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Balyasny Asset Management s’efforce de créer l’équivalent IA d’un analyste senior en combinant plusieurs outils d’IA différents, a déclaré le responsable de l’IA appliquée du hedge fund à Business Insider.
Le fonds spéculatif de 21 milliards de dollars a construit sa propre version améliorée de ChatGPT, qu’il a mise à la disposition de tous les employés en juin 2023. Balyasny s’efforce d’intégrer BAM ChatGPT, comme on l’appelle, à chaque ensemble de données internes et tiers de Balyasny. . L’outil, construit à l’aide de l’API d’OpenAI et hébergé sur Microsoft Azure, peut actuellement exploiter 10 sources différentes, notamment des transcriptions, des commentaires de vente et de vente, ainsi que des recherches de courtiers.
L’objectif est de créer un ensemble de robots capables de transmettre de manière proactive des informations pertinentes (telles que les dernières nouvelles sur les entreprises concernées ou le signalement des différences dans les divulgations des entreprises) aux PM et aux autres équipes commerciales.
« Nous sommes très concentrés sur les informations proactives. Comment pouvons-nous réellement intégrer ces capacités de manière à effectuer réellement l’analyse, dans certains cas avant même que les gens comprennent qu’ils devraient poser la question », Charlie Flanagan, responsable de l’IA appliquée, a déclaré à BI. « Nous sommes plutôt concentrés en ce moment pour passer du statut d’analyste junior à celui d’analyste senior », a déclaré Flanagan à propos des capacités des agents.
Charlie Flanagan, responsable de l’IA appliquée, Balyasny Asset Management
Gestion d’actifs Balyasny
Les hedge funds souhaitent capitaliser sur la vague de l’IA qui déferle sur Wall Street. De nombreuses entreprises utilisent l’IA pour gagner en productivité. Ingénieurs logiciels chez Man Group utilisez-le pour coder, tandis que les chercheurs de Two Sigma utilisent apprentissage automatique pour analyser des centaines de variables de marché. Bridgewater, quant à elle, est créer un investisseur en IA qui effectuera des transactions avec l’argent du client.
Utiliser l’IA pour analyser les données de nouvelles manières et automatiser les tâches des analystes
L’IA change déjà la façon dont les équipes d’investissement de Balyasny travaillent en permettant aux analystes de découvrir plus facilement des pépites d’informations dans les centaines d’ensembles de données et de recherche du fonds et de gagner du temps en automatisant les tâches chronophages.
Dans un cas, le responsable de la recherche pour l’une des stratégies d’investissement de BAM et son équipe ont construit une série de robots IA pour réduire le temps nécessaire à la préparation d’une analyse mensuelle approfondie d’un événement récurrent du marché. Le processus est passé de deux jours à 30 minutes, a déclaré Flanagan.
L’analyse des dossiers réglementaires, comme les 10-K, pour détecter les différences de risque ou les informations légales est un autre domaine propice à l’IA. Aujourd’hui, les analystes utilisent des logiciels spécialisés pour effectuer de telles analyses, et il s’agit d’un processus fastidieux et long, a déclaré Flanagan. Au lieu de cela, l’IA pourrait identifier automatiquement les différences dans la divulgation d’une entreprise particulière dès qu’un dossier est publié, puis transmettre de manière proactive ces informations via Slack ou par courrier électronique aux analystes qui couvrent cette entreprise. Les robots pourraient même être prêts à répondre aux questions de suivi que l’analyste pourrait se poser.
Ensuite, de nombreuses équipes internes sont chargées de générer ce que l’on appelle les notes du matin, qui fournissent des mises à jour du secteur sur ce qui s’est passé du jour au lendemain, ce qui est pertinent et ce que disent les actualités et autres sources de données. « Nous pouvons faire cela mieux, plus rapidement, pour les gens lorsque ces données seront disponibles », a déclaré Flanagan.
Ces agents ne sont pas conçus pour remplacer complètement les analystes : ils représentent seulement environ 10 % de leur charge de travail. Flanagan a déclaré qu’il espérait que l’IA transformerait les analystes en éditeurs, plutôt qu’en créateurs, de ces analyses et résumés.
Alors que Balyasny cherche à intégrer l’IA dans les métiers de ses salariés, l’équipe de Flanagan s’est agrandie ces derniers mois pour atteindre 10 personnes. L’équipe comprend des chercheurs, des data scientists et des ingénieurs de sociétés de Wall Street comme Citadel et Goldman Sachs, ainsi que de la Silicon Valley.
Un examen plus approfondi de BAM ChatGPT
Plutôt que d’avoir un chatbot général capable d’effectuer de nombreuses tâches différentes, la stratégie de Balyasny consiste à créer des « agents » très spécifiques, qui sont essentiellement des robots ayant des tâches ou des mandats très spécifiques, et à en combiner plusieurs pour obtenir un résultat plus riche. Les équipes divisent le travail – qu’il s’agisse d’analyses ou de résumés sectoriels – en plusieurs sous-tâches très spécifiques, élaborant des solutions individuelles pour chacune d’entre elles, puis les combinant, « ce qui est la clé pour débloquer ce gain de productivité », a déclaré Flanagan. .
Pour l’avenir, Flanagan encourage les équipes d’analystes et de PM à créer leurs propres « agents » en utilisant les éléments de base de l’IA créés par l’équipe Applied AI. Certaines équipes d’investissement ont déjà commencé à créer leurs propres agents et ont découvert des informations « conduisant à des caractéristiques rentables », a déclaré Flanagan, par exemple en comparant les commentaires de recherches de courtiers tiers sur les défis de l’entreprise avec ce que la direction de l’entreprise dit à propos de ces défis lors de la présentation des résultats.
Jusqu’à présent, BAM ChatGPT est adopté à environ 80 % par l’effectif d’environ 2 000 personnes de Balyasny, a ajouté Flanagan.
Balyasny s’efforce également d’améliorer la capacité des modèles à comprendre les chiffres, les graphiques et les diagrammes, ce que le modèle OpenAI GPT actuel n’est pas suffisamment avancé pour calculer.
« Comme vous pouvez l’imaginer, nous disposons d’énormes corpus de recherches sur les courtiers et de toutes sortes d’autres rapports que nous obtenons au format PDF et sous d’autres formes. Une grande partie des informations précieuses qui s’y trouvent sont cachées sous forme de tableau ou de format visuel », a déclaré Flanagan.