使用AI更好地可视化复杂数据

数据量呈指数增长。IDC的一篇论文《数据时代2025年》称，2017年生成了16.3兆字节的信息（1兆字节等于10亿兆字节），并预测到2025年，这一数量将增加到163兆字节。

随着人工智能在模式识别和为管理人员产生新见解方面发挥关键作用，使所有这些数据的意义已成为下一个军备竞赛。

当人们考虑使用自主学习和神经网络来管理其投资组合的新一代对冲基金时，这确实是正确的。这些资金吸收了大量的数据集。对于SS＆C Technologies，这是一个趋势，对公司的优势至关重要。

随着分析工具的不断完善，投资公司越来越了解如何利用数据进行投资和运营决策。对于全球对冲基金行业而言，这是一个巨大的机会。每月在自动化和分析方面都进行改进。

SS＆C GlobeOp董事总经理Mike Megaw（如图）说：“作为一家专注于技术的公司和全球基金管理人，我们确实很好地融入了这一趋势。”“我们所做的很大一部分工作是提供可靠的数据，以帮助管理人员了解他们所做的事情，知道他们的前进方向，并帮助他们进行投资策略活动。其基础是拥有干净的数据。”

为此，SS＆C Technologies允许客户利用一个处理数据聚合和管理的双重平台（称为CORE），最重要的是一个数据分析平台SightLine，这是一种用于可视化和呈现数据的领先解决方案。

CORE创建数据集，并以格式化的方式将其提供给经理的内部系统或与之交互的外部系统。SS＆C Technologies已对非结构化数据集的组织进行了大量投资，以为客户提供更好的信息。

“我们正在应用人工智能来获取非结构化数据集并对其进行组织，以使解释尽可能准确；这就是神经网络等其他决策引擎的基础。”

“另一方面，SightLine允许管理人员为该数据创建不同的可视化效果。对冲基金中的不同人员需要以不同的方式查看数据，并创建自己对特定数据集的可视化。我们还支持将数据与管理器可能具有的现有数据集结合在一起的功能。我们授权CIO更好地处理投资流程。” Megarw说。

这两个平台的结合为对冲基金经理提供了一种有效的汇总，管理和理解海量数据集的方法，从而在投资组合层面以及整个业务领域带来了新见解。Megaw补充说：“ SightLine所做的很大一部分是以一种对经理人有意义的方式来组织数据，并使他们能够改善与投资者沟通的方式。”

对于基金经理来说，获取原始数据并应用分析具有巨大的潜力。一个例子涉及交易成本分析。使用SightLine，CIO / CFO可以查看投资组合经理如何分配交易，在一段时间内执行趋势分析，以及确定这些成本是否符合预期或成本过高。以前，要获得这样的答案将需要大量的工程设计。现在几乎可以立即使用。

Megaw总结道：“这是我们将这个平台整合在一起的一个重要原因：快速向管理者获取干净，经过验证的数据，并允许他们将数据转化为信息，以帮助决策过程。”