Інвестиційні дослідження, традиційно трудомісткий процес, переживають швидкі зміни, оскільки компанії - від великих торгових платформ до невеликих стартапів - використовують агентів штучного інтелекту для аналізу фінансових даних, визначення ринкових трендів та складання звітів для інвесторів і установ.
Що потрібно знати:
- Агентів ШІ вже використовують у фінансових послугах для автоматизації інвестиційних досліджень, з застосуванням від інструментів для роздрібних інвесторів до аналітики інституційного рівня
- Нