Bridgetown Research는 AI 중심의 실사를 향상시키기 위해 1,900 만 달러를 확보합니다

실사 작업은 진정으로 지갑을 털어내는 일이 될 수 있으며, 이는 단순히 투자에만 국한되지 않습니다. 새로운 제품을 출시하거나 파트너십을 탐색하는 회사라면, 올바른 데이터를 수집하고 연구를 수행하는 데 몇 주가 걸릴 수 있고 상당한 비용이 발생할 수 있습니다. 제3자 기관이나 컨설턴트를 고용하여 현명한 결정을 내리는 데 도움을 받으면 비용은 더욱 높아집니다.
여기 Bridgetown Research가 등장합니다. 이 신생 AI 스타트업은 비용을 절감하고 속도를 높이겠다는 약속을 하고 있습니다. 그들은 AI 에이전트를 활용하여 실사 작업에 필요한 대부분의 노동을 처리합니다. 그리고 그들은 단순히 말만 하는 것이 아닙니다—최근 Accel과 Lightspeed 같은 큰 이름들이 공동 주도한 시리즈 A 라운드에서 1900만 달러를 확보했습니다.
2023년 12월에 McKinsey와 Amazon 출신의 CEO Harsh Sahai가 설립한 Bridgetown Research는 세 가지 유형의 AI 에이전트를 개발했습니다. 이 똑똑한 봇들은 정보를 수집하고, 이를 분석하여 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 결과를 제공합니다.
Bridgetown은 컨설턴트와 연구자들이 사용하는 동일한 네트워크, 즉 회사나 산업에 대한 내부 정보를 제공할 수 있는 업계 전문가들과 협력합니다. 이 스타트업은 전문가 네트워크와 협력하여 AI 음성 에이전트를 통해 그들과 대화하며 고객이 필요로 하는 정보를 추출합니다.
"내부자가 사람과 통화를 예약할 필요가 없기 때문에, 언제든지 로그인하여 대화를 나눌 수 있습니다,"라고 Sahai는 설명했습니다. "한 명의 고위 임원과 대화하는 대신, 중급 경력의 사람들과 훨씬 더 많은 수로, 더 큰 규모로 대화할 수 있습니다."
두 번째 에이전트 그룹은 대형 언어 모델(LLMs)과 고급 클러스터링 및 회귀 도구를 사용하여 음성 에이전트가 수집한 데이터를 분석합니다. 그들은 이를 LLM에 피드백하여 결과를 요약합니다. 세 번째 에이전트 그룹은 더 작은 언어 모델을 사용하여 이를 실제로 사용할 수 있는 프레젠테이션 같은 형태로 변환합니다.
이러한 에이전트를 통해 Bridgetown은 단 24시간 만에 수백 명의 응답자로부터 통찰력을 끌어내 초기 실사 분석을 완료할 수 있다고 주장합니다.
Sahai는 고객이 Bridgetown의 에이전트를 사용하여 독립적으로 데이터와 통찰력을 수집하거나, 독립 컨설턴트나 소규모 컨설팅 회사와 협력하여 McKinsey나 Bain 같은 대형 회사에서 기대할 수 있는 동일한 품질의 분석을 얻을 수 있다고 말합니다.
멋지게 들리죠? 하지만 문제가 있습니다: 대형 언어 모델과 그 위에 구축된 AI 에이전트는 때때로 정보를 지어낼 수 있습니다—이를 "환각(hallucinating)"이라고 합니다. 그렇다면 AI가 수행한 연구를 어떻게 신뢰할 수 있을까요? Sahai는 그들의 "조정 가능성과 감사 가능성" 접근 방식으로 이를 해결했다고 말합니다.
이는 고객이 데이터를 확인하고 에이전트가 결론에 도달한 과정을 정확히 볼 수 있다는 뜻입니다, 마치 "추론" AI 모델처럼요. 게다가 음성 에이전트는 전문가와의 대화를 녹음하므로 정보를 수동으로 다시 확인할 수 있습니다.
Sahai는 또한 그들의 AI 에이전트가 단일 출처에만 의존하지 않는다고 지적했습니다. 그들은 여러 출처에서 정보를 수집하고, 대형 언어 모델을 사용하여 이를 해석한 후, 데이터를 처리하기 위해 모델을 미세 조정합니다.
"우리는 이런 접근 방식을 본 적이 없습니다,"라고 Sahai는 말했습니다. "대부분의 플랫폼은 필요한 정보를 수집하는 것을 사용자에게 맡기고, 그 후에 이를 대신 처리해줍니다."
Bridgetown은 실사를 더 쉽게 만들려는 유일한 회사가 아닙니다—Mako AI나 DiligentIQ 같은 다른 회사들도 있습니다. 하지만 Sahai는 그들의 플랫폼이 완전한 솔루션을 제공하지 않는다고 믿습니다.
Sahai에 따르면, Bridgetown Research는 이미 영국에서 두 명의 고객과 미국에서 12명의 고객을 보유하고 있으며, 여기에는 최고의 사모펀드 및 벤처 캐피털 펀드, 컨설팅 회사, 그리고 M&A 거래를 진행하는 대기업들이 포함됩니다.
