人工智能经常在华尔街上被批压。Huttenlocher兄弟们旨在证明他们的机器人债券卖方的怀疑论者。
由Hal Lux.
2000年12月
亚博赞助欧冠机构投资者杂志
用一台会思考的机器取代债券推销员似乎是一件显而易见的事情。机器人销售员的速度应该比人类快。它永远不会请病假。而且它肯定不需要拿到尼克斯队场边的门票就能成交。
这是人工智能的承诺，这种计算机程序，即来自经验的兴趣和分析和学习。在学术环境中，计算机已被教导要构建语法正确的句子，并且机器人通过试验和错误图案来学习完成手动任务。甚至有成功的商业应用程序，例如语音识别和文本分析系统，可以在没有人为干预的情况下回答客户，电话和电子邮件查询。
但事实证明，在构建复杂的金融交易或贷款、管理投资组合、选择有利股票或出售债券时，自动化判断和推理要困难得多。
只要问问Huttenlochers夫妇就知道了:卡尔(Carl)曾是约翰•梅里韦瑟(John Meriwether)命运多运的长期资本管理(Long-Term Capital Management)对冲基金的固定收益和股票衍生品交易员，他的哥哥丹尼尔(Daniel)则是康奈尔大学(Cornell University)的计算机科学教授。两人去年开始着手打造一个计算机化的债券销售机构，该机构以人工智能为动力，将固定收益市场系统化的销售覆盖提高到一个新的水平。他们的机器人销售员还没有一个朗朗上口的名字à la Deep Blue, 1997年击败了当时的世界冠军加里·卡斯帕罗夫的IBM国际象棋机器。现在，把这台专注于可转换债券的机器想象成深度贴现。
2000亿美元的可兑换债券市场是AI应用的有希望的目标。小，交易较薄，由相当复杂的证券组成，这是一个复杂的智力聚会的市场溢价。与其他债券市场不同，经销商和大型机构投资者进行大部分交易，换乘症市场最近曾经以众多小的对冲基金占主导地亚博赞助欧冠位。因此，一支卖方团队的销售人员和销售人员和贸易商将在50个可兑换问题的某个地方进行追踪和发出积极的市场。
输入Huttenlochers，基于互联网的软件程序。精心录制和分析机构投资者进入订单的偏好，深度折扣不断扫描市场符合投资者的历史贸易活动的订单流量。亚博赞助欧冠当它占据合理的机会时，该系统占据了一封向投资者交易的电子邮件，或者涉及制度账户的人类销售人员。
Huttenlochers的目标是通过他们位于旧金山的公司Intelligent Markets，将他们的技术授权给大型银行和交易所。他们说，他们的目的是帮助、而不是取代现场销售人员。卡尔说:“我不认为像我们这样的软件会比人类销售员100%专注于客户更好。”“我们并不是说我们创造了比任何人都聪明的东西。我们的意思是，这项业务的一部分具有重复性，而技术可以产生巨大的影响。”
人类智慧的性质很难掌握，人工智能可以更加令人思升。教授电脑棋，理解和回答一些口头问题，区分核反应堆和岩石，而大多数专家会说你已经从小编程到了人类智力方面的东西。在指定的市场级别执行贸易的软件将被视为智能，但在投资者可能倾向于清算时，可能会展示智能的计划。说丹Huttenlocher，“人工智能是利用机器来解决人们没有思想机器可以解决的问题。”
在许多方面，贸易是AI的完美市场。库存和债券基本上表达数量，计算机处理的语言。交易越来越多地迁移到自动化系统，使得更容易瞬间处理和分析投资者数据。和债券是相对可饮品的产品，一名寻找B级钢铁公司垃圾债券的投资者可能不关心他是否购买国家钢铁公司或LTV公司。相比之下，大多数在Amazon.com上的书籍买家不会考虑从黎明到颓废，过去500年的文化史，适合哈利波特和火神的替代品。
Huttenlochers并不是第一个或唯一一个开发和销售人工智能的创新者。和许多现代计算一样，人工智能的首次发展是在二战后，由英国计算机科学先驱、战时传奇密码破译家艾伦·图灵(Alan Turing)等人物领导。会思考的机器创造出了各种各样的机器人形象，比如在科幻小说《2001》(2001)中，由阿瑟·克拉克(Arthur Clarke)设定的会说话的独立计算机HAL在一次太空旅行中失控。在20世纪80年代一些商业应用开始出现之前，现实要平凡得多，仅限于麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology)人工智能实验室(Artificial Intelligence Lab)等地方的实验。同样，作为20世纪下半叶计算机行业的典型趋势，没有什么事情像技术专家和企业家所预期的那样发展得那么快。“人们对其中一些技术的期望太高了，”路易·索尔金德(Louis Salkind)说，他是一位机器人专家，现在为定量投资公司D.E. Shaw & Co管理资金。
