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年度系列一：使用Tensorflow預測股票市場變動
如果想在當今的金融服務行業中擁有長遠的職業生涯，那麼把機器學習帶到銀行業的團隊中去會對你很有幫助。銀行在使用人工智能方面被普遍認爲是落後的，但是正在努力追趕。例如，僅高盛公司目前就在全球範圍內設立了大約100個工作崗位，這些職位明確提出機器學習技能的要求。
然而，並不是所有的銀行在機器學習方面都是同樣重視的，也並不是所有的機器學習團隊都能取得成果。——這個領域內充滿了內部政治，因爲具有學術背景的機器學習專家發現面對已建立的定量交易員和工程團隊的抵制，他們很難實現自己的想法。“很難說誰可以在這方面賺到錢。”美國銀行的一位機器學習的業內頂尖專家承認， “這裏面有很多故事。”
儘管如此，銀行正在努力。 倫敦阿姆斯特朗國際獵頭公司負責量化、風險和數據科學的主管奧利弗·布萊頓說，這種變化是顯而易見的。“在去年年底，高級分析並不是銀行之間對話的主題。現在，一些令人興奮的工具正在開發中，並且趨勢增長非常明顯，儘管我們使用機器學習工具來實現全自動交易還有很長的路要走。”
布萊登說，在這個過程中，銀行開始意識到，他們可以聘用大量的寬客，並稱他/她爲數據科學家：“你需要適當的機器學習技能。寬客是偉大的數學家，但他們正面臨着知識的極限。”
基於與獵頭和機器學習內部人員的對話，下面列出的人員和團隊處於銀行未來發展行業的最前沿。 如果你沒有粒子物理學的博士學位，你至少要知道他們的名字。
J.P.摩根（已解散）智能解決方案團隊
首先我們列出了J.P.摩根的智能解決方案團隊，因爲我們被告知它是業內最好的公司之一。它成立於2014年左右，當時宣稱目的是“將JPM專有數據資產轉化爲機遇”，並提供“通過數據挖掘、分析和建模的戰略見解” 該團隊由阿格斯諮詢和信息服務公司的創始人兼首席執行官億萬富翁萊恩勞弗領導。
然而，如今，J.P摩根智能解決方案團隊已經不復存在了。 內部人士和獵頭公司告訴我們，該團隊“已經解散”，其成員已經分散到J.P.摩根的經營業務，其中許多人正在考慮加入規避風險基金行業。無論這個消息是否屬實，J.P.摩根的機器學習團隊成員肯定會有一些要退出。他們包括傑弗裏•茨威格，自然語言處理專家，他在爲Facebook工作了大約一年後於2月份辭去了J.P摩根的工作；格雷•厄姆吉勒，3月份去了德意志銀行；大衛•菲拉，4月份去了倫敦的ITG科技公司；拉傑什克里斯納馬裏在同一個月離開美國美林銀行。勞費爾本人也離開了，還有（未經證實的）傳言，他將前往塞伯魯斯，加入前J.P摩根首席運營官馬特扎姆斯。
那麼，如果你想在J.P.摩根的機器學習團隊中工作，你應該去了解誰？你可以瞭解一下前信貸交易員薩米克·錢達拉納。他作爲J.P.摩根的老員工，2017年10月在公司和投資銀行擔任數據科學和分析的負責人。你也可以瞭解一下曼努埃拉·維蘇洛，J.P.摩根的人工智能研究新負責人、卡內基梅隆大學機器學習系主任。維蘇洛和錢達拉納都向薩諾克·維斯瓦納森彙報，J.P.摩根公司和投資銀行的首席執行官。
或者，現在還有許多之前的J.P.摩根公司的機器學習專家都在其他地方任職。
巴克萊的研究數據科學系
巴克萊在機器學習方面比較落後，但在努力彌補時間上的差距。今年5月，布里奇銀行聘請了新聞網站前首席數據科學家亞當·凱萊赫擔任研究總監和首席數據科學家。巴克萊銀行總部位於紐約，巴克萊銀行研究部門負責人傑夫梅利彙報工作，他表示，凱萊赫將建立一支“全球團隊”，其專長是“採購，規範化和利用可選數據集”。
法國巴黎銀行人工智能實驗室
知情人士表示，法國巴黎銀行是市場領先者之一，在市場環境中實施人工智能方面。人工智能（AI）小組總部位於倫敦由喬·波諾領導，他是全球市場定量研究、數據和人工智能實驗室負責人。
