Rowspace привлекла 50 млн долларов, чтобы искусственный интеллект действительно работал на благо компаний прямых инвестиций

Сектор прямых инвестиций опирается на субъективную оценку — а та, как оказывается, крайне сложно масштабировать. Десятилетиями накопленные меморандумы по сделкам, модели оценки рисков, заметки партнеров и данные по портфелю разбросаны по системам, которые изначально не были предназначены для взаимодействия друг с другом.

Каждый раз, когда на стол компании попадает новая сделка, аналитики начинают с нуля, даже если ответы на их самые насущные вопросы где-то зарыты в собственной истории компании.

Именно для решения этой проблемы и была создана Rowspace, и именно поэтому этот стартап из Сан-Франциско выходит из режима секретности с финансированием в размере 50 миллионов долларов США и смелым заявлением: искусственный интеллект для сферы частного капитала, который не просто помогает в принятии решений, но и действительно учится тому, как думает компания.

Компания официально вышла на рынок после раунда посевного финансирования, возглавленного Sequoia, и раунда серии A, совместно возглавленного Sequoia и Emergence Capital, с участием Stripe, Conviction, Basis Set, Twine и группы ангельских инвесторов, специализирующихся на финансовом секторе.

Первые клиенты — имена которых не разглашаются, но которые описываются как известные частные инвестиционные и кредитные компании, управляющие активами на сумму от сотен миллиардов до почти триллиона долларов, — уже используют платформу; при этом около десяти ведущих компаний заключили контракты с годовой стоимостью в семь цифр.

Два выпускника MIT, одна упрямая проблема

Компания Rowspace была основана Майклом Манапатом и Ибо Лингом, которые познакомились, будучи аспирантами в MIT, а затем пошли по совершенно разным карьерным путям. Манапат впоследствии создал в Stripe системы машинного обучения, обрабатывающие миллиарды транзакций, а затем, в качестве технического директора, помог компании Notion расширить свою деятельность в области искусственного интеллекта.

Линг выбрал финансовую стезю — он дважды занимал должность финансового директора, возглавляя финансовые команды в Uber и Binance, и годами принимал инвестиционные решения, вручную обобщая данные из разрозненных систем. Когда в конце 2022 года был запущен ChatGPT, Линг протестировал его на задачах комплексной проверки и сразу же столкнулся с той же проблемой.

«Очевидно, что перспективы были огромные, но просто ничего не получалось», — рассказал он Fortune. «Нужна правильная информация в правильном контексте». Именно этот разрыв — между потенциалом ИИ и хаотичной реальностью финансовых данных, запертых в закрытых системах и специфичных для конкретных организаций, — стал основополагающей идеей проекта.

Линг, соучредитель и операционный директор, выразился прямо: «Большинство технологических инструментов недостаточно всеобъемлющи или не учитывают нюансы, необходимые для финансовой сферы. А большинству финансовых инструментов нужно повысить свой технический потенциал. Мы намерены сделать и то, и другое».

Как на самом деле выглядит ИИ для сферы прямых инвестиций

Платформа Rowspace объединяет структурированные и неструктурированные данные за всю историю компании — репозитории документов, инвестиционные и бухгалтерские системы, старые презентации PowerPoint, меморандумы по сделкам — и применяет то, что Манапат называет «финансово-ориентированным подходом»: подход, отражающий то, как компания на самом деле сопоставляет информацию, интерпретирует несоответствия и принимает решения. Важно, что вся обработка происходит в собственной облачной среде клиента. Данные компании никогда не выходят за пределы её контроля.

Результат доступен через собственный интерфейс Rowspace, в таких инструментах, как Excel и Microsoft Teams, или напрямую в существующей инфраструктуре данных компании. Аналитик первого года, рассматривающий новую сделку, может найти информацию о решениях, принятых десятилетиями ранее, сопоставимых сделках и внутренних моделях оценки рисков, не поднимая трубку и не рыская по общим дискам.

«В сфере финансов принятие решений сопряжено с высокими рисками. Раньше приходилось выбирать между быстрым принятием решений и принятием полностью обоснованных, тщательно взвешенных решений с использованием всех доступных компании данных. Наша платформа на базе искусственного интеллекта устраняет этот компромисс», — сказал Майкл Манапат, соучредитель и генеральный директор Rowspace. «Мы создаем специализированную интеллектуальную систему, которая превращает данные компании в масштабируемые суждения с той строгостью, которой требует сфера финансов».

Эта амбициозная цель отражена в фразе, которую Манапат использует внутри компании: «Представьте себе компанию, которая никогда ничего не забывает. Где рабочие процессы опытного инвестора — задействующие множество различных инструментов определенным образом — могут быть кодифицированы и тиражированы. Когда это станет возможным, аналитик-новичок сможет воспользоваться десятилетиями накопленных знаний, а качество решений будет расти вместе с компанией, а не снижаться».

Почему Sequoia и Emergence делают ставку на вертикальный ИИ

Убежденность инвесторов, лежащая в основе этого раунда финансирования, сама по себе является сигналом, заслуживающим внимания. Альфред Лин, партнер Sequoia, возглавивший инвестицию, позиционировал Rowspace как прямой ответ на вопрос о том, какие приложения ИИ выживут в условиях роста всё более мощных базовых моделей.

«Майкл создал в Stripe системы машинного обучения, которые обрабатывают миллиарды транзакций, и помог Notion расширить свою деятельность в области ИИ. Ибо — опытный руководитель в сфере финансов и инвестор, который сталкивался именно с теми проблемами, которые решает Rowspace», — сказал Лин, добавив, что и Майкл, и Ибо видели проблему с обеих сторон, сочетая глубокие технические знания с непосредственным пониманием того, что на самом деле нужно клиентам.

Джейк Сапер, генеральный партнер Emergence Capital, развил тему инфраструктуры данных: «Они выполняют ранее невозможную работу по объединению проприетарных данных, а также по их сверке и анализу с настоящей тщательностью. Без этой основы не имеет значения, какие другие инструменты ИИ вы используете».

Этот аргумент представляет собой четкую инверсию опасений, охвативших в настоящее время большую часть индустрии программного обеспечения: что базовые модели в конечном итоге превратят приложения в массовый товар. Точка зрения Лина противоположна — именно в вертикальных системах ИИ, построенных на глубоких проприетарных слоях данных, будет формироваться устойчивое конкурентное преимущество.

В частности, в сфере ИИ для частного капитала, где альфа по определению зависит от конкретной компании и не поддается воспроизведению, с этой логикой особенно трудно поспорить. Бэк-офис в сфере управления инвестициями незаметно оставался одной из последних областей, которую общему ИИ с трудом удавалось освоить. Компания Rowspace только что привлекла 50 миллионов долларов, исходя из того, что знает, почему это так — и что с этим делать.

См. также: Santander и Mastercard запустили первый в Европе пилотный проект по платежам, выполняемым с помощью ИИ

Хотите узнать больше об ИИ и больших данных от лидеров отрасли? Посетите выставку AI & Big Data Expo, которая пройдет в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это комплексное мероприятие является частью TechEx и проходит одновременно с другими ведущими технологическими событиями, включая Cyber Security & Cloud Expo. Нажмите здесь дляполучения дополнительной информации.

AI News поддерживается TechForge Media. Узнайте о других предстоящих мероприятиях и вебинарах по корпоративным технологиям здесь