人工智能应用确实在金融领域激增，但没有达到该领域的远见者曾经预测的程度。它们体现在向经纪客户提供报价和账户信息的简单语音识别系统中，以及可以在交易所之间选择最佳股票交易执行方案的无监督指令传递系统中。在消费者和小企业贷款领域，人工智能系统提高了信用评分技术，使几乎即时的信贷审批成为可能，至少在抵押贷款和信用卡等标准化产品上是这样。
但也有很多失望。在20世纪80年代和20世纪90年代，众多试图将人工智能应用于贸易和投资管理的人来临。一个高度宣传的AI技术用于股票拣选是神经网络，在大脑中的神经元等电脑处理器中组织的数学函数的集合，并认为在巨大数量的数据中发现微妙的模式。“十五年前，AI不仅仅是一种技术，它是一个行业，”菲利普贝尔伯说，一个人工智能专家，在3月份将他的在线贸易公司Cyber Corp销售给查尔斯·施瓦布公司。“从你来说已经很久了，听到人们谈论它。“
互联网正在帮助推动当前的金融人工智能实验浪潮。网络革命极大地增加了消费者和电脑之间的日常互动;因此，语音识别或个性化购物代理等技术可以成为可行的、客户友好的替代选择，而不是在标准搜索引擎中输入查询。从交易到研究分配，金融交易和服务的不断自动化为应用程序创造了新的机会，这些应用程序在大量信息以计算机代码聚合并明确定义操作规则时表现最佳。
加州帕洛阿尔托ShockMarket的首席执行官保罗•阿莫鲁索(Paul Amoruso)表示:“第一代人工智能的表现确实不太好。”ShockMarket是一家初创企业，计划明年初推出一系列新的人工智能投资服务。“但互联网是获取数据的渠道和数据来源。我们现在拥有大量的行为数据，你可以将以前AI系统的建模技术应用到这些数据中，这让你能够想出实用的商业模式。”
例如，共同基金公司先锋投资管理公司(Pioneer Investment Management)刚刚推出了三个在线电脑动画人物基思(Keith)、洛根(Logan)和珍妮特(Janet)，这三个人物可以回答经纪商和零售客户提出的基本口头问题。瑞银华宝(UBS Warburg)和马萨诸塞州一家名为Artificial Life的科技公司最近宣布，计划开发用于风险分析、资产配置和投资组合优化的智能软件。德意志银行(Deutsche Bank)和D.E. Shaw董事长戴维•肖(David Shaw)都是ShockMarket的风险投资者。
“任何共同基金网站都有巨大的数据，为人们经历，”先驱电子商务头互联网。“我觉得你，重新看到这种技术的繁荣。”
在实践中，人工智能现在由几个独立的学科组成。SCICOMP，德克萨斯州德克萨斯州德克萨斯州，已销售用于将风险管理软件销售给Merrill Lynch＆Co.和Bear，Stearns＆Co.的AI技术，是“专家系统”的专家。该专业旨在将计算机编写的集体知识和典型的问题解决方法纳入特定纪律。Huttenlochers，智能市场侧重于“计算机学习”的更深受的领域，它使用软件来通过处理和分析大量数据来点击模式和预测行为。（Huttenlochers这些天，就像许多从业者那样在他们的具体学科中，通常选择将他们的技术作为“计算机学习”，而不是使用未分化的“人工智能”标签。）
金融客户的数量和复杂性越来越大，互联网的互动应该发挥为AI的优势。第一个成功的互联网金融服务挑选了低悬挂水果，使用强大而是相对哑的技术。在线股票交易中快速起飞的一个原因是，它不采取非常复杂的技术，以匹配高速股票市场的买家和卖家。但由于金融公司以更具深奥的市场和工具为目标，从债券到衍生品，他们可能需要更加微妙的AI软件。“这些技术仍然没有被广泛部署，因为它们应该在华尔街上，”D.E说。Shaw的Salkind。“他们对一大群客户有意义吗？绝对是。”
就像许多试图用人工智能解决金融问题的人一样，42岁的丹·胡滕罗彻(Dan Huttenlocher)的科学研究起步于股市之外的很远的地方。
Huttenlocher是麻省理工学院计算机科学博士，曾是施乐公司著名的帕洛阿尔托研究中心(Palo Alto Research Center)的高级科学家，他拥有17项模仿人类视觉的机器技术专利。他曾经为国防部设计过一个电脑程序，可以在监视飞机的录像带上发现坦克的动向。亚慱体育app
“Dan Huttenlocher是一个非常非常聪明的家伙，”Stanford大学访问教授Andreas Weigend教授，AI和计算机学习专家，曾咨询过高盛，Sachs＆Co.和Morgan Stanley Dean Witters。“任何他建造的东西，你可以肯定会很好。”
在他自己，丹·莫恩，T已经关注金融。28岁的兄弟Carl已经提出了一个计算机化推销员的想法，同时在长期资本管理中交易换乘症，他被轰炸了来自Salesmen寻找业务的呼叫。“这个想法是建立卡尔的理想推销员，”杰森托阿兹（Jason Topaz）杰森·帕塔斯（Jason Topaz）说，他们成为聪明市场的联合创始人。很快卡尔在他的兄弟打电话来建立系统。
