Le 22 mai 2024, Tower Research Ventures a coorganisé la « Nuit AI x Wall Street » avec Edge AI Research Lab, OpenBB et Cohere. L’événement a réuni des professionnels de grandes entreprises financières pour discuter de la recherche de pointe en matière d’IA, des solutions pratiques d’IA en production à Wall Street, et des occasions de premier plan pour l’augmentation de l’IA au sein des services financiers.
La soirée a commencé par une table ronde animée par Tower Research Ventures, à laquelle ont participé Mike Kraslow, chef de la coentreprise américaine à Mirai Asset Global Investment, Matthew Glackman, chef de la direction de Genesis Computing, et David Teten, associé, capital de risque de Coolwater Capital. Les principaux enseignements tirés de cette table ronde sont les suivants :
- Il existe de nombreux cas d’utilisation de l’IA à Wall Street, comme l’analyse des données pour les décisions d’investissement, l’analyse des politiques pour identifier les problèmes de conformité, la personnalisation des communications et l’analyse des sentiments.
- Les entreprises financières sont soumises à des exigences strictes en matière de sécurité de l’information et de conformité, ce qui conduit la plupart d’entre elles à déployer la technologie de l’IA dans leurs locaux ou dans un environnement de nuage privé virtuel (Virtual Private Cloud).
- Les grands modèles de langage sont utilisés pour automatiser les tâches répétitives comme la prise de notes, la production de rapports et la synthèse qui sont actuellement effectuées par les analystes en investissement.
Les panélistes discutent des possibilités d’applications de l’IA au sein des services financiers.
Après la table ronde, une séance de démonstration a débuté avec Didier Lopes d’OpenBB, qui a présenté l’OpenBB Terminal Pro et ses dernières fonctionnalités en matière d’IA. Terminal Pro est un outil avancé de recherche sur les investissements propulsé par l’IA qui fait partie de la plateforme de logiciels libres de recherche en investissements d’OpenBB. L’outil permet aux utilisateurs de tirer parti des ensembles de données propriétaires, des terminaux privés, des fils RSS et des ensembles de données accessibles au public, comme les documents déposés auprès de la SEC, pour générer des analyses et des sorties visuelles en utilisant le langage naturel. Les analyses comprennent l’analyse algorithmique et quantitative des séries temporelles, l’analyse des événements actuels et des tendances macroéconomiques, l’optimisation des portefeuilles et la possibilité d’entraîner des modèles avec toutes les données de séries temporelles afin de créer des prévisions et d’analyser des données audio.
Didier Lopes présente le terminal d’OpenBB destiné au secteur financier.
Ensuite, Erik Bovee de MindsDB a fait une démonstration de la plateforme de MindsDB, notamment de sa fonctionnalité de base de connaissances. Une base de connaissances est un système basé sur la génération augmentée de récupération (en anglais, Retrieval-Augmented Generation ou RAG) dans lequel les utilisateurs peuvent créer et insérer des données, et les interroger comme s’il s’agissait d’un tableau. En interne, la base de connaissances utilise un magasin vectoriel et un modèle d’intégration, que les entreprises peuvent définir comme elles l’entendent. MindsDB s’intègre directement à la base de données, à l’entrepôt de données ou au flux de données d’un utilisateur, éliminant ainsi le besoin de créer et de maintenir des pipelines de données complexes ou des systèmes de déploiement de l’intelligence artificielle/apprentissage automatique distincts.
Lors de la troisième séance de démonstration, Elliot Choi de Cohere a présenté les grands modèles de langage de pointe de Cohere et les a comparés à GPT-4 Turbo dans le cadre d’un test de référence. Sa présentation du modèle de base a mis en évidence les garde-fous robustes que Cohere a intégrés à son modèle, qui se concentre sur les déploiements en entreprise.
Enfin, il y a eu des démonstrations communautaires. Matthew J. Glickman a présenté sa jeune pousse, Genesis Computing, qui peut créer de nouveaux robots d’intelligence artificielle intégrés à des outils existants comme Slack. Cordell Tanny a présenté TendTrophets, qui combine quatre modèles d’apprentissage automatique pour regrouper des fonds d’investissement en fonction du comportement du gestionnaire de fonds en ce qui concerne l’exposition aux facteurs. Sean Austin a partagé son travail avec Markets EQ, qui utilise le ton de la voix pour analyser les appels sur les résultats et les présentations aux investisseurs – il a même expliqué la façon dont il a analysé la présentation d’un des conférenciers précédents sur place. Michael Yuan a conclu la séance avec WaverlyAI, qui automatise les flux de travail Excel pour les banquiers d’investissement et les professionnels du capital-investissement.
Si vous travaillez dans ce domaine, nous serions ravis de discuter avec vous. Veuillez communiquer avec Tower Research Ventures à l’adresse ventures@tower-research.com!
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