Macrobond委任Pedro Rodrigues为首席平台与人工智能官

Macrobond,领先的宏观经济数据和分析平台,宣布任命Pedro Rodrigues为首席平台和AI官。这一任命标志着Macrobond从值得信赖的数据提供商演变为全球宏观研究社群的完全AI原生智能平台的关键时刻。

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Pedro在关键的转折点加入。在整个金融服务领域,AI实验已近乎普遍。但生产部署却并非如此。这不是因为技术不够强大,而是因为架构中缺少了一些基本要素:位于数据之上的推理层,使AI能够以宏观经济分析实际所需的逻辑、语义和领域理解来处理经济信息。Macrobond的目标是构建这一层,并将其建立在竞争对手无法复制的基础之上。

引领宏观智能的下一个时代

宏观研究的下一阶段不会由谁拥有最多数据来定义。而是由谁能使数据变得智能、可追溯且可操作来定义。Pedro Rodrigues在过去15年里一直在为全球金融机构构建这种能力,将最复杂的经济数据环境转化为研究人员和决策者真正可以信赖的生产就绪AI系统。

在Macrobond,他继承了竞争对手无法快速复制的基础:来自2,500个全球来源的超过3亿个规范化时间序列,经过20年的策展和管理,从一开始就内置了完整的数据血统和可追溯的转换。这种基础设施使Macrobond的AI能够专门构建而非改装。大多数金融服务AI工具是在分散数据之上分层的,而Macrobond的智能层是从数据向上发展的。Pedro的任务是进一步加快推动这一优势,将其扩展到工作流程、系统和决策环境中,下一代宏观研究将在这些地方进行。

"市场已经加速。基础设施却没有。Macrobond是解决这个问题的公司。"

— Stephanie Covert,CEO,Macrobond

每个宏观决策,由可信智能驱动

Macrobond正朝着一个单一目标努力:每个宏观决策都由可信数据、像专家一样思考的AI以及可以完全理解和辩护的洞察所驱动。

这一愿景建立在一个为三个不同受众设计的平台上,他们都需要一个可信的基础:

洞察生产者,包括构建和发布研究的经济学家、分析师和策略师,需要从数据发现到可辩护的已发布观点,而无需手动对账、不稳定的管道或AI层中的信任差距。

决策者,包括首席投资官、投资组合经理和首席经济学家,需要在他们的工作流程中交付研究,并能够质询来源、追踪推理并充满信心地采取行动。

构建者,包括开发人员、量化分析师和平台团队,需要获得许可、受管理的宏观数据,可以直接插入他们的基础设施、模型和代理工作流程,而无需重建。

Pedro的任命加速了Macrobond为这三者提供服务的能力,在整个企业范围内,实时进行。

构建宏观研究的AI原生标准

金融服务中的大多数AI工具失败不是通过明显的错误,而是通过更难捕捉的东西:输出看似合理、格式良好,但只有领域专家才能识别的错误方式。在金融研究中,这不是小的低效率问题。这是机构风险。缩小这一差距需要三件事作为单一连接系统共同工作,而不是相邻的工作流程:嵌入推理层本身的领域知识、围绕宏观经济工作的特定需求设计的AI能力,以及反映宏观专家实际思考方式的工作流程。

Macrobond的AI层从头开始为宏观经济工作构建。它理解指标关系、经济方法论、跨国可比性和可视化标准。更重要的是,它知道不该做什么,防止分析上不正确的组合,引导用户进行合理分析而不是更快的错误。当今大多数使用AI的组织拥有这种架构的一部分。有些有两部分。Macrobond正在将所有三部分构建为一个连接的整体,Pedro的任务涵盖了整个技术栈:从跨经济定义的自然语言搜索和概念解析,到分析工作流程中的嵌入式研究辅助,再到代表机构运营方式下一个前沿的代理研究环境。

"Macrobond花了20年时间构建AI在金融研究中值得信赖所需的数据基础。我的角色是释放这一基础所带来的可能性。"

— Pedro Rodrigues,首席平台和AI官,Macrobond

为长期而构建的平台

Macrobond对400名全球宏观研究专业人士的专有调查显示了一个一致的信号:AI采用的瓶颈不是意愿。而是对输出背后的数据和方法论的信心。42%的受访者认为更高质量的基础数据是更广泛AI采用的最大因素。44%的受访者将可解释性和透明度列为行业最需要的最大改进。

Macrobond正是为这一时刻而构建的。该平台的数据治理、来源追踪、可追溯转换和特定领域的AI防护措施解决了阻止机构在宏观研究中扩展AI的确切障碍。该类别的商业案例很明确:81%的同行计划在未来两到三年内增加对AI和工作流程工具的投资。

Pedro的任命表明Macrobond不会等待该投资周期成熟。公司正在立即构建,从结构化数据转向结构化理解,再到AI加速研究,这一路线图将Macrobond定位为全球智能宏观研究的默认基础设施层。

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