Badania inwestycyjne, tradycyjnie wymagające dużego nakładu pracy, przechodzą szybką transformację, gdy firmy od ugruntowanych platform transakcyjnych po małe startupy wdrażają agentów sztucznej inteligencji do analizy danych finansowych, identyfikacji trendów rynkowych i tworzenia raportów dla inwestorów i instytucji.
Co warto wiedzieć:
- Agenci AI są teraz wdrażani w usługach finansowych w celu automatyzacji badań inwestycyjnych, z aplikacjami od narzędzi dla detalicznych inwestorów po analizę na poziomie instytucjonalnym
- Nowy Jork wyemergował jako epicentrum tego trendu, z startupami takimi jak Hebbia i Rogo przyciągającymi setki milionów dolarów w finansowaniu venture przy wycenach sięgających 700 milionów dolarów
- Choć regulacje początkowo spowalniały adopcję AI w fintechu w porównaniu do innych branż, technologia ta przeszła obecnie poza operacje back-office do podstawowych usług finansowych
Wyścig o tworzenie inteligentniejszych narzędzi finansowych
W odróżnieniu od innych sektorów biznesowych, gdzie sztuczna inteligencja szybko zyskała popularność, aplikacje fintech ostrożniej przyjęły AI z uwagi na regulacje i wymagania zgodności związane z obsługą aktywów finansowych, mówi Jeff Cauflin, starszy redaktor w Forbes.
Do niedawna większość funkcji AI w fintechu koncentrowała się na usprawnianiu obsługi klienta, rachunkowości i funkcji back-office, z firmami takimi jak Klarna, Chime, Stripe i Ramp ogłaszającymi takie produkty.
Teraz wyłania się nowa faza. Aplikacja transakcyjna Robinhood i Arta Finance, startup pozycjonujący się jako cyfrowe „biuro rodzinne” dla zamożnych klientów, obie zaprezentowały funkcje AI skierowane do konsumentów w ostatnich tygodniach. Tymczasem rośnie klaster nowojorskich firm, w tym AlphaSense, Hebbia, RavenPack i Rogo, które rozwijają narzędzia AI specjalnie dla bankierów inwestycyjnych i inwestorów instytucjonalnych.
Większość z tych firm zatrudnia agentów AI – wyspecjalizowany kod, który interpretuje informację kontekstową, podejmuje logiczne decyzje i podejmuje działania. Agenci realizują złożone zadania, takie jak generowanie rekomendacji inwestycyjnych, analiza danych z rynku prywatnego, czy tworzenie szkiców prezentacji.
„Jak chcesz porównać wszystkich tych różnych dostawców, startupy i hyperscalersy, które to zrobiły?” wyjaśnia Gabriel Stengel, 26-letni CEO Rogo, opisując, jak ich system pomaga bankierom tworzyć prezentacje celów akwizycji.
Chociaż entuzjazm kapitału venture dla firm AI sprawia, że trudno określić, które firmy rozwiną zrównoważone modele, wszystkie celują w nieefektywności w procesach badawczych, które od dawna domagały się ulepszeń.
Startupy przyciągają znaczące finansowanie dla AI finansowego
Hebbia, pięcioletnia nowojorska firma korzystająca z AI do przyspieszenia badań dla instytucji finansowych i firm prawniczych, zapewniła 130 milionów dolarów finansowania w zeszłym roku, osiągając wycenę 700 milionów dolarów. Firmę wspierają Index Ventures, Peter Thiel i Andreessen Horowitz.
Według 27-letniego założyciela i CEO George'a Sivulki, Hebbia specjalizuje się w analizie danych z rynku prywatnego. Gdy firmy przygotowują się na rundy finansowania lub potencjalne akwizycje, dzielą się poufnymi informacjami w bezpiecznych wirtualnych pokojach danych. Oprogramowanie Hebbia łączy się z tymi repozytoriami i ocenia takie czynniki jak koncentracja klientów, siła wzrostu przychodów oraz kwalifikacje zarządu.
