金融领域排名前9位的人工智能人士

　　

　　

　　《商业内幕》的2023年人工智能100强榜单包括了几位来自金融界的专家。

　　这些人将人工智能知识与交易、支付、风险投资和其他金融领域的经验结合起来。

　　下面的名单包括Sarah Guo, Reid Hoffman和So那黄。

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　　至少十年来，生成人工智能是最热门的风险投资主题。

　　围绕该技术的希望和炒作也推动了公共股票市场在经历了前一年的严重低迷之后，于2023年出现反弹。

　　《商业内幕》的2023年人工智能100强榜单中，有几位专家将人工智能知识与支付、交易、银行、金融数据和创业投资等金融领域的经验结合起来。

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　　亿万富翁投资人、领英(linkedIn)创始人里德·霍夫曼(Reid Hoffman)早在人工智能在风险投资家中风靡之前就已投身其中。他是OpenAI的早期投资者，他的公司Greylock在过去十年里投资了数十家人工智能初创公司，他还联合创立了Inflection AI，这家初创公司已经从微软、英伟达和微软联合创始人比尔·盖茨那里筹集了15亿美元。不出所料，霍夫曼在今年早些时候接受《纽约时报》采访时表示，他对人工智能“非常积极地宣传”。

　　郭因支持热门创业公司而出名，其中包括几家崭露头角的人工智能公司。因此，当她在2022年创立自己的1亿美元风险投资公司Conviction时，该基金的重点是毫无疑问的。在Conviction，她对人工智能初创公司进行了早期投资，包括为律师事务所服务的人工智能公司Harvey和商业分析人工智能公司Seek AI。她还与企业家兼投资者Elad Gil共同主持了一个名为“No prior”的热门人工智能播客，其中包括对著名人工智能和机器学习创始人和专家的采访。

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　　媒体将卡萨多称为安德森-霍洛维茨的“人工智能十字军”，这位投资者一直致力于向硅谷和华盛顿特区展示人工智能的好处。卡萨多是生成式人工智能潜在机会的早期倡导者，并帮助该公司早期投资了Pinecone和Coactive等初创公司。卡萨多自己在创业领域也有一些成功的经验;他的a16z投资的软件公司Nicira在2012年被VMware以12.6亿美元收购。

　　黄在硅谷出生和长大，她见证了在自家后院山景城(Mountain View)成长起来的变革性科技公司。现在，作为红杉资本(Sequoia Capital)的合伙人，黄将赌注押在了未来将成为人工智能领导者的公司上，并通过资助Harvey和LangChain等引人注目的人工智能初创公司，帮助红杉资本获得了投资。黄对生成式人工智能的可能性尤其感到兴奋，他甚至在红杉的网站上写了一篇博客文章，公开呼吁创始人向该基金推销自己的人工智能初创公司。

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　　Kambadur博士负责彭博社的人工智能工程小组，该小组由250多名研究人员和工程师组成。Kambadur博士曾在IBM担任研究员，他和他的学术团队利用人工智能为这家金融数据巨头开发研究、通信、金融分析和交易系统。彭博在人工智能上押下重注，以简化其产品和运营。Kambadur最近表示，他希望在今年年底前将伦敦和纽约的人工智能工程团队扩大到50名工程师。

　　Taneja是Visa的技术总裁，领导着该公司的人工智能项目。Visa每年在人工智能和数据基础设施上投资数亿美元，以改善支付安全、风险管理和员工体验。“人工智能将成为我们成长的重要组成部分，但它也将成为每个人工作的重要组成部分，”Taneja告诉Insider网站。塔内贾说，Visa自1993年以来一直利用人工智能，目前使用了300多个人工智能模型，从保护其庞大的电信网络到防止欺诈，这些模型帮助解决了所有问题，其中一个例子是在一年内防止了270亿美元的损失。

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　　维罗索在美国最大的银行领导人工智能研究。她的研究人员、工程师和数学家团队帮助摩根大通从学术和研究的角度定义了人工智能的方法。虽然她的团队不负责摩根大通的人工智能部署，但他们处于探索人工智能可行和不可行的前沿。作为卡内基梅隆大学机器学习部门的前负责人，Veloso利用她强大的学术背景，探索如何利用人工智能来打击金融犯罪，管理银行的海量数据资产，并遵守法规。维罗索还是摩根大通一个专门负责数据、分析和人工智能战略的新部门的成员。

　　作为全球最大对冲基金之一的联席首席投资官，詹森组建了一支17人的团队，用人工智能和机器学习重塑桥水。桥水公司甚至有一只使用机器学习技术的基金。詹森认为，机器已经可以复制并超越人类的推理能力。“在技术上，你的投资合伙人占80%。你同时拥有数百万个这样的人。如果你有能力通过严格的统计背景来控制他们的幻觉和错误，你就可以快速完成大量工作，”詹森告诉彭博社。他长期投资人工智能，参与了OpenAI的第一次融资，并为生成式人工智能初创公司Anthropic开出了第一张支票。

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　　作为高盛的首席信息官，Argenti负责制定该银行的人工智能战略，并领导一个拥有1.2万名员工的工程组织。他的以人工智能为重点的团队应用的应用程序涵盖了改善客户服务、加速应用程序部署、减少操作任务中涉及的人工工作和成本。他的第一个人工智能应用程序专注于帮助软件开发人员减少重复性任务，如测试，并使其更容易在高盛内部共享、记录和总结代码。他还推出了一款人工智能应用程序，对银行收到的数百万份文件进行分类和分类，并正在试验大型语言模型，以便从这些文件中提取数据，以便员工更快、更容易地采取行动。