¿Cómo se crean kensho y alphasense?
Prólogo - Espíritu industrial
La Revolución Industrial no fue ni la era del algodón ni la era del vapor, sino una era de progreso.
De 1964 a la década de 1960, la Revolución Industrial comenzó con la industria textil del algodón británica y luego se extendió a la minería, la fundición de hierro, el transporte y otras industrias. Desde la lanzadera y la máquina giratoria hasta la máquina de vapor y el motor de combustión interna, innumerables inventos científicos y tecnológicos que encarnan la sabiduría humana iniciaron las cinco principales revoluciones industriales modernas.
Watt, el inventor de la máquina de vapor, escribió una vez una autobiografía en tercera persona: "Su mente se detenía en cómo hacer una máquina excelente y barata". Por sus funciones y belleza, esta búsqueda del valor económico representa la cima del desarrollo de la racionalidad tecnológica europea en los últimos 1.000 años.
En una era en la que la tecnología está liderando rápidamente los cambios sociales, innumerables pioneros se sienten atraídos por ciertos "factores inductores", que no son sólo avances tecnológicos, sino también precios bajos. Este "factor inductor" causado por el valor económico simbolizaba un nuevo potencial que podría encender la imaginación de estos astutos y decididos pioneros tecnológicos y comerciales. En otras palabras, las causas inductoras indican claramente que las empresas basadas en innovaciones relevantes serán competitivas en costos [1].
Innovación financiera y tecnológica
La revolución tecnológica estalla cada 40 a 60 años, y el proceso de transformación que trae afecta a todos los aspectos de la sociedad. En toda revolución tecnológica, el capital financiero es el cliente más dispuesto y audaz de los productos y servicios generados por la nueva revolución tecnológica. Está siempre dispuesto a acelerar las transacciones, ampliar áreas de negocio y al mismo tiempo impulsar cada revolución tecnológica de forma indirecta pero sumamente importante.
Por cada innovación en infraestructura, tecnología y organización, algunas han acelerado el movimiento de bienes y la transferencia de información. Estas innovaciones a menudo pueden provocar cambios en los sectores monetario, bancario y financiero. Después de la apertura del Canal de Suez, los barcos, las líneas telegráficas internacionales y otras cosas que facilitaban el comercio internacional fueron ampliamente financiadas por capital. En varias de las revoluciones de la información iniciadas en Estados Unidos, los bancos fueron los primeros clientes de oficinas de correos, ferrocarriles nacionales y telégrafos de bajo costo, y estuvieron entre las primeras instituciones en utilizar teléfonos, máquinas de escribir y calculadoras.
La Junta de Intercambio de Chicago se fundó en 1848, el año en que se instalaron las líneas telegráficas de la ciudad. Durante los años siguientes, los comerciantes establecieron instituciones de futuros similares en varios otros centros comerciales importantes.
En 1887, Greene, entonces presidente de Western Union, la compañía de telégrafos más grande de Estados Unidos, dijo que al menos el 87% de los telegramas transmitidos por Western Union estaban relacionados con negocios, y la mayoría de los telegramas comerciales eran especulativo. La mayor parte de este intercambio especulativo de telegramas "no se transporta y, a menudo, no se envía". Por lo tanto, Green creía firmemente que el telégrafo era "esencialmente un accesorio del comercio y la especulación, que requería comunicación y respuesta inmediatas" y no era un medio de comunicación de masas [2].
En aquella época, un editor de negocios comentó una vez que antes de la comercialización del telégrafo, los comerciantes podían utilizar información remota de precios conocida de antemano para especular sobre productos agrícolas a gran escala. Después de la comercialización del telégrafo, debido a que los datos sobre precios podían transmitirse rápidamente a través del telégrafo, los métodos originales de especulación y arbitraje de los comerciantes ya no existían. En lugar de ello, se comienza a especular adivinando el precio probable de los productos agrícolas en una fecha específica en el futuro. De esta manera, el tiempo sustituye al espacio como la mayor incógnita. Según estimaciones de los editores, los productores de estos productos agrícolas perdieron alrededor de 40 millones de dólares al año debido a esta especulación, pero después de la comercialización del telégrafo, esta pérdida se redujo a una vigésima parte de la cantidad original.
