Dili yapay zeka ile durum tespitini otomatikleştirmek istiyor

Eskiden Coinbase’in kurumsal geliştirme ve girişimler ekibinde yer alan Stephanie Song, kendisinin ve ekibinin günlük olarak tamamlamak zorunda olduğu durum tespit görevlerinin yoğunluğundan sık sık hayal kırıklığına uğrardı.

Song, TechCrunch’a bir e-posta röportajında ​​”Analistler yüzlerce saat çalışarak kimsenin yapmak istemediği işi yaparak gece yarısı yakıtını yakıyorlar” dedi. “Aynı zamanda fonlar daha az sermaye kullanıyor ve işletme maliyetlerini azaltırken ekiplerini daha verimli hale getirmenin yollarını arıyor.”

Daha iyi bir yol bulma fikrinden ilham alan Song, Coinbase’in iki eski çalışanı Brian Fernandez ve Anand Chaturvedi ile birlikte çalışarak önemli yatırım durum tespitini otomatikleştirmeye çalışan bir platform olan Dili’yi (Doğu Timor’un başkentiyle karıştırılmamalıdır) başlattı. Yapay zeka kullanan özel sermaye ve risk sermayesi firmaları için portföy yönetimi adımları.

Y Combinator mezunu olan Dili, bugüne kadar Allianz Strategic Investments, Rebel Fund, Singularity Capital, Corenest, Decacorn, Pioneer Fund, NVO Capital, Amino Capital, Rocketship VC, Hi2 Ventures, Gaingels gibi destekçilerden 3,6 milyon dolar girişim fonu topladı. Hiper Girişimler.

“[AI] Song, analistlerden ortaklara ve arka ofis işlevlerine kadar bir yatırım fonunun tüm bölümlerini etkiliyor” dedi. “Fonlardaki yatırım profesyonelleri, karar vermede farklı bir avantaj arıyorlar ve artık, anlaşmaya ilişkin anlayışlarını, bunun fonlara nasıl uyduğuyla birleştirmek için zengin verilerinden yararlanabiliyorlar… Dili, bu soruna bir çözüm olarak ortaya çıkmak için eşsiz bir fırsata sahip. zorlu bir makro ortamda fon sağlıyor.”

Song, fonların avantaj aradığı veya yatırım riskini azaltacak yeni umut verici yollar aradığı konusunda yanılmıyor. Risk sermayedarlarının harcanmamış nakit parasının 311 milyar dolar olduğu bildiriliyor ve geçen yıl, erken aşamadaki girişimlere karşı giderek daha ihtiyatlı olmaya başladıkları için son yedi yılın en düşük toplamı olan 67 milyar doları artırdılar.

Dili, durum tespiti sürecine yapay zekayı uygulayan ilk kişi değil. Gartner, 2025 yılına kadar risk sermayesi ve erken aşama yatırımcı yönetici incelemelerinin %75’inden fazlasının yapay zeka ve veri analitiği kullanılarak bilgilendirileceğini öngörüyor.

Wokelo (müşterileri Dili’s gibi özel sermaye ve risk sermayesi fonları olan), Ansarada, AlphaSense ve Thomson Reuters (kendi aracılığıyla) dahil olmak üzere birçok startup ve yerleşik şirket, piyasa karşılaştırmaları ve raporları hazırlamak amacıyla finansal belgeleri ve bol miktarda veriyi aktarmak için zaten yapay zekadan yararlanıyor. Olumsuz Ortam birimini temizleyin).

Ancak Song, Dili’nin “türünün ilk örneği” teknolojiyi kullandığında ısrar ediyor.

“[We can] Büyük yapılandırılmamış belgelerden mali ölçümleri almak gibi belirli görevlerde çok yüksek doğruluk sağlıyor” diye ekledi. “Belirli belgeler için ayarlanmış özel indeksleme ve erişim hatları oluşturduk. [our AI] yüksek kaliteli içeriğe sahip modeller.”

Dili, yatırımcı iş akışlarını kolaylaştırmak için GenAI’dan, özellikle de OpenAI’nin ChatGPT’sine benzer büyük dil modellerinden yararlanıyor.

