大宗商品市场很重要。这似乎是另一个遥远的、充斥着行话的高级金融领域，实际上是一个全球联系的过程，为任何地方生产的几乎任何东西所需的原材料定价。无论一家公司是生产汽车还是生产巧克力棒，钢铁或可可等必需品的市场价格都将对其业务产生重大影响。
因此，如果你持有公司的股票(或持有股票的养老金)，这些公司会创造任何实物，这些市场的波动会影响你。此外，当大宗商品市场上涨，导致商品价格上涨时，企业会将这些成本转嫁给消费者。每当你购买食物、燃料或任何不是服务的东西时，大宗商品市场就会影响你。
因此，人工智能(AI)正在影响交易模式的事实将引起人们的关注。不可否认，考虑到围绕人工智能安全峰会的一些更疯狂的评论，任何回避自我意识和文明终结的事情可能都很难让人兴奋起来，但人工智能无疑已经改变了大宗商品交易，给英国公司带来了挑战。
人工智能之所以影响大宗商品交易，是因为它在快速传递信息、评估大量数据以识别它之前“看到”的模式并立即采取行动方面表现出色。这使得它非常适合大宗商品市场，因为大宗商品市场是由几乎无穷多的因素和描述这些因素的数据集驱动的。
自上世纪80年代以来，对冲基金和银行一直意识到人工智能可能给它们带来的优势。
这导致了一场人工智能军备竞赛，它们竞相寻找让自己保持领先的方法。也就是说，他们的项目倾向于优先处理类似的数据集，因此得出类似的结论，从而迅速采取集体行动。这造成了一种羊群效应，加速并加剧了市场波动。
举个例子:美国的小麦产量报告是全球小麦价格的关键领先指标。直到最近，分析师们还会花上几个小时甚至几天的时间研究这些报告。今天，机器学习应用语言处理模型，可以识别这些报告中的模式，并将它们与以前的报告和价格结果联系起来。同时，它将把这些结论与其他替代数据集(如卫星图片和天气报告)中的结论进行交叉对照。它将评估所有这些并在几分之一秒内执行任何相关交易。的交叉光谱
来自不同分析师的响应时间;对报告的仔细考虑后的意见现在被大多数与会者几乎立即作出的反应所取代。难怪大宗商品市场更加不稳定。
这一切的问题并不在于对冲基金在这么做——毕竟，它们为客户创造了利润，其中很可能包括你的养老金。问题在于，这种波动对金融服务业有利，但对实体世界往往有害。如果你在一家公司的采购团队，以合适的价格和时间购买大量原材料是存在的。但你面临的是一个起伏不定的市场，几乎可以肯定的是，你不会有人工智能来帮你导航。那是带着刀去枪战。
还有更好的消息;人工智能还用于确定何时以及如何利用现有的市场走势。这使得频繁的交易创造了高流动性，使公司更容易和更便宜地在他们需要的确切时刻购买他们需要的东西。与大多数技术一样，人工智能在大宗商品中的应用正变得越来越容易获得，从最初的采用者(伦敦金融城)扩展到更广泛的经济领域(英国plc)。由于目前拥有这种能力的英国企业如此之少，因此在优化企业采购原材料的方式方面，英国经济存在一个巨大的、未被充分利用的机会。
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人工智能不应该为这段历史性的波动时期完全负责。人工智能影响着大宗商品的交易模式，但最终大宗商品市场是不稳定的，因为可悲的是，我们的世界也是如此。与以往一样，人工智能最大的风险在于，在一种偏执的氛围下，我们无法利用它在实体经济中创造的好处。目前，金融家已经在大宗商品交易中接受了人工智能，而企业界还没有。
未来就在这里，它并不平等。
特里斯坦是ChAI公司的首席执行官兼创始人，该公司利用人工智能产生市场洞察