La esencia de las finanzas es la transmisión de información y la generación de expectativas de acciones y resultados. El sistema financiero, ya sean bancos, mercados primarios o mercados secundarios, es una red de distribución de información. Cuando esta expectativa se cumple con mayor precisión y rapidez a través de las redes de información, se crea riqueza. Por tanto, cada revolución de la información: el lenguaje, la escritura, la imprenta, el telégrafo, el teléfono, Internet, el teléfono móvil... ha creado una revolución financiera.
La era en la que vivimos ahora es una era en la que una nueva revolución financiera está a punto de tener lugar. El detonante esta vez es la inteligencia artificial. La inteligencia artificial remodelará las redes de información financiera, ayudando gradualmente a los canales de transmisión y procesamiento de información que tradicionalmente se realizan mediante la experiencia y el contacto con las máquinas, y haciéndolos automatizados e inteligentes.
Quieren industria de la información en lugar de agricultura y minería de la información.
En el ámbito de la informatización financiera hemos visto la llegada de innumerables empresas de base tecnológica, pero también se han salvado todo tipo de empresas, grandes y pequeñas. Examinaremos estas empresas desde la perspectiva del procesamiento de datos financieros en información financiera.
Un modelo empresarial puede denominarse "agricultura de la información". Dependen de la mano de obra para extraer datos de algunos "recursos naturales" y carecen de la capacidad de ampliar la reproducción a gran escala. Este tipo de "agricultura" es difícil de realizar un procesamiento profundo de datos. El valor agregado de los datos es limitado, la cadena industrial es corta y el valor de la información producida es limitado.
Otro modo es la "minería de información", que utiliza algunas herramientas mecánicas para extraer algunos datos estructurados existentes y ensamblarlos en información más valiosa en un escenario determinado. Este tipo de minería es mejor que la agricultura, pero la desventaja es que las categorías de minería son limitadas, muchas personas pueden dedicarse a la minería, las barreras técnicas no son lo suficientemente altas y el valor agregado es limitado.
¿Qué es entonces la "industria de la información"? Todos sabemos que Ford tocó la campana del modelo moderno de producción industrial en masa.
¿Qué hizo posible la producción en masa a lo largo de la historia? Volvamos a principios del siglo XX cuando Ford estaba mejorando el Modelo T.
En 1908, en vísperas del lanzamiento del Modelo T, el ciclo medio de trabajo de cada ensamblador de Ford, es decir, el tiempo empleado en trabajar antes de empezar a repetir la misma operación, ascendía a 514 minutos. Para la primavera de 1913, Ford tuvo una nueva iniciativa en su nueva fábrica de Highland Park, Detroit, que fue la instalación de una línea de montaje móvil. Los trabajadores se quedan en un lugar y no tienen que caminar, pero la línea de montaje les entrega los automóviles. Esta innovación acortó el ciclo de trabajo del trabajador de 514 minutos a 1,9 minutos, y la eficiencia de producción del automóvil se multiplicó por diez y cientos de veces. Este tipo de línea de montaje móvil se conoce comúnmente como "línea de montaje" en las fábricas modernas.
La razón por la que Ford pudo innovar en el modelo de producción intensiva a gran escala fue porque técnicamente superó el problema de la "deformación por deformación de las piezas mecánicas después del tratamiento térmico", que era el enemigo de las piezas que no podían Estar estandarizado en el pasado depende de los maquinistas para pulirlo a mano una y otra vez. Una vez resuelto el problema de deformación por alabeo de las piezas, se puede reducir el número de piezas y se pueden conectar fácilmente entre sí.
Por lo tanto, para hacer posible la industria de la información financiera, también se necesita una tecnología que pueda superar varias "estandarizaciones de datos financieros". Necesitamos realizar un procesamiento de datos en profundidad y lograr lo último en análisis de párrafos, oraciones y entidades. Necesitamos estructurar y materializar diversos documentos financieros y extraer sus metadatos, lo que resulta en la reorganización y automatización de miles de datos. De los datos a la información y, finalmente, a la construcción de una red profunda de conocimientos financieros, esta es la industria de la información financiera que queremos.
