Инвестиционные исследования, традиционно трудоемкий процесс, переживают быструю трансформацию, поскольку компании от устоявшихся торговых платформ до небольших стартапов начинают использовать искусственный интеллект для анализа финансовых данных, определения рыночных трендов и создания отчетов для инвесторов и институций.
Что нужно знать:
- Агенты ИИ теперь используются в финансовых услугах для автоматизации инвестиционных исследований, с применением от инструментов для розничных инвесторов до анализа институционального уровня
- Нью-Йорк стал эпицентром этого тренда, с такими стартапами, как Hebbia и Rogo, которые привлекают сотни миллионов венчурного капитала при оценках до 700 миллионов
- В то время как регуляторные препятствия первоначально замедляли внедрение ИИ в финтехе по сравнению с другими отраслями, сейчас технология выходит за рамки офисных операций в сердцевину финансовых услуг
Гонка за создание более умных финансовых инструментов
В отличие от других секторов бизнеса, где искусственный интеллект быстро набрал популярность, финтех-приложения осторожнее внедряют ИИ из-за требований к регуляциям и соблюдению стандартов, связанных с управлением финансовыми активами говорит Джефф Кауфлин, старший редактор Forbes.
До недавнего времени большинство финтех-решений ИИ фокусировались на оптимизации клиентского обслуживания, бухгалтерии и офисных функций, с компаниями вроде Klarna, Chime, Stripe и Ramp, объявлявшими такие продукты.
Сейчас начинается новая фаза. Торговое приложение Robinhood и Arta Finance, стартап, позиционирующий себя как цифровой «семейный офис» для обеспеченных потребителей, недавно представили ИИ-функции для конечных потребителей. Тем временем растущая группа компаний из Нью-Йорка, таких как AlphaSense, Hebbia, RavenPack и Rogo, разрабатывают инструменты ИИ специально для инвестиционных банкиров и институциональных инвесторов.
Большинство этих компаний используют агентов ИИ - специализированный код, который интерпретирует контекстную информацию, принимает логические решения и совершает действия. Агенты выполняют сложные задачи, такие как генерация инвестиционных рекомендаций, анализ данных частных рынков или создание черновиков презентаций.
«Как вы хотите сравнить всех этих разных провайдеров, эти стартапы и крупные корпорации, которые это сделали?» - объясняет Габриэль Стенджель, 26-летний генеральный директор Rogo, описывая, как их система помогает банкирам создавать презентации по приобретению целей.
В то время как энтузиазм венчурного капитала к компаниям ИИ затрудняет определение, какие предприятия разовьют устойчивые модели, они все нацелены на устранение неэффективности в процессах исследований, которые давно нуждаются в улучшении.
Стартапы привлекают крупные инвестиции в финансовый ИИ
Hebbia, пятилетняя компания из Нью-Йорка, использующая ИИ для ускорения исследований для финансовых учреждений и юридических фирм, привлекла 130 миллионов долларов в прошлом году, достигнув оценки в 700 миллионов долларов. Среди ее инвесторов - Index Ventures, Питер Тиль и Андрессен Хоровиц.
По словам 27-летнего основателя и CEO Джорджа Сивулка, Hebbia специализируется на анализе данных частных рынков. Когда компании готовятся к раундам финансирования или возможным приобретениям, они делятся конфиденциальной информацией в защищенных виртуальных комнатах данных. Программное обеспечение Hebbia подключается к этим репозиториям и оценивает такие факторы, как концентрация клиентов, сила роста выручки и квалификация управления.
«Оно также стремится выявить риски и предположения, такие как насколько бизнес подвержен тарифам, или был ли предмет вскользь упомянут или упущен в инвестиционном пище, хотя он обычно освещается», - сказал Сивулка. Компания утверждает, что ее продукты экономят от 20 до 30 часов на каждую сделку для частных инвестиционных фондов.
Hebbia сочетает собственные модели для извлечения и интерпретации инвестиционных данных с внешними моделями от компаний, таких как OpenAI и Anthropic, для таких функций, как генерация отчетов. Сивулка сообщает о сотнях клиентов, включая частный инвестиционный фонд Charlesbank и компанию по частному кредитованию Oak Hill Advisors, с оплатой за услуги в диапазоне от «десятков тысяч» до «миллионов».
AlphaSense, более устойчивая 14-летняя компания по финансовым данным с 6,000 клиентами, разработала аналогичные способности агентов ИИ. Она помогает аналитикам готовить питчи, проводить тщательную проверку и анализировать рынки. Например, она может генерировать исследования, предлагающие основные приоритеты руководителей компании или создавать отчетность на основе экспертных свидетельств, указывающих на обеспокоенность инвесторов предстоящими IPO.
Rogo, трёхлетний стартап из Нью-Йорка с 40 сотрудниками и клиентами, получил недавнюю оценку в 350 миллионов долларов в марте в ходе раунда по привлечению финансирования с участием инвесторов, включая Thrive и Khosla Ventures. Система компании может автоматизировать резюме отчетов о доходах для инвестиционных банковских аналитиков и помогать в создании презентаций по приобретению целей.
Компания с 40 сотрудниками имеет более 5,000 активных конечных пользователей, по словам Стенджеля. Подобно своим конкурентам, Rogo сочетает собственные модели, обученные «думать как инвестор», с внешними моделями от Google, Meta, Anthropic и OpenAI для специализированных функций.
RavenPack, 22-летняя фирма из Нью-Йорка, чья основная деятельность связана с анализом новостей и регулятивных документов для выявления событий, меняющих рынки, недавно объявила о новых функциях ИИ, нацеленных на более широкую аудиторию. С помощью Bigdata.com аналитики могут создавать списки акций для наблюдения, генерирующие ежедневные автоматизированные исследовательские отчеты. Сервис предлагает бесплатный уровень с ограниченными источниками данных и премиальную подписку, начиная с 50 долларов ежемесячно.
«Количество новых компаний, появляющихся в этой области, трудно отслеживать», - сказал Армандо Гонсалес, генеральный директор RavenPack, отмечая, что среди их клиентов значатся крупные финансовые учреждения, такие как JPMorgan, Morgan Stanley, Deutsche Bank и Nomura.
Другие перспективные игроки включают BlueFlame AI, которая помогает менеджерам альтернативных активов использовать генеративный ИИ, и мелкие стартапы с менее чем 20 сотрудниками, такие как AgentSmyth, BrightWave, Finster AI, ModelML и ProSights.
Функции ИИ приходят к розничным инвесторам
Технология также становится доступной для розничных инвесторов. Robinhood недавно объявила о создании Cortex, инструмента ИИ, запланированного к выпуску позже в этом году как часть ее премиального сервиса Gold. Эта функция будет автоматически создавать отчеты по акциям и предлагать идеи для торговли, делая «опыт торговли опционами более интуитивным, помогая перевести ваши убеждения по поводу акций в конкретную торговлю опционами и стратегию», говорится в заявлении компании.
Arta Finance представила Arta AI, запланированную к запуску в «середине 2025 года», которая будет предлагать персонализированные инвестиционные предложения и отвечать на вопросы о производительности портфеля. Подписки начнутся с 20 долларов в месяц, причём сервис будет бесплатным для клиентов, управляющих через Arta суммой свыше 100,000 долларов.