Balyasny Asset Managementએ AI સંશોધન એન્જિન કેવી રીતે બનાવ્યું

Balyasny Asset Management⁠⁠(નવી વિન્ડોમાં ખૂલે છે) (Balyasny) એક વૈશ્વિક, બહુ-રણનીતિ આધારિત રોકાણ ફર્મ છે, જેમાં વિવિધ એસેટ વર્ગો અને ભૌગોલિક વિસ્તારોમાં લગભગ 180 રોકાણ ટીમો છે. ફર્મ અત્યંત સ્પર્ધાત્મક અને ગતિશીલ ઉદ્યોગમાં કાર્ય કરે છે જ્યાં દૃઢ વિશ્વાસ, ચોકસાઈ અને ઝડપ સફળતા માટે મહત્વપૂર્ણ છે. નાણાકીય ડેટાના વધતા જતાં જથ્થા સાથે વધુ જટિલ બનતા બજાર પર્યાવરણનો સામનો કરતાં, Balyasnyએ AIનો ઉપયોગ કરીને રોકાણ સંશોધન પ્રક્રિયાને નવી રીતે કલ્પવાની તક જોઈ.

2022ના અંતમાં, Balyasnyએ Applied AI ટીમ સ્થાપી: 20 સંશોધકો, ઇજનેરો અને ક્ષેત્ર નિષ્ણાતોનો એક કેન્દ્રીકૃત જૂથ, જેને ટીમ-સ્તરની વર્કફ્લોમાં સીધા સમાયેલ AI-નેટિવ સાધનો બનાવવા સોંપવામાં આવ્યા. તેમનું મુખ્ય ઉત્પાદન, AI રોકાણ સંશોધન સિસ્ટમ, કુશળ વિશ્લેષકની જેમ રિઝનિંગ કરવા, માહિતી મેળવવા અને કાર્ય કરવા માટે રચાયેલ છે.

રોકાણ સંશોધન જટિલ, ઊંચા દાવવાળું અને સમય-સંવેદનશીલ છે. વિશ્લેષકોએ માર્કેટ ડેટા અને સંશોધનથી લઈને નિયમનકારી ફાઇલિંગ્સ સુધીના હજારો દસ્તાવેજોનું વિશ્લેષણ કરવું પડે છે. માનવીય નિષ્ણાતતા હજી પણ આવશ્યક છે, પરંતુ પરંપરાગત પદ્ધતિઓ સમયખાઉ છે અને મોટા પાયે અમલમાં મૂકવી મુશ્કેલ છે.

તૈયાર AI સાધનો ઘણી વખત સંરચિત અને અસંરચિત ડેટાને સાથે હેન્ડલ કરી શકતા નથી, તેમાં વર્કફ્લો ઓર્કેસ્ટ્રેશનનો અભાવ હોય છે અને તે સંસ્થાગત અનુપાલન ધોરણોને પૂરા કરવા માટે બનેલા નથી. Balyasnyને ખાસ બનાવી આપેલી વ્યવસ્થા જોઈએ હતી: એવી AI સિસ્ટમ જે વિશ્લેષકની જેમ વિચારી શકે, મશીનની ઝડપે આગળ વધી શકે અને કડક અનુપાલન મર્યાદાઓમાં કામ કરી શકે.

આજે, ~Balyasnyની 95% રોકાણ ટીમો સક્રિય રીતે તેમનું AI પ્લેટફોર્મ વાપરે છે, અને તેની ઝડપ, આઉટપુટની ગુણવત્તા અને વિશ્લેષક અનુભવ પર માપી શકાય તેવી અસર જોવા મળે છે:

• જે ડીપ રિસર્ચ કાર્યો માટે પહેલાં દિવસો લાગતા હતા, તે હવે કલાકોમાં પૂરા થાય છે, જેમાં એજન્ટ ફાઇલિંગ્સ, સંશોધન અને કમાણી સંબંધિત દસ્તાવેજો સહિત દસીઓ હજાર દસ્તાવેજોનું સંકલન કરે છે.
• Central Bank Speech Analystએ મેક્રોઆર્થિક પરિસ્થિતિ વિશ્લેષણનો સમય 2 દિવસથી ઘટાડી ~30 મિનિટ કર્યો.
• Merger Arbitrage Superforecaster એજન્ટ હવે સોદાની સંભાવનાઓનું સતત નિરીક્ષણ અને અપડેટ કરે છે, જેથી ખાસ બનાવેલી સ્પ્રેડશીટ્સ અને મેન્યુઅલ એલર્ટ્સની જગ્યાએ કામ થાય છે.