AlphaSense: una nueva generación de motor de conocimiento financiero
En la lista Forbes de 2016 de las 50 principales empresas de tecnología financiera de EE. UU., apareció una empresa que cotiza en bolsa llamada AlphaSense.
A través del análisis de AlphaSense y sus productos de la competencia, estos productos se parecen más a sistemas de motores de conocimiento financiero de próxima generación que a plataformas de datos de información financiera o motores de información financiera. Pero antes de presentarlos, repasemos primero los conceptos y las relaciones progresivas de datos, información y conocimiento.
Los datos son una señal que refleja el estado de movimiento de las cosas objetivas. Se detectan mediante órganos sensoriales o instrumentos de observación y forman datos en forma de palabras, números, hechos o imágenes.
La información es el procesamiento de datos para correlacionarlos entre sí para formar un texto que responda a una pregunta específica, así como información que se interpreta con un cierto significado en forma de números, hechos, imágenes, etc.
El conocimiento no es una simple acumulación de datos e información, sino información que puede utilizarse para guiar la práctica. El conocimiento es la síntesis del conocimiento y la experiencia adquirida por las personas en la práctica de transformar el mundo.
En escenarios de investigación de inversiones, los analistas generalmente necesitan obtener una gran cantidad de "material" en forma de datos, información y conocimiento de noticias, informes financieros e informes de investigación, y luego usar su propia lógica. y visión del mundo para combinar estos materiales en decisiones de inversión. Según la dificultad de obtener el material, lo dividimos en cinco niveles, de simple a difícil:
1. Información y datos recientes sobre empresas, industrias, mercados, etc. (empresa, precio de acciones, volumen de negociación). , etc.)
p>2. Indicadores relevantes e información de datos (IPC, volumen de carga, varios gráficos de escala de la industria, etc.)
3. conclusiones bajistas)
4. Nueva evidencia (base fáctica para respaldar la afirmación)
5. Lógica y marco de investigación de otros (toda la red de conocimiento)
Para quienes se dedican a la industria de la información y las empresas mineras de información financiera, sus productos no son más que terminales de datos financieros o plataformas de información. La información de datos en los primeros tres niveles está disponible para los usuarios, pero su procesamiento de información y conocimientos en profundidad en los dos últimos niveles es algo débil. Entonces, ¿cómo resuelven empresas como AlphaSense los problemas de los analistas de este nivel dentro de una organización a través de sus productos?
Su producto consta de tres partes: motor de búsqueda semántica avanzada, sistema interactivo de gestión del conocimiento y sistema de colaboración de documentos (conocimiento). Los investigadores de inversiones obtienen diversos "materiales" a través de motores de búsqueda semánticos avanzados; en sistemas interactivos de gestión del conocimiento, los materiales se pueden recopilar y gestionar de forma selectiva, en los sistemas de colaboración de conocimientos, los materiales se pueden procesar y reorganizar;
Cuando las porciones de conocimiento se vuelven lo suficientemente sofisticadas como para que las personas las busquen, administren y reorganicen, se trata de una etapa incipiente de industrialización de la información financiera y, hasta cierto punto, es una red preliminar de conocimiento financiero.
ken sho - provocando una nueva ronda de competencia militar
Echemos un vistazo a otra importante empresa de tecnología financiera, Kensho. Su fundador es un estudiante de doctorado en la Universidad de Harvard y el equipo de ingeniería es de Google. y los mejores ingenieros contratados por Apple, financiados por Google y Goldman Sachs. Se dice que su tecnología de inteligencia artificial hace que todos en Wall Street se sientan inseguros, y la propia empresa también es bastante actual. Gracias a todo el revuelo mediático, siempre lo mencionamos con un poco de asombro. ¿Es cierto que las máquinas sustituirán a los humanos? Incluso reemplazando a aquellos analistas de Wall Street que se encuentran en la cima de la sabiduría humana.
Debido a los canales, los productos de Kensho siguen siendo una “caja negra” para la mayoría de nosotros, y sólo podemos considerarlos cuidadosamente a través de información periférica diversa. Daniel Nadler, fundador y director ejecutivo de Kensho, es un ejemplo clásico de élite.
