Daloopa, finansal analistlerin iş akışlarını otomatikleştirmek için yapay zekayı eğitiyor

Thomas Li, kötü şöhretli yatırımcı Steve Cohen tarafından kurulan hedge fonu Point72’de çalışıyordu ve finans sektörünün büyük ölçüde hatalara açık olabilecek manuel veri girişi süreçlerine dayandığını fark etti.

Li, TechCrunch’a şunları söyledi: “Bir alıcı tarafı analisti olarak, finansal modelleri oluşturmak ve güncellemek için manuel olarak kaynak bulmanın ve verileri girmenin acısını hissettim.” “Bu, analiz etme ve yatırım yapma gibi daha önemli işlerden zaman aldı.”

Li, Airbnb ve Meta’da eski bir yazılım mühendisi olan Jeremy Huang ve eski bir Microsoft mühendisi olan Daniel Chen ile New York Üniversitesi bağlantıları aracılığıyla (üçü de mezun) tanıştıktan sonra, verilere yönelik otomatik bir çözüm üzerinde elini denemeye karar verdi. giriş zorlukları.

Üç ortak, analistler için finansal raporlardan ve yatırımcı sunumlarından veri çıkarmak ve düzenlemek için yapay zekayı kullanan Daloopa’yı başlattı. Salı günü Daloopa, Morgan Stanley ve Nexus Venture Partners’ın katılımıyla Touring Capital liderliğindeki B Serisi finansman turunda 18 milyon dolar topladığını duyurdu.

Li, “Daloopa, analistler için yapay zeka destekli bir geçmiş veri altyapısıdır” dedi. “Veri keşif sürecine bu şekilde yaklaşmak, rekabet gücü yüksek firmaları ve ekipleri diğerlerinden önde tutuyor.”

Li, Daloopa’nın müşterilerinin öncelikle hedge fonları, özel sermaye şirketleri, yatırım fonları ve kurumsal ve yatırım bankaları olduğunu söylüyor. Yatırım ve durum tespiti araştırmalarına yönelik iş akışları oluşturmak için girişimin araçlarını kullanıyorlar. Yapay zeka algoritmaları tarafından desteklenen iş akışları, verileri keşfedip analistlerin finansal modellerine ileterek verilerin manuel olarak kopyalanması ihtiyacını azaltır.

Li, “Daloopa, hem satın alma hem de satış tarafına görev açısından kritik verileri ulaştırmanın yeni bir yolunu sunuyor” dedi. “Zaman tasarrufu, araştırma ve analize veya müşteriyle yüz yüze görüşme zamanına yeniden yatırılarak müşterilerimizin araştırma süreçlerinde avantaj elde etmesine yardımcı oluyor.”

Şimdi Daloopa’nın yapay zekasının hata yapmaması konusunda biraz şüpheliyim: Sonuçta hiçbir yapay zeka sistemi mükemmel değil. Halüsinasyon olarak bilinen olgu sayesinde, yapay zeka modellerinin belge ve dosyaları özetlerken gerçekleri ve rakamları uydurması alışılmadık bir durum değil.

Li, Daloopa’nın kusursuz olduğunu öne sürmedi. Ancak platformun algoritmalarının, büyüyen finansal belge kümeleri üzerinde eğitildikleri için “yalnızca zamanla gelişmeye devam ettiğini” iddia etti. Verilerin tam olarak nereden geldiğini annem söylüyor; Li bunun ticari bir sır olduğunu söylüyor.

Li, “Daloopa, beş yıl önceki, tüm yapay zeka abartısından önce, doğduğundan beri bir yapay zeka şirketiydi” dedi. “Bu yılları algoritmalarımızı eğitmeye ve finansal kurumlar için yapay zeka geliştirmeye harcadık.”

NYC merkezli Daloopa’nın toplam tutarını 40 milyon dolara çıkaran yeni finansmanla şirket, yaklaşık 300 çalışandan oluşan ekibini büyütmeyi, ürün Ar-Ge’sini desteklemeyi ve müşteri edinme çabalarını genişletmeyi planlıyor.

“Daloopa, beklenenden önce başlayan ve son iki yılda yıldan yıla büyüme ivmesi kaydeden, yapay zeka destekli bir çözümdür” dedi. “Finansal kurumlar yapay zeka araçlarını benimsedikçe, yapay zeka odaklı temel veri alanında lider olmak için çok iyi bir konumdayız.”