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This AI due diligence stuff sounds like a game-changer! $19M to speed up research? Bet it’ll save companies a fortune. Curious how it stacks up against old-school methods. 🤔
Super cool to see AI tackling due diligence! $19M is a big bet—hope it makes digging up dirt on deals faster and cheaper. 😎 Anyone else think this could shake up how companies prep for big moves?
Bridgetown Research's AI due diligence tool saved me a ton of time and money! It's like having a research team at my fingertips. The only hiccup is sometimes the data feels a bit outdated, but still, it's a lifesaver for any business deal. Highly recommend! 💼
O financiamento de 19 milhões de dólares da Bridgetown Research parece promissor para a diligência devida impulsionada por IA. Já usei seus serviços antes, e embora não seja perfeito, certamente acelera o processo. Só gostaria que melhorassem a interface; é um pouco desajeitada. No geral, uma boa ferramenta para reduzir o tempo de pesquisa!
El financiamiento de 19 millones de dólares de Bridgetown Research suena prometedor para la diligencia debida impulsada por IA. He usado sus servicios antes, y aunque no es perfecto, definitivamente acelera el proceso. Solo desearía que mejoraran su interfaz; es un poco torpe. En general, una buena herramienta para reducir el tiempo de investigación!

실사 작업은 진정으로 지갑을 털어내는 일이 될 수 있으며, 이는 단순히 투자에만 국한되지 않습니다. 새로운 제품을 출시하거나 파트너십을 탐색하는 회사라면, 올바른 데이터를 수집하고 연구를 수행하는 데 몇 주가 걸릴 수 있고 상당한 비용이 발생할 수 있습니다. 제3자 기관이나 컨설턴트를 고용하여 현명한 결정을 내리는 데 도움을 받으면 비용은 더욱 높아집니다.
여기 Bridgetown Research가 등장합니다. 이 신생 AI 스타트업은 비용을 절감하고 속도를 높이겠다는 약속을 하고 있습니다. 그들은 AI 에이전트를 활용하여 실사 작업에 필요한 대부분의 노동을 처리합니다. 그리고 그들은 단순히 말만 하는 것이 아닙니다—최근 Accel과 Lightspeed 같은 큰 이름들이 공동 주도한 시리즈 A 라운드에서 1900만 달러를 확보했습니다.
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두 번째 에이전트 그룹은 대형 언어 모델(LLMs)과 고급 클러스터링 및 회귀 도구를 사용하여 음성 에이전트가 수집한 데이터를 분석합니다. 그들은 이를 LLM에 피드백하여 결과를 요약합니다. 세 번째 에이전트 그룹은 더 작은 언어 모델을 사용하여 이를 실제로 사용할 수 있는 프레젠테이션 같은 형태로 변환합니다.
이러한 에이전트를 통해 Bridgetown은 단 24시간 만에 수백 명의 응답자로부터 통찰력을 끌어내 초기 실사 분석을 완료할 수 있다고 주장합니다.
Sahai는 고객이 Bridgetown의 에이전트를 사용하여 독립적으로 데이터와 통찰력을 수집하거나, 독립 컨설턴트나 소규모 컨설팅 회사와 협력하여 McKinsey나 Bain 같은 대형 회사에서 기대할 수 있는 동일한 품질의 분석을 얻을 수 있다고 말합니다.
멋지게 들리죠? 하지만 문제가 있습니다: 대형 언어 모델과 그 위에 구축된 AI 에이전트는 때때로 정보를 지어낼 수 있습니다—이를 "환각(hallucinating)"이라고 합니다. 그렇다면 AI가 수행한 연구를 어떻게 신뢰할 수 있을까요? Sahai는 그들의 "조정 가능성과 감사 가능성" 접근 방식으로 이를 해결했다고 말합니다.
이는 고객이 데이터를 확인하고 에이전트가 결론에 도달한 과정을 정확히 볼 수 있다는 뜻입니다, 마치 "추론" AI 모델처럼요. 게다가 음성 에이전트는 전문가와의 대화를 녹음하므로 정보를 수동으로 다시 확인할 수 있습니다.
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"우리는 이런 접근 방식을 본 적이 없습니다,"라고 Sahai는 말했습니다. "대부분의 플랫폼은 필요한 정보를 수집하는 것을 사용자에게 맡기고, 그 후에 이를 대신 처리해줍니다."
Bridgetown은 실사를 더 쉽게 만들려는 유일한 회사가 아닙니다—Mako AI나 DiligentIQ 같은 다른 회사들도 있습니다. 하지만 Sahai는 그들의 플랫폼이 완전한 솔루션을 제공하지 않는다고 믿습니다.
Sahai에 따르면, Bridgetown Research는 이미 영국에서 두 명의 고객과 미국에서 12명의 고객을 보유하고 있으며, 여기에는 최고의 사모펀드 및 벤처 캐피털 펀드, 컨설팅 회사, 그리고 M&A 거래를 진행하는 대기업들이 포함됩니다.
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