Tiene un doctorado en economía de la Universidad de Harvard y pasó un tiempo como académico visitante en la Reserva Federal.
En la conferencia anual de fintech celebrada en el MIT en 2015, Daniel contó al público toda su historia como Kensho[3]:
“Yo trabajaba en la Reserva Federal en ese momento, Había un montón de herramientas como Bloomberg, Reuters y Capital IQ en mi escritorio, pero según mis conocimientos sobre política, fenómenos meteorológicos, entorno geográfico y otra información, el software que utilizaba todavía no podía resolver el problema de lo que Quería comprar, especialmente Fue un análisis de datos basado en eventos ... Más tarde fui a la costa oeste para encontrar la visión de Google es organizar toda la información del mundo, pero ¿por qué Google todavía no puede organizarme? Financial Scholar?
".... Estuve unos meses en Google y les dije, ya que su objetivo es organizar la información del mundo, y ya que hay tanta información desestructurada y organizada en el campo financiero. ¿Alguien no debería hacer algo? Convencí a Google, por lo que se convirtió en nuestro patrocinador inicial y nos brindó muchos ingenieros excelentes. ”
Daniel Nadler ha sido un crítico abierto del estilo de negocios de la vieja escuela de Mike Bloomberg (fundador de Bloomberg Terminal), diciendo que es como un tipo que sabe cómo ganar un segundo título de General en la Guerra Mundial. (no la futura guerra mundial)
Pero también hay algunas críticas al propio Kensho. En Zhihu, un usuario de Nueva York compartió su experiencia al usar los productos Kensho. Aquí hay un resumen: “Bloomberg podría copiar esto fácilmente. gadget y hacerlo 100 veces mejor”. Resolvamos realmente lo que está haciendo Kensho [4] Daniel en una entrevista Introducción, Kensho consta de dos líneas de negocios en dos departamentos: uno es el departamento de análisis de riesgos, que ayuda a los grandes bancos y otro. Las instituciones financieras entienden que los riesgos no comerciales no son riesgos de mercado, pero utilizan datos históricos para ayudarles a analizar la exposición al riesgo causada por otros factores influyentes. Otra línea de negocio importante es el análisis de los medios comerciales globales. ha reconstruido el motor de análisis de los medios de televisión comerciales. Por lo tanto, kensho es una empresa de medios por un lado y una organización de servicios de control de riesgos bancarios por el otro. /p>
Echemos un vistazo primero a la línea de negocio de riesgo bancario. Como experto financiero que alguna vez trabajó en la Reserva Federal, Daniel tiene la capacidad y los canales para hacer negocios como American Consumer News and Business Channel (NBC Global Group). También se espera un desarrollo fluido del negocio de los medios. La naturaleza de la televisión comercial hace que los canales de noticias y de negocios estadounidenses no tengan grandes expectativas sobre las capacidades analíticas de Kensho. Después de todo, lo más importante para un medio televisivo es la velocidad de las noticias, después de todo, el tiempo que una noticia permanece en la mente. La capacidad de la audiencia es muy limitada. Proporcionar análisis y conclusiones eficaces lo antes posible después de que ocurra el incidente es la clave para derrotar a los pares de los medios. Por un lado, Ask-Kensho puede aportar un truco a los medios y, por otro lado. , de hecho es un medio para mejorar la competitividad.
A través del análisis anterior, podemos ver que las dos líneas de negocios de Kensho son competentes y valiosas, entonces, ¿qué causó los rumores de que "Kensho reemplazó". ¿Analistas de Wall Street"? El "culpable" debería ser Goldman Sachs, porque Goldman Sachs no sólo es un inversor en Kensho, sino también su cliente. Echemos un vistazo al siguiente informe[5]:
Kensho's Los principales clientes de Goldman Sachs son vendedores en las salas de negociación del banco, que en los últimos meses han utilizado el software para responder preguntas sobre la compra y venta de acciones de energía y materias primas. Estas personas quieren saber cómo deben combinar sus inversiones en respuesta a la consultoría. El furioso fuego de la yihad en Siria.
