OSL 为 ChatGPT 驱动的交易机器人启动试点

OSL 为 ChatGPT 驱动的交易机器人启动试点

时间戳记：19年2023月7日上午38:XNUMX
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OSL 是在香港获得许可的数字资产交易平台的运营商，正在全力投入人工智能。

OSL 及其上市母公司 BC Group 的首席执行官休·马登 (Hugh Madden) 表示，该公司目前正在基于 ChatGPT 等语言学习模块 (LLM)，从后端到前端对所有功能进行大规模替换或重组。

本周，这项工作从内部重组转向面向客户的外部工作，并对 OSL 专门构建的人工智能交易机器人进行了试点测试。

“交易机器人只是一方面，”马登告诉 地精. “背景要大得多。”

ChatGPT

Madden 曾在汇丰银行等机构担任首席技术官，一直在玩弄早期版本的 ChatGPT，这是美国科技公司 OpenAI 创建的人工智能聊天机器人。 他获得了早期访问权并留下了深刻的印象。

“我们比我们预期的人工智能领先十年，”他说，并补充说谷歌 2017 年的变压器白皮书， “注意力就是你所需要的”，应该被视为一个决定性的时刻，类似于中本聪 2008 年概述比特币的白皮书。

但是，尽管比特币并未从其原始结构演变而来，但 AI 已经从其原始构造演变而来，尤其是在变形金刚的分支中（使用迁移学习的机器学习，即将解决一项任务的知识应用于相关问题）。

OpenAI在3.5年发布了GPT2022，随后被微软10亿美元收购。 它在今年迅速跟进，发布了 GPT4.0。 Madden 既惊讶又警惕，迅速采取行动对 OSL 进行彻底改革。

“今年年初，我说过 OSL 的每个人，从客户支持到合规，都需要接受人工智能工具的培训并使用它们。”

人工智能采用的三个阶段

Madden 有一个三阶段框架，用于了解企业将在 AI 方面发现自己的位置。

第 1 阶段是熟悉技术和使用 AI 工具。 这可能是当今最成熟的公司（例如银行）所处的位置。

第 2 阶段是用 AI 全面取代传统功能。 Madden 说 OSL 现在正处于这个阶段。

在第 3 阶段，企业人工智能在访问相关数据集的支持下占交易量和价值的大部分。

Madden 说，“礼貌用语”估计我们会在五年内，即 3 年达到第三阶段。但他认为，对于许多企业而言，现实情况更为严峻。

“说五年会让人们觉得他们还有时间，但我认为这是一个两年的时间范围。”

地平线的另一边是二元情况：采用和使用 AI 的公司可以生存甚至繁荣，而没有采用和使用 AI 的公司则陷入困境。

这是 OSL 全面采用 AI 的推动力。

人工智能生产力

Madden 说，首先要让公司的每个人都使用 AI 工具。 “这不仅仅是关于交易机器人，或者依靠一些聪明的人来做决定。 这是关于利用组织的 DNA 来做出重大改变。”

使用人工智能来提高生产力的人成为资产。 那些不这样做的人会拖累损益。 一些部门可能几乎是完全自动化的（Madden 将营销列为现在主要由机器运行的一个领域）。

Madden 说他从法律部门开始，所以他们会发布政策来鼓励员工适当地使用人工智能。 “大多数公司都有政策告诉他们的员工不要使用人工智能，”马登指出，并补充说这些公司正在阻碍他们的增长机会。

适配GPT

该公司也开始根据自身需求调整 GPT 模型。 ChatGPT 的公共版本运行的是截至 2021 年的互联网数据，因此它不知道后续事件。 这种保护措施使其对交易者毫无用处。

但是 OpenAI 也启用了插件。 付费后，公司可以将其内部数据实时公开给 ChatGPT。 Madden 从悉尼获得了早期访问权限，以整合与数字资产、钱包和交易相关的数据。 现在，OSL 使用软件巨头 Nvidia 提供的图形处理器单元运行自己的 ChatGPT。

插件的另一个方面是用户可以插入他们喜欢的任何数据：在使用微软或其他需要关注华盛顿政治温度的大型科技公司的服务时，不会出现审查或政治偏见, 直流电。

结果是 OSL 的 AI Trading Bot 直观易用：只需要求它发送或接收数字代币或稳定币，它就会处理交易。

取悦交易者

OSL 决定将其作为面向外界的主要 AI 驱动面孔的一个原因是，令它有些惊讶的是，事实证明交易员很难实现自动化。

在股票领域，大多数交易长期以来都是电子化的（或“低接触”）。 当 OSL 与大型金融机构互动时，情况就是如此，这些机构的服务台通过 API 集成。 但 OSL 的主要业务是与家族办公室和对冲基金进行交易。 他们的交易员更喜欢通过聊天进行操作。 它并不比拿起电话更自动化。