„Ono także usiłuje zidentyfikować ryzyka i czerwone flagi, jak mocno firma może być narażona na cła lub czy temat został pominięty lub zignorowany w prezentacji inwestycyjnej, mimo że zwykle jest omawiany”, powiedział Sivulka. Firma twierdzi, że jej produkty oszczędzają funduszom private equity między 20 a 30 godzin na transakcję.
Hebbia łączy własne modele do pobierania i interpretacji danych inwestycyjnych z zewnętrznymi modelami od firm takich jak OpenAI i Anthropic dla funkcji takich jak generowanie raportów. Sivulka informuje, że ma setki klientów, w tym firmę private equity Charlesbank i firmę kredytową Oak Hill Advisors, z opłatami za usługi w przedziale od „dziesiątek tysięcy” do „milionów”.
AlphaSense, bardziej ugruntowana 14-letnia firma zajmująca się danymi finansowymi z 6 000 klientów, opracowała podobne możliwości agentów AI. Pomaga analitykom przygotowywać oferty, przeprowadzać due diligence i analizować rynki. Na przykład może generować badania sugerujące główne priorytety dyrektora korporacyjnego lub tworzyć raporty oparte na zeznaniach ekspertów wskazujących obawy inwestorów dotyczące nadchodzących IPO.
Rogo, trzyletni nowojorski startup z 40 pracownikami i klientami, został niedawno wyceniony na 350 milionów dolarów w rundzie finansowej z marca wspieranej przez inwestorów takich jak Thrive i Khosla Ventures. System firmy może zautomatyzować raporty podsumowujące zyski dla analityków bankowości inwestycyjnej i pomóc w tworzeniu prezentacji celów przejęcia.
Firma zatrudniająca 40 osób ma według Stengela ponad 5 000 aktywnych użytkowników końcowych. Podobnie jak jej konkurenci, Rogo łączy własne modele szkolone, aby „myśleć jak inwestor”, z zewnętrznymi modelami od Google, Meta, Anthropic i OpenAI dla specjalistycznych funkcji.
RavenPack, 22-letnia nowojorska firma, której główny biznes polega na analizie wiadomości i dokumentów regulacyjnych w celu identyfikacji wydarzeń rynkowych, niedawno ogłosiła nowe funkcje AI skierowane na szerszą publiczność. Poprzez Bigdata.com analitycy mogą tworzyć listy obserwacyjne akcji generujące codzienne zautomatyzowane raporty badawcze. Usługa oferuje bezpłatny poziom z ograniczonymi źródłami danych i płatną subskrypcję zaczynającą się od 50 dolarów miesięcznie.
„Trudno śledzić liczbę nowych firm pojawiających się w tej przestrzeni,” powiedział Armando Gonzalez, CEO RavenPack, zauważając, że klientami są duże instytucje finansowe jak JPMorgan, Morgan Stanley, Deutsche Bank i Nomura.
Inni pojawiający się gracze to BlueFlame AI, które pomagają zarządcom alternatywnych aktywów korzystać z generatywnego AI, oraz mniejsze startupy z mniej niż 20 pracownikami, takie jak AgentSmyth, BrightWave, Finster AI, ModelML i ProSights.
Funkcje AI docierają do detalicznych inwestorów
Technologia ta dociera również do inwestorów detalicznych. Robinhood niedawno ogłosił Cortex, narzędzie AI, którego premiera jest planowana na później w tym roku jako część usługi premium Gold. Funkcja ta wygeneruje zautomatyzowane raporty o akcjach i zasugeruje pomysły na transakcje, czyniąc „doświadczenie handlowania opcjami bardziej intuicyjnym, pomagając tłumaczyć przekonania o akcji na konkretną transakcję opcyjną i strategię,” według oświadczenia firmy.
Arta Finance wprowadziła Arta AI, planowane do uruchomienia w „połowie 2025 roku”, które będzie oferować spersonalizowane sugestie inwestycyjne i odpowiadać na pytania dotyczące wydajności portfela. Subskrypcje rozpoczną się od 20 dolarów miesięcznie, a usługa będzie darmowa dla klientów zarządzających środkami ponad 100 000 dolarów przez Arta.