En el pasado, estos vendedores basaban sus conclusiones en eventos recientes y reacciones del mercado. Para clientes particularmente valiosos, los representantes de ventas pueden solicitar a los analistas de investigación de Goldman que realicen. un estudio más completo, profundizando en acontecimientos noticiosos pasados para conocer cómo reaccionó el mercado ante cada situación. El problema con este enfoque es que cuando salen los resultados de la investigación, la oportunidad comercial ya se ha esfumado.
Kensho solo presta servicios al departamento de ventas de Goldman Sachs, ayudándoles a responder rápidamente a las consultas de los clientes y permitiendo que este personal de ventas organice mejor la información superficial. Otra función de Kensho es ayudar a algunos investigadores a realizar algún trabajo de nivel básico, en lugar de "solía pasar dos días a la semana haciendo este tipo de cosas" o "solía contratar gente para que no hiciera nada más que una cosa". Tarea.
Kensho ciertamente puede servir a los principales bancos de inversión, pero reemplazar verdaderamente a los "analistas" y dejar a más personas desempleadas en los bancos de inversión, puede ser simplemente un "hermoso malentendido" o simplemente un "buen deseo".
Pero si Kensho realmente tiene capacidades analíticas comparables a las de los analistas de Wall Street y se convierte en una herramienta que los inversores públicos pueden utilizar, en realidad promoverá la eficiencia del mercado. Por ejemplo, un puñado de fondos institucionales observan una señal y la utilizan para construir una estrategia rentable. Sin embargo, con las poderosas capacidades analíticas de Kensho, también capturará información y la hará pública, y las ventajas de las principales instituciones debido a la asimetría de la información desaparecerán por completo. A medida que más y más participantes del mercado utilicen la misma estrategia, esto eventualmente conducirá al fracaso de la estrategia.
Por lo tanto, los precios de mercado reflejan “toda la información disponible” más rápidamente y en mayor medida.
Al igual que el telégrafo en el siglo XIX, no eliminó por completo la especulación de los empresarios con productos agrícolas, pero cambió la naturaleza de la especulación y redujo las pérdidas de los agricultores que se encontraban en una posición vulnerable en ese momento. Si Kensho realmente aplica la tecnología de inteligencia artificial a un estado crítico y cambia nuevamente la naturaleza de la especulación financiera moderna, entonces Bloomberg, Reuters e incluso otras instituciones financieras tendrán que verse obligados a unirse a la carrera por la mejora armamentista para evitar pasar de líderes a convertirse en rezagados. .
Resumen
En la era de la inteligencia artificial, AlphaSense está construyendo un motor de conocimiento financiero y Kensho está provocando una nueva ronda de carrera armamentista. Estos pioneros están lanzando una revolución industrial en la información financiera. . Una vez que comience la revolución, ¿podemos predecir quién será el futuro más brillante?
También deberíamos ver que así como la primera revolución industrial fue un proceso histórico largo, la revolución industrial de la informatización financiera no se completará en unos pocos años. En esta etapa inicial, me temo que todavía se encuentra en la etapa de construcción de varias partes del "motor central financiero inteligente". El análisis financiero está pasando gradualmente de la "agricultura" que se basa en el trabajo manual y la "industria artesanal" que se basa en la experiencia a la estandarización de las "piezas". Lo más importante no es la visión final, sino cómo diseñar un camino de desarrollo razonable impulsado por el mercado. AlphaSense se basa en el descubrimiento y reorganización de conocimientos financieros fragmentados, y Kensho se basa en la rápida difusión y descubrimiento de información superficial. Estos son vínculos intermedios necesarios para la visión definitiva. Desde el preludio hasta el clímax, se trata de buscar la verdad en los hechos y no ser demasiado ambicioso.
*Nota: Algunas de las ideas e información de este artículo provienen de las siguientes referencias*
[1] Apalancamientos de la riqueza: innovación tecnológica y progreso económico
[2 ] "La información cambió Estados Unidos"
[3] Un discurso del fundador de Kensho subido por un internauta a YouTube.
[4] Preguntas y respuestas de Zhihu: "¿Por qué Goldman Sachs favorece a Kensho?"
[5] Taller Alpha: "Cómo la empresa de inteligencia artificial Kensho está cambiando Wall Street"