Macrobond任命Pedro Rodrigues為首席平台與AI長

領先的總體經濟數據和分析平台 Macrobond 宣布任命 Pedro Rodrigues 為首席平台與 AI 長。此項任命標誌著 Macrobond 從值得信賴的數據提供商演變為全球總體研究社群的完全 AI 原生智能平台的關鍵時刻。

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Pedro 在關鍵轉折點加入。在整個金融服務領域,AI 實驗幾乎無處不在,但生產部署卻並非如此。這不是因為技術能力不足,而是因為架構中缺少了某些基本要素:位於數據之上的推理層,使 AI 能夠以總體經濟分析實際所需的邏輯、語義和領域理解來處理經濟資訊。Macrobond 的目標是建立這一層級,並將其建立在競爭對手無法複製的基礎之上。

引領總體智能的下一個時代

總體研究的下一階段不會由誰擁有最多數據來定義,而是由誰能使這些數據變得智能化、可追溯且可付諸行動來定義。Pedro Rodrigues 花費了超過 15 年時間為全球金融機構建立正是這種能力,將最複雜的經濟數據環境轉化為研究人員和決策者能夠真正信賴的生產就緒 AI 系統。

在 Macrobond,他繼承了競爭對手無法快速複製的基礎:來自 2,500 個全球來源的超過 3 億個標準化時間序列,經過 20 年的策劃和管理,從一開始就內建完整的數據譜系和可追溯的轉換。這種基礎設施使 Macrobond 的 AI 能夠專門構建而非改裝。在大多數金融服務領域的 AI 工具都是建立在碎片化數據之上的情況下,Macrobond 的智能層是從數據向上發展的。Pedro 的任務是進一步加快推動這一優勢,將其擴展到下一代總體研究將會發生的工作流程、系統和決策環境中。

「市場已經加速發展,但基礎設施卻沒有。Macrobond 是解決這個問題的公司。」

— Stephanie Covert,Macrobond 執行長

每個總體決策,均由可信智能驅動

Macrobond 正朝著一個單一目標邁進:每個總體決策都由可信數據、像專家一樣思考的 AI 以及可以完全理解和辯護的見解來驅動。

這一願景建立在一個為三個不同受眾設計的平台之上,這些受眾對可信基礎有共同需求:

洞察生產者,包括經濟學家、分析師和策略師,他們建立和發布研究,需要從數據發現轉向可辯護的已發布觀點,而無需手動對帳、不穩定的管道或 AI 層中的信任差距。

決策者,包括投資長、投資組合經理和首席經濟學家,需要在工作流程中提供研究,並具備質疑來源、追蹤推理和自信行動的能力。

建構者,包括開發人員、量化分析師和平台團隊,需要經過授權和管理的總體數據,可直接插入其基礎設施、模型和代理工作流程,而無需重建。

Pedro 的任命加速了 Macrobond 為這三者提供服務的能力,並且是大規模、跨企業和即時的。

建立總體研究的 AI 原生標準

大多數金融服務領域的 AI 工具失敗不是因為明顯的錯誤,而是因為更難察覺的問題:輸出結果看似合理、格式良好,但卻以只有領域專家才能識別的方式出錯。在金融研究中,這不是小的效率低下問題,而是機構風險。要縮小這一差距,需要三件事作為單一連接系統協同工作,而非相鄰的工作流程:嵌入推理層本身的領域知識、圍繞總體經濟工作的特定需求設計的 AI 能力,以及反映總體專家實際思考方式的工作流程。

Macrobond 的 AI 層從頭開始為總體經濟工作而建立。它理解指標關係、經濟方法論、跨國可比性和視覺化標準。更重要的是,它知道什麼不該做,防止分析上不正確的組合,並引導用戶進行合理分析,而非更快地犯錯。今天大多數使用 AI 的組織擁有這種架構的一個部分,有些擁有兩個。Macrobond 正在將所有三個部分作為連接的整體來建立,而 Pedro 的任務涵蓋全堆疊:從跨經濟定義的自然語言搜尋和概念解析,到分析工作流程中的嵌入式研究協助,再到代表機構運營方式的下一個前沿的代理研究環境。

「Macrobond 花費了 20 年時間建立 AI 在金融研究中值得信賴所需的數據基礎。我的職責是釋放這一基礎所帶來的可能性。」

— Pedro Rodrigues,Macrobond 首席平台與 AI 長

為長期發展而建立的平台

Macrobond 對 400 名全球總體研究專業人士的專有調查顯示了一致的訊號:AI 採用的瓶頸不是意願問題,而是對輸出結果背後的數據和方法論的信心。42% 的受訪者認為更高品質的底層數據是更廣泛採用 AI 的最大單一因素。44% 的人認為可解釋性和透明度是該行業需要的最大改進。

Macrobond 正是為這一時刻而建立的。該平台的數據治理、來源追蹤、可追溯轉換和特定領域的 AI 護欄,解決了阻止機構在總體研究中擴展 AI 的確切障礙。該類別的商業案例很明確:81% 的同行計劃在未來兩到三年內增加對 AI 和工作流程工具的投資。

Pedro 的任命表明 Macrobond 不會等待該投資週期成熟。公司現在就在建設,從結構化數據轉向結構化理解,再到 AI 加速研究,這一路線圖將 Macrobond 定位為全球智能總體研究的預設基礎設施層。

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