舊金山瑞士信貸實驗室、倫敦雲機器學習團隊、紐約全球執行服務團隊
瑞士信貸也趕上了在機器學習中時間的差距。去年，它開始在舊金山灣地區建造“CS實驗室”。CS實驗室由前第一資本金融公司支付數據科學小組組長雅各布·西斯克管理，其目的是用“大膽創新”的思維改造瑞士信貸。西斯克表示，他正在尋找“具有AI / ML，數據工程，定量社會科學，設計策略，函數式編程或開發運營技能的自動的綜合黑客”。
如果你不想在舊金山加入西斯克，你可以加入喬治海-廷基，瑞士信貸的工程和雲機器學習主管，位於倫敦。基奧將他的團隊定位爲“基於雲的機器學習的內部啓動和顧問”，也包括“一個內部機器學習實驗室”。
如果不行，也有可以考慮安東尼 阿貝南特在紐約的新全球執行服務團隊，位於紐約。阿貝南特去年8月從騎士資本集團加入瑞士信貸，並被任命爲新的執行服務部門的負主管，該部門將程序交易和電子交易結合起來。上週，他表示該部門的部分目標是解決類似“我們如何整合機器學習來幫助我們的銷售交易者和更好地完成工作？”之類的問題。 然而，目前尚不明確，同時該部門將直接開發機器學習工具。
德意志銀行在紐約市主要研究單位
德意志銀行已經量身定製了一個投資解決方案團隊，該團隊在製作文本分析工具方面非常有名氣，但現在格雷厄姆·吉勒該團隊的負責人，他於2018年3月加入了主要研究團隊。作爲J.P.摩根和彭博社的前任數據科學主管，吉勒在業內備受尊敬，同時期待最優秀的人才加入他。其總部設在紐約。
高盛的FAST Securities團隊、研發工程團隊
人們普遍認爲，在機器學習方面，高盛落後於時代。然而，要趕上來卻很難。去年11月，高盛成立了一個新的研發團隊，由內瑪•拉斐爾(領導。拉斐爾高盛史特拉茨基金的資深人士，曾負責建立該公司的風險與定價數據庫SecDB。拉斐爾正在爲他的團隊招人。然而，一些業內人士認爲，高盛的研發部門是一個難得的“獎學金”實體。他們表示，在紐約塞繆爾•克拉斯尼克領導的快速(特許經營分析、戰略和技術)證券團隊中，出現了很多現成的數據分析工具。
摩根士丹利在蒙特利爾的機器學習團隊
長期以來，摩根士丹利一直忙於機器學習的邊緣領域。這家美國銀行在2008年推出了Alphawise，一個專注於定製化對衝基金研究的研究部門。Alphawise僱傭了大約30名數據科學家，以基於機器學習的數據聚焦觀點支持其公平研究人員。在全球範圍內，Alphawise由駐倫敦的摩根士丹利資深人士安格斯•倫德管理。
摩根士丹利還運營着一個名爲“摩根士丹利機器學習”的組織，該組織自稱爲該行的機器學習“卓越中心”。該團隊由總部位於紐約的執行董事Ambika Sukla領導。他表示，自己專注於“將機器學習技術應用於算法交易、風險管理、運營和合規，以及財富和投資管理”。摩根士丹利一些更有趣的機器學習活動以蒙特利爾爲中心。這座加拿大城市以其機器學習專業技能而聞名，摩根士丹利的蒙特利爾技術中心正逐漸成爲其機器學習計劃的中心，並正在招聘員工。
瑞銀的Evidence實驗室及新的“戰略發展實驗室”
瑞銀歷來注重在研究中使用機器學習。瑞銀管理着一個Evidence實驗室”團隊，這個團隊是2014年由瑞銀全球研究主管朱安-路易斯•佩雷斯組建的。佩雷斯一年前從摩根士丹利加盟瑞銀。佩雷斯立即開始聘用摩根士丹利的前同事參與新項目，包括Evidence實驗室聯席主管理查德•霍克利、資深科學家阿格里特•阿格拉瓦爾和分析研究部門主管喬•科爾代拉。
然而，最近瑞銀似乎認爲，僅憑證據實驗室是不夠的。本月早些時候，該公司任命固定收益交易聯席主管克里斯托弗•普爾夫斯爲一個新的“戰略發展實驗室”的負責人，該實驗室由80人組成，重點研究在交易大廳使用人工智能。
Sarah Butcher