Platform ilk olarak bir fonun geçmiş mali verilerini ve yatırım kararlarını bir bilgi tabanında katalogluyor ve daha sonra yukarıda belirtilen modelleri özel şirket verilerinin veritabanlarını ayrıştırma, durum tespiti talep listelerini işleme ve web üzerinde az bilinen rakamları araştırma gibi görevleri otomatikleştirmek için uyguluyor. .

Dili kısa süre önce bir firmanın birikmiş anlaşmalarına ilişkin otomatik karşılaştırılabilir analiz ve sektör kıyaslaması için destek ekledi. Fonlar anlaşma verilerini yükledikten sonra geçmiş ve mevcut yatırım fırsatlarını tek bir yerde karşılaştırabilirler.

Song, “Yeni bir yatırım fırsatı veya portföy şirketi güncellemesi içeren bir e-posta alabildiğinizi ve anında yapay zeka tarafından oluşturulan anlaşma kırmızı bayrakları, rekabetçi analizler, sektör karşılaştırmaları ve fonunuzun geçmiş yatırım modellerinden yararlanan bir ön özet veya not üreten bir platforma sahip olduğunuzu hayal edin,” dedi. söz konusu.

Sorun şu ki, konu bir portföy yönetimi olduğunda Dili’nin yapay zekasına (ya da gerçekten herhangi bir yapay zekaya) güvenilebilir mi?

Sonuçta yapay zekanın gerçeklere sadık kalması pek de bilinmiyor. Fast Company, ChatGPT’nin makaleleri özetleme yeteneğini test etti ve modelin bazı şeyleri yanlış yapma, parçaları dışarıda bırakma ve özetlediği makalelerde belirtilmeyen ayrıntıları doğrudan icat etme eğiliminde olduğunu buldu. Doğruluğun çok önemli olduğu durum tespiti çalışmalarında bunun nasıl gerçek bir sorun haline gelebileceğini hayal etmek zor değil.

Yapay zeka aynı zamanda karar verme sürecine önyargıları da getirebilir. Birkaç yıl önce Harvard Business Review tarafından gerçekleştirilen bir deneyde, startup yatırım tavsiyeleri yapmak üzere eğitilmiş bir algoritmanın, farklı ırklardan girişimciler yerine beyaz girişimcileri seçtiği ve erkek kurucularla birlikte startuplara yatırım yapmayı tercih ettiği ortaya çıktı. Bunun nedeni, algoritmanın eğitildiği kamuya açık verilerin, daha az sayıda kadının ve yeterince temsil edilmeyen gruplardan kurucuların finansman sürecinde dezavantajlı durumda olma eğiliminde olduğu ve sonuçta daha az risk sermayesi topladığı gerçeğini yansıtmasıydı.

Ayrıca bazı firmaların özel, hassas verilerini üçüncü taraf bir model aracılığıyla çalıştırma konusunda rahat olamayabilecekleri gerçeği de var.

Song, tüm bu korkuları gidermeye çalışmak için Dili’nin, halüsinasyon olaylarını azaltmak ve genel doğruluğu artırmak için çoğu açık kaynak olan modellerinde ince ayar yapmaya devam ettiğini söyledi. Ayrıca, özel müşteri verilerinin Dili’nin modellerini eğitmek için kullanılmadığını ve Dili’nin, fonlara özel, çevrimdışı fon verileri üzerinde eğitilmiş kendi modellerini oluşturmaları için bir yol sunmayı planladığını vurguladı.

Song, “Hedge fonları ve kamu piyasaları teknolojiye yoğun yatırım yaparken, özel piyasa verileri Dili’nin firmalar için açığa çıkarabileceği pek çok kullanılmamış potansiyele sahip” dedi.

Dili geçen yıl farklı fon ve banka türlerinden 400 analist ve kullanıcıyla ilk pilot çalışmayı yürüttü. Ancak Song, startup ekibini genişletip yeni yetenekler ekledikçe, yeni uygulamalara doğru genişlemeye yöneldiğini ve sonuçta yatırımcı durum tespiti ve portföy yönetimi için “uçtan uca” bir çözüm haline gelmeye yöneldiğini söylüyor.

“Sonunda oluşturmakta olduğumuz bu temel teknolojinin varlık tahsisi sürecinin tüm bölümlerine uygulanabileceğine inanıyoruz” diye ekledi.