在某些方面，敞篷车是一个推销员的完美市场。可兑换可兑换发行公司股票上具有嵌入式通话选项的债券。当底层股票低于债券的罢工价格时，可换股行为更像是债券;当可换股是金钱时，它看起来更像是一股股票。
分析模型被用于为可转债定价，但对于试图预测价格走势和衡量交易不频繁的证券流动性的客户来说，一些零星信息仍然非常有价值。“在可转换债券办公桌上，很多时间都花在构思上。要想出客户感兴趣的创意真的很有挑战性，”一位前可转换债券分析师表示。“一个销售人员会在会议上说，X对冲基金准备出手了。他将出售这种高科技的现金债券因为他已经赎回了，他需要钱
推销员是美国商业中的神话数据之一，但试图解释人类智力适合销售艺术的地方，尤其是在华尔街上。
在投资银行，销售人员通常被认为有狡猾，而不是原始脑力。构建创新衍生品的结构化产品肯定认为证券行业的思想家。交换交易者，他们在他们的头部攻击现金流量也有一个聪明的声誉。甚至股权研究分析师均通过华尔街标准似乎相对较为知识。销售人员通常归功于更具可疑的心理技能。虽然他们可以，但是，它可以在债券推销员中描述智慧，一些华尔街专业人士坚持认为他们已经看到了它。“他们是火箭科学家吗？”问D.E.Shaw的Salkind，博士。在计算机科学中，曾在该公司建立了一个大型可换股债券市场的运营。 "No. But I have great respect for the abilities and creative talents of the top salesmen. It's not a simple thing to determine the proper level of interaction to have with a client. There is definitely an art to what they do."
可以肯定的是，煲电话粥可能不会被认为是西方文明的最高成就，但它碰巧是一种即使是最聪明的电脑也做不到的活动。即使是最坚定的电脑化金融倡导者也怀疑，管理债券市场的人际关系是否会很快消失。不过，卡尔•胡滕洛彻(Carl Huttenlocher)认为，销售功能还有很大改进空间。当他禁止销售人员打电话给他时，他们利用彭博每天向他发送400到500条有关交易建议的电子信息。“你和帮助你的人做生意，”Huttenlocher说，他开始相信技术可以减少无用电话的数量，并大大增加卖方公司可以覆盖的客户数量。
一年后，借助于罗伯特·贝斯的风险投资的数百万美元，这是一名着名的德克萨斯州投资者氏族的成员，以及十几个计算机科学家的数千名研究时间，可转换债券系统完成。该系统使用计算机学习学习预测，在面对不同的交易机会时，投资者会做些什么。
从技术上讲，该系统依赖于神经网络和一种名为支持向量机的较新的计算机学习技术。支持向量机最早于20世纪90年代早期发展起来，基于统计理论的进步，减少了运行某些程序所需的数据量，支持向量机已经成功地应用于从手写识别到机器视觉的各种应用中。
Huttenlochers表示，通过覆盖比人类更容易的地面，他们的系统将增加销售覆盖，即在可转换书桌上存在。AI推销员而不是在命中或者覆盖客户端，而是通过进入系统的每个订单以及每一条击中市场的流程。“计算机可以在某些方面做得更好，因为它比任何人都比任何人都更有方法，”Dan Huttenlocher说。“但最好的推销员正在响应没有系统可以捕获的细微差别。”
现在，智能市场已经深入到自己的销售努力中。尽管互联网和科技股暴跌，Huttenlochers还是在10月份成功完成了一轮1200万美元的风险融资。它们还有宏伟的计划:除了为其他类型的债券建立销售系统外，它们还推出了自己的可转换债券替代交易市场，以避开潜在客户。该市场被称为BuySideDirect，它结合了一个电子交叉市场，投资者可以直接交易，而不需要支付经销商的成本，与智能推销员进行交易，后者基本上提供免费覆盖。潜在的卖方客户也反对该公司运营一个试图消除他们中间地位的市场。Carl Huttenlocher说:“我们意识到了这种冲突。”他透露，将来BuySideDirect可能会被剥离出去，甚至可能被卖给一群卖方公司。
然而，Deep Discount本身还太新，在华尔街没有明确的未来。亚博赞助欧冠机构投资者和交易商在看到该体系发挥作用之前，将保留判断。只有这样，Huttenlochers才会真正知道他们所释放的东西的价值。到目前为止，他们还没有宣布任何合作关系。
“理论上，这将是伟大的，”乔纳森·桑德曼队的美国证券，可转换债券和股权衍生品运作的乔纳森桑德尔曼说。“卡尔是一个聪明的家伙;我们试图雇用他。但是你必须看看它是否达到了计费。”
对于人工智能来说，这是一个熟悉的障碍。