経験した最大の「文化的変化」の1つであると強調しています。評価を構築するのは容易ではなく、コストも安くはありません。これには、ドメインの専門家（この場合、債券契約の専門家、株式アナリスト、市場構造の専門家、さらにはBloombergジャーナリスト）とエンジニアリングおよび製品チームとの緊密な協力が必要です。 Bloombergは、サブエージェントのベンチマークを作成し、ワークフロー全体を評価するのに役立つように、専門家を本業から引き出そうとしました。 AIモデル自体を評価者として使用すると、簡単なケースを解決できるとEdwardsは言います。しかし、他のすべてには人間の評価者が必要です。彼はこれらの評価を構築することによって、BloombergはAIエージェントの仕組みに関する専門家の「暗黙の知識」をエンコードしていると述べています。複数のモデルを使用すると、コストを削減するのに役立ちます。次に、コスト規律は基本です。これは、ワークフローがマルチモデルでなければならないことを意味します。 AskBは、商用フロンティアモデルとオープンモデル、および独自の内部モデルを組み合わせて、クエリをワークフローに必要な信頼性とパフォーマンスで特定のタスクを処理できる最も安価なモデルにルーティングするとEdwardsは言います。最後に、次のパイオニアは積極的です。今後何が出てくるのか尋ねられたとき、Edwardsはエージェント間のワークフローと常時データ監視と答えました。彼はBloombergが金融顧客の「目と耳」になり、各顧客の立場、ミッション、戦略について世界を観察し、明らかなだけでなく、2次および3次効果を表明したいと考えています。洪水のために、あなたが長い間保有している会社のサプライヤーのための部品を作る工場が崩壊しました。 Edwardsのビジョンによると、AskBはユーザーが質問しようとする前に問題を伝えます。そのビジョンを達成するのは難しいでしょう。しかし、この種の予防的で常時待機しているエージェントは、多くの企業が望む場所です。 Bloombergは、その方法に沿ったいくつかの主要なステップを示しています。AIの運Anthropic 氏は、数週間のユーザーの反発の後、Claude...