彭博终端正在进行 AI 改造

Source: Slashdot

Bloomberg 终端日益增长的复杂性

由于其著名的难以驾驭，Bloomberg 终端长期以来激发了近乎痴迷的忠诚度。在交易员中，能够在软件那令人眼花缭乱的数字和文字滚动中找到路径、提取遥远信息，被视为资深专业人士的标志。但随着越来越多的数据被输入终端——收益、资产价格、天气预报、航运日志、工厂位置、消费者支出模式、私人贷款等——有价值的信息正逐渐流失。

“这变得越来越不可持续，” Bloomberg 首席技术官 Shawn Edwards 说。“你会错过东西，或者需要花太长时间。”

ASKB：聊天机器人式界面

为了解决这个问题，Bloomberg 正在测试一种面向终端的聊天机器人式界面 ASKB（读作 “ask‑bee”），它建立在一篮子不同语言模型之上。其核心理念是帮助金融专业人士压缩劳动密集型任务，并通过自然语言提示，使其能够将抽象的投资论点与数据进行检验。

截至本文发布时，ASKB 测试版向大约三分之一的 375,000 名软件用户开放；Bloomberg 尚未确定完整发布的日期。Wired 在四月初于 Bloomberg 伦敦总部采访了 Edwards，他分享了 ASKB 能做到的几个示例：

“使用 ASKB，我可以创建工作流模板。我可以写一个长查询，然后说，‘嘿，这里是我需要的所有数据。给我一个牛市和熊市案例的概述，街头的看法，指引是什么。’现在，我想安排[这些工作流]，或者在我看到某种世界状况时触发它们。”

对交易员的影响

Edwards 强调，这个工具并不会神奇地把普通员工变成优秀员工。关键仍然是交易员的想法：

“这些工具并不神奇。它们不会让普通员工瞬间变得出色。差异在于你的想法。交给专家使用时，它能让他们进行更好的分析、更深入的研究——在本来只能处理一个想法的情况下筛选出 10 个好想法。如果你是一个平庸的分析师，那它也只能产生 10 个平庸的想法。”