这是对 Barry Duong 的采访，他是公共股票首席人工智能策略师 专业服务人工智能初创公司Hebbia，他的团队在这里生成原始提示并直接与金融服务公司合作。此前，Duong 曾担任对冲基金 Balyasny Asset Management 的投资组合经理、Citadel 的分析师以及 New Mountain Capital 的合伙人。
他对《商业内幕》记者里德·亚历山大的评论进行了长度和清晰度的编辑。
为什么我离开华尔街投身人工智能
我最近在金融服务领域工作的是对冲基金。离开巴利亚斯尼后，我处于竞业禁止状态，因此我决定更多地了解人工智能。
我开始测试工具，包括处于早期阶段的隐形模式启动产品。可能性远远大于我的预期。然后你开始思考未来——因为这就是投资者所做的——我对人工智能的发展方向非常好奇。我不能再忽视这种好奇心了。
我所在的公司已经开始采用人工智能技术，并且正在创建一些自己的技术，但是，在引入 ChatGPT 时，他们仍处于采用的早期阶段。
我今年加入 Hebbia，担任公共股票首席人工智能策略师。进入人工智能行业对我来说非常合适，而不是处于接收端。
作为一名人工智能策略师，我帮助客户浏览产品并纳入他们的反馈，同时提高他们的团队技能，并且我们构建即时库和端到端工作流程。
该公司与众不同的原因之一是我们不仅仅考虑自动化琐碎的任务。实际上，我们考虑让我们服务的客户中处于各个资历阶段的每个人都能更好地完成工作。从初级投资银行家到高级董事总经理，所有这些人都可以在工作中做得更好。
我们对华尔街的洞察如何帮助我们完成这项工作
在赫比亚，我的团队致力于代表客户开发提示。
我们一次在数百名客户员工面前主持培训课程。我们正在教他们编写自己的提示。有时，我们与资深银行家或投资者进行一对一的会议，帮助在我们的产品中制定定制的工作流程，为该人提供很大的帮助。有时它会自动化 PowerPoint 演示文稿或财务模型 – 他们不再需要手动执行这些操作。
这项工作是迭代的。有一个组件可以与上下文工程相关。然后是即时工程，有时感觉就像是文字创作。还需要为任务选择正确的模型。我们努力寻找提示和模型选择的完美结合，以获得黄金结果。
循环中的人非常重要。这与年龄无关，甚至与经验无关。它关乎独创性、关乎创造力、关乎解决问题、关乎肉搏战。
我的团队来自一级金融服务公司，包括买方和卖方公司，涵盖不同的资产类别、产品组——凡是你能想到的。他们对垂直金融（投资银行、信贷等）有着深入的了解，而不是传统硅谷意义上的技术员工。
这些人带来了他们的领域专业知识，以及对人工智能的强烈热情和热情。将他们团结在一起的共同点是他们希望推动变革，他们希望帮助客户推动变革，并真正走在这一切的最前沿。
我们的高级用户每周可以处理数十万页信息。我们最近为客户处理了十亿个页面。这相当于大约 3,000 年的阅读和 2,000 年的分析。
为什么其他人应该考虑此举
像我们这样的产品可以让您在交易方面更加明智和更具战略性——使生态系统中的每个人不仅整体上更有生产力，而且更专注于最有可能成功的机会。
我认为，当生产力提高和技术变革到来时，并不意味着您需要更少的人。这只是意味着他们每个人都将被期望做得更多。
人工智能将创造新的业务、任务和活动方式。人们不仅必须成为快速工程方面的专家，而且还必须成为编排人工智能方面的专家。初级人员现在将成为代理商的经理。如果你作为中高层管理这些人，你还必须学习如何自己管理人工智能。除非你自己做到了，否则你无法管理管理人工智能的人。
金融一直是艺术与科学的结合。人工智能还远未完成。有些前沿领域仍在探索中，比如基础定量模型可以比法学硕士做得更好一点。
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