Биржевые роботы учатся слушать

«Голосовые помощники» сейчас одна из самых «горячих» инновационных тем, их разработкой занимаются как гиганты уровня Google и Facebook, так и стартапы, добивающиеся порой даже больших успехов (можно вспомнить компанию SoundHound, разработавшую «живой» голосовой интерфейс для смартфонов). Но распознавание голоса имеет особое значение и для инвестиционного бизнеса.

Большинство торговых роботов используют в качестве «сырья» для обработки цифровую информацию: цены сделок и котировки ценных бумаг. Более продвинутые системы умеют читать тексты – как специально подготовленные для «понимания» роботом, так и обычные новости. Следующий шаг на этом пути – распознавание голоса и речи, ведь существенная часть полезной для торговли информации транслируется по телевидению или передается в разговорах.

Создание подобных алгоритмов - часть более общей работы по применению в трейдинге систем искусственного интеллекта и «глубокого обучения». Известные ученые в этой области работают в лабораториях искусственного интеллекта крупнейших управляющих компаний. Например, Дэвид Феруччи, возглавляющий подразделение искусственного интеллекта в Bridgewater Associates, до перехода в компанию был ключевым разработчиком в группе инженеров, создавших суперкомпьютер Watson, который в том числе занимается распознаванием речи. Более того, два со-директора (CEO) Renaissance technologies Боб Мерсер и Питер Браун перед переходом в хедж-фонд занимались непосредственно созданием систем распознавания речи в IBM.

Впрочем, если такие торговые системы в рабочем виде и существуют, то держатся в большом секрете. Эта технология безусловно станет массовой, но в будущем. Одна из задач, которые предстоит решить для улучшения результатов торговли, это понимание тона сообщений, касающихся той или иной бумаги или новостного фона в целом. В рамках того же проекта Watson существует сервис Tone Analyzer, работающий с текстом и понимающий настроение, с которым тот был написан. Анализировать звук в этом смысле сложнее, но тоже вполне реально.

Сейчас трейдеры активно используют более простые голосовые решения, которые связаны с передачей торговых ордеров. Такой софт заменяет оператора, принимающего заявки на покупку и продажу акций от клиентов. Причем, в отличие от решений 1990-х гг., сейчас инвестору не приходится нажимать кнопки телефона, пробираясь через сложные многоуровневые меню: система распознает обычную речь типа «Хочу купить 100 акций Microsoft по текущей цене».

А перед тем, как принять распоряжение, система должна идентифицировать клиента, что тоже уже делается с помощью распознавания голоса. Первыми в финансовой сфере такой способ «узнавать» звонящего применили английские банки HSBC и Barclays (в том числе в инвест-подразделениях), а также испанский BBVA. Подтверждение личности клиента производится «на лету», в процессе разговора с оператором или заменяющей его системой.

Голосовой интерфейс есть и непосредственно на смартфонах пользователей. В мобильном приложении брокера Fidelity можно голосом искать акции, запрашивать баланс, добавлять бумаги в список наблюдения и создавать заявки на покупку и продажу. Подобная система встроена и в торговое приложение брокера E*Trade, она кроме прочего распознает запросы на поиск финансовой информации об интересующих клиента корпорациях.

Еще одна сфера применения голосовых технологий в трейдинге – контроль и проверка действий сотрудников в течение торгового дня. Не секрет, что телефонные разговоры в инвесткомпаниях и банках записываются, чтобы при необходимости можно было отследить прохождение сделки и допущенные в ходе процесса нарушения. Но для поиска нужных частей переговоров придется потратить много времени. Решение этой проблемы – системы распознавания речи, индексирующие записи и позволяющие делать поиск по словам, например, названию компании, чьи акции были предметом сделки.

Голосовые системы еще далеки от совершенства. Несмотря на то, что разработка оборудования для выявления ключевых слов в телефонных разговорах упоминается еще в романе «В круге первом» Александра Солженицына, описывающем события сталинского времени, а простейшие работающие программы и устройства появились в 1990-е, бурное развитие этого направления началось несколько лет назад. Дело в том, что распознавание и – особенно – понимание речи компьютером требует больших вычислительных мощностей и применения технологий искусственного интеллекта, которые появились недавно и активно развиваются как раз сейчас. Учитывая скорость развития технологий и миллиарды долларов, вкладываемых инвесторами в искусственный интеллект, можно не сомневаться, что до массового применения голосовых решений с пониманием живой человеческой речи в инвестбизнесе остаются считанные годы.

Сервис покупки акций E*Trade Financial Corporation онлайн на Санкт-Петербургской бирже