Intervju: Amanda Stent, šef AI strategije i istraživanja, Bloomberg

Otkrijte, analizirajte, sažeti

Danas je odresan za AI strategiju na Bloombergu, što kažu da se “nagne u AI već duže vrijeme”, a da su se daleko od praznog platna “, kada su se pridružili 2016. godine, a da je tehnologiju od 2009. godine. Povratak, gigant za 2009. godinu. “Bilo je to tržišno osećaj, pa – ne da sam sretan ili tužan u vezi s tim – to ukazuje na to da će cijena nečega ići gore.”

Trenutno se stent jako fokusira na generativni AI (GENAI). “Naš fokus ovih dana, kao i svi drugi mislim, na GENA i kako možemo učiniti najefikasniju upotrebu da riješi stvarne probleme klijenta.”

Stent kaže da Bloomberg radi sa tri vrste podataka: strukturirani podaci, koji je vremenski niz cijena; Nestrukturirani podaci, koji uključuju vijesti, rezultate kompanije i istraživanje; i komunikacijski podaci.

“GENAI zaista može pomoći klijentima koji će izvući djelotvorne uvide iz tih vrsta podataka.” Bloomberg danas koristi Genai kako bi pomogao klijentima da otkriju, analiziraju i sažeti svoje podatke.

Jedna od najranijih stvarnih primjena GENAI-a na Bloomberg-u bila je za rezimiranje transkripta za zaradu. “Sažemo pozive zarade – klijenti ne moraju da postavljaju pitanja, oni samo dobijaju sažetak kojim se radi tehnologijom, ali informiše stručnjaci za temu koji imamo u Bloombergu”, kaže Stent.

“Umjesto da budete generički sažetak, imamo 13 kategorija informacija koje su stručnjaci za predmet, poput analitičara i menadžera portfelja, zanimaju kada slušaju zaradu.

“Kompanija za klijente videće metke pod temom, a kad bi se na njemu kliknuli, to će ih tačno tamo u tome da se pojave informacije koje se pojavljuju informacije.” To se naziva transparentnoj atribuciji, a mi želimo da korisnici provjere informacije iz GENAI-ja “, kaže Stent.

Bloomberg također koristi GENA za pružanje biltenih sažetaka vijesti ako je priča više od određene dužine. Klijenti također mogu postavljati pitanja dokumenata i skupova dokumenata za dobivanje informacija za teme koje su zainteresirane.

Svaki kupac koji koristi Bloomberg terminal ima pristup GENAI, kaže ste, a neke izgrađuju i vlastita rješenja.

“Postoje klijenti koji su vrlo tehnički sofisticirani i zaista se duboko naslonjuju u Genai i Agentic AI i udružuju se s nama za razvoj rješenja”, kaže Stent. “A postoje klijenti koji su manje sofisticirani ili malo više rizika, a nekako čekaju da vidite kako se to može učiniti efikasno i odgovorno.”

Navigacija rizika

Genai će imati dubok utjecaj na društvo, a iz tog je razloga da stručnjaci poput stenta trebaju razumjeti rizike. Jedan takav rizik je AI halucinacije.

“Morate biti sigurni da vaš model bude u toku, jer je u finansijskim uslugama važno. Morate biti sigurni da identificirate izvor ili izdvajanje informacija koje GENAI koristi, jer će se naići na haluciniranje – učiniće se – to će se baviti – učiniće i laž i laž kroz zube.”

“Morate osigurati da identificirate izvor ili izdvajanje informacija koje Genai koristi, jer je poznati rizik od GENAI-ja u tome što će halucinirati – učiniće stvari i laž kroz zube”

Amanda Stent, Bloomberg

U financijskim uslugama osiguravajući da su informacije koje se koriste za donošenje donošenja tačnih kritičnih.

“Kad god donesete odluku, ljudski ili sistem donosi odluku, što će uticati na drugo ljudsko biće, mislim da je zaista važno biti što je moguće objektivnije”, dodaje sitan. “Sada su kompjuterski sustavi dosljedni, ali dosljedni i objektivni nisu nužno isti stvar. Ljudi su manje dosljedni, ali obojica mogu biti subjektivni, a ne objektivni, a ne subjektivni.”

Ljudi iza mašine

U Bloomberg ima 350 AI inženjera, ali u smislu razvoja AI-a, još mnogo ljudi je uključeno, od raznih pozadina, kaže sten.

“Imamo i stručnjake za predmet koji pružaju unos podataka AI, a imamo AI informirane menadžere proizvoda. To je kolektivni tim širom kompanije.”

U pogledu vještina, organizacija traži u onima koji rade sa AI, to je kombinacija ljudi s jakim matematičkim pozadinama i onima koji su dobri u razmišljanju o problemima i identificiranju rješenja.

Možemo naučiti ljude kako da budu efikasni korisnici AI-ja bez potrebe da znam svu matematiku

“Naši AI inženjeri mogli bi imati doktorske stupnjeve, računarske nauke i matematike, dok će stručnjaci predmeta vjerovatno imati diplomski stupnjevi u financijskim uslugama, a potencijalno pozadina na brojnim klijentima”, kaže sten.

“Menadžeri prodaje i proizvoda mogu imati i pozadine kao Bloomberg klijente, a zaista su dobri u prepoznavanju zašto nešto gradimo i prevodemo klijenta za ljude koji ga grade.”

Sve ove različite vrste ljudi – kao što su providnost menadžeri, inženjeri, podatkovni naučnici, stručnjaci za temu, usklađenost, rizik i pravni stručnjaci – zaista su važni za razvoj solidnih AI rješenja “, kaže sten.

Na Bloomberg, Tech je osnovna, a stvaranje više poslovanja i poslova je predviđeni ishod povećane upotrebe AI, ali šta je sa širim društvom i industrijama?

Stent kaže: “U historiji nije došlo do revolucije koje nije dovelo do transformacije posla i više poslova, a mislim da je to istina i ovdje. Ai će povećati puno ljudi.”

Iako postoje određene vrste zadataka koji ljudi trenutno rade da više neće trebati učiniti, bit će novih vrsta zadataka, poput brzog inženjeringa, dodaje sten. “Možemo naučiti ljude kako da budu efikasni korisnici AI-a bez potrebe da saznaju sve to matematike.”