એટલું જ મહત્વનું છે કે Balyasnyના વિશ્લેષકો આઉટપુટમાં વધુ વિશ્વાસ દર્શાવે છે. સીમિત સાધનો, ટ્રેસ કરી શકાય એવા રિઝનિંગ માર્ગો અને પરીક્ષણ કરી શકાય એવા એજન્ટ સાથે, તેઓ AIનો ઉપયોગ કરીને રચનાત્મક અને સમજાવી શકાય તેવી સમજણ આપે છે, જે વિશ્વાસ વધારે છે અને માનવીય નિર્ણય પ્રક્રિયાને માર્ગદર્શન આપે છે.

કોઈપણ મોડલ ઉત્પાદન પર્યાવરણમાં મૂકવામાં આવે તે પહેલાં, Balyasnyએ ફાઇનાન્સમાં સૌથી અત્યાધુનિક મૂલ્યાંકન પાઇપલાઇનમાંની એક બનાવી, જેમાં આગાહી ચોકસાઈ, સંખ્યાત્મક રિઝનિંગ, પરિસ્થિતિ વિશ્લેષણ અને અવાજયુક્ત ઇનપુટ્સ સામેની મજબૂતી સહિત 12થી વધુ પરિમાણો પર મોડલ્સ માપવામાં આવ્યા. આ મૂલ્યાંકન Balyasnyના આંતરિક બેન્ચમાર્ક, સાધનો અને માલિકીના નાણાકીય ડેટા સામે ચલાવવામાં આવે છે.

આ કડક પ્રક્રિયાએ GPT‑5.4 મોડલ પરિવારમાં ખાસ કરીને મલ્ટી-સ્ટેપ આયોજન, ટૂલ એક્ઝિક્યુશન અને હેલ્યુસિનેશન ઘટાડામાં શક્તિઓ દર્શાવી. આજે, Balyasny તેમના AI સિસ્ટમમાં GPT‑5.4ને રિઝનિંગ એન્જિન તરીકે વાપરે છે, આંતરિક મોડલ્સ સાથે, જે પ્રાયોગિક કામગીરીના આધારે કાર્યદીઠ પસંદ કરવામાં આવે છે.

Balyasnyએ OpenAIને વપરાશકર્તા-સામેની વર્કફ્લોમાં સીધા જોડવાનો વ્યૂહાત્મક નિર્ણય લીધો. OpenAIની ટીમોએ સીધું નિરીક્ષણ કર્યું કે રોકાણ ટીમો તેમની AI સિસ્ટમ કેવી રીતે વાપરે છે: ક્યાં તે સફળ થાય છે, ક્યાં મુશ્કેલી અનુભવે છે અને વાણિજ્યિક સંદર્ભમાં ઉચ્ચ કાર્યક્ષમતા વાસ્તવમાં કેવી દેખાય છે.

આ દૃશ્યતાએ વધુ ઝડપી પુનરાવર્તનો, વધુ કડક પ્રોડક્ટ પ્રતિસાદ ચક્રો અને ફાઇનાન્સ-વિશિષ્ટ કાર્યોમાં વધુ સારું મોડલ વર્તન લાવ્યું. અત્યાધુનિક મોડલ રિલીઝ માટે ડિઝાઇન ભાગીદાર તરીકે, Balyasnyએ પરીક્ષણ કેસોથી નહીં પરંતુ વાસ્તવિક વિશ્લેષકોની સમજણ રજૂ કરીને OpenAI રોડમૅપને પ્રભાવિત કર્યું છે.

કારણ કે AI રોકાણ ટીમોની દૈનિક વર્કફ્લોમાં ઊંડે સુધી સમાયેલ છે, તેઓ વપરાશકર્તા મૂલ્યાંકન અને પરિણામ ઓડિટથી લઈને ટૂલ એક્ઝિક્યુશનની ગુણવત્તા સુધી બધું જ વાસ્તવિક સમયમાં રચનાત્મક પ્રતિસાદ રૂપે એકત્ર કરી શકે છે. આ ચક્ર મોડલ્સ અને ઓર્કેસ્ટ્રેશન સ્તર બંનેમાં ઝડપી સુધારા લાવે છે.

ઉદાહરણ તરીકે, મર્જર આર્બિટ્રાજ ટીમોના શરૂઆતના પ્રતિસાદે બતાવ્યું કે નવા ફાઇલિંગ્સ અથવા પ્રેસ રિલીઝ આવે ત્યારે એજન્ટને સોદાની સંભાવનાઓ સતત ફરી મૂલ્યાંકિત કરવાની જરૂર હતી. Balyasny ટીમે ઝડપથી એજન્ટ આયોજન ક્ષમતા અને ટૂલ ઍક્સેસ વિસ્તારી, ધીમા અને મેન્યુઅલ વર્કફ્લોની જગ્યાએ વાસ્તવિક-સમયની સંભાવ્યતા મોનિટરિંગ મૂક્યું.

જ્યારે દરેક રોકાણ ટીમ પાસે અલગ રોકાણ રણનીતિ છે, ત્યારે Balyasnyએ AI અમલીકરણ માટે કેન્દ્રીકૃત અભિગમ અપનાવ્યો. તેમની Applied AI ટીમ એજન્ટ ફ્રેમવર્ક્સ, ટૂલચેઇન્સ અને અનુપાલન ગાર્ડરેલ્સ સહિતના મુખ્ય ઘટકો વિકસાવે છે, જે પછી ડેટા અને સાધનો માટે સીમિત ઍક્સેસ સાથે ટીમોમાં અમલમાં મૂકવામાં આવે છે.

આ “ફેડરેટેડ ડિપ્લોયમેન્ટ” મોડલનો અર્થ એ છે કે દરેક રોકાણ ટીમ પોતાની એસેટ શ્રેણી મુજબ (ઉદાહરણ તરીકે, મેક્રો, કોમોડિટીઝ અને ઇક્વિટીઝ) AI એજન્ટ વિકસાવી અને વાપરી શકે, જ્યારે Applied AI ટીમ આર્કિટેક્ચર, સંશોધન અને મોડલ મૂલ્યાંકનને સ્કેલ કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. તે અનુપાલન અને નિયમનકારી ધોરણો સર્વત્ર માન્ય રહે તે પણ સુનિશ્ચિત કરે છે—એવા ઉદ્યોગમાં જ્યાં જોખમ વ્યવસ્થાપન અને ડેટા સુરક્ષા પર કોઈ સમજૂતી ચાલતી નથી.

Balyasny નીચેના મુદ્દાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીને પોતાની AI રોડમૅપનો વિસ્તાર કરતું રહે છે:

• રીઇન્ફોર્સમેન્ટ ફાઇન-ટ્યુનિંગ (RFT) જેથી જટિલ, ઉચ્ચ-મૂલ્ય કાર્યો પર મોડલ વર્તન વધુ તિક્ષ્ણ બને
• વધુ ઊંડું એજન્ટ ઓર્કેસ્ટ્રેશન નાણાકીય ક્ષેત્રોમાં
• મલ્ટીમોડલ ઇનપુટ્સ જેમાં નાણાકીય ચાર્ટ્સ, સ્ટેટમેન્ટ્સ અને ફાઇલિંગ્સનો સમાવેશ થાય છે

ભવિષ્યના અત્યાધુનિક મોડલ્સનું ક્ષેત્ર અનુરૂપતાના દૃષ્ટિકોણથી મૂલ્યાંકન