为客户提供用户友好的交易界面是一回事，但 OSL 的机器人做的远不止这些。 通过将客户的交易行为历史和投资组合构成与市场新闻和事件以及历史模式相关联，该机器人可以预测客户在日常喧嚣的市场中想要做什么。

它向他们展示了它的选择并提出了行动号召。 它旨在让交易者想要使用 ChatGPT 功能。

Madden 提到了 Uber 的例子，它在消除用户需要租车的摩擦方面非常出色。 最终，优步没有一系列额外的点击：你输入目的地，就是这样。 一辆指定的车辆出现，带你去那里，并得到报酬，除了给司机评分外，你什么都不做。

监管陷阱

金融应用程序已经取得了长足的进步，但它们仍然需要用户启动或确认每一步。 OSL 的交易机器人基本上可以充当全权委托资金经理。

这就是事情变得棘手的地方。 OSL 未获得管理资金或提供财务建议的许可。 它是经纪人和交易所。

“我们受到监管，”马登说。 “我们必须确保我们在不询问用户的情况下获得用户想要的内容与询问他们是否是他们想要做的事情之间取得正确的平衡。”

他指出，OSL 无法提供可自由支配的资金管理或提供机器人顾问服务。 它不是财富管理公司。 但是技术现在已经到了区分模糊的地步。 财务建议与良好的客户体验之间的界限是什么？

“在我们确定我们的许可之前，我们不会发布这个，”Madden 说。

但在某个时候，OSL 将决定它已经取得了平衡，届时香港的一家小型数字资产公司将能够提供与全球投资银行相同的电子服务，这些投资银行花费数千万美元在相似的能力。

个性定制

Madden 预计 OSL 的大部分交易（以及其内部流程）将在几年内由机器处理。 技术利用与规模有关，但在这方面取得成功的公司将参与一种截然不同的扩张。

规模是关于使公式始终可重复。 传统上，这意味着创造服务于大众的产品：去世界任何地方的麦当劳，巨无霸的味道都是一样的。 在人工智能的背景下，规模变成了应用该公式来创造独特的结果。 去 AI 麦当劳买你喜欢的任何配料和包装的巨无霸。

这就是 Madden 认为人工智能正在采用金融服务的方向，就此而言，大多数企业和部门也是如此。 直到现在，定制都是手动且昂贵的。 很快它就会成为常态，因为它是自动化的。

然而，Madden 回到了这一点，即如果企业的其他部分不是围绕 AI 构建的，那么只关注面向客户的端（如交易机器人）的组织将会失败。

就业是一方面，既有如何训练人们使用AI工具，也有对大规模裁员的恐惧。 另一个方面是，如果公司允许员工拥抱人工智能，他们会害怕泄露自己的知识产权或数据。 对人工智能主导的转型持谨慎态度的机构可能会在短时间内变得无关紧要。

敏捷的恐龙？

大型金融机构显然更容易受到威胁。 但这可能并不总是正确的。 微软已经向使用其云服务的客户部署了 OpenAI 许可证。 这让在职者有机会快速采用人工智能工具并保持主导地位。

大公司在数据所有权或至少访问大型数据集方面也将具有长期优势。 一旦大部分交易由机器完成，击败竞争对手将需要在公司拥有或许可的大数据集上训练的专有人工智能。 Madden 说，这也有利于积极采用 AI 的现任者。

最后，Madden 经营着一家数字资产公司。 他乐观地认为，区块链金融是未来的完美基础设施，在未来，大多数交易都由人工智能发起和执行，而智能合约会铺平道路。

人工智能工具已经指向跨境和 24/7 的金融市场，监管机构无法监督或强制执行，因此利用区块链金融的可审计性进行监管和报告是有意义的。 Madden 认为这将是金融的不久的将来：人工智能通过区块链轨道进行交易。 司法管辖区将在对区块链的合理监管以及支持公司访问和治理数据的能力方面展开竞争。

这反过来可能会引起人们对围绕数据主权的规则的关注，以及对接触当今美国最好的人工智能公司的需求。

但这些都是明天的问题。 就今天而言，Madden 说，“看到 AI 变得如此聪明真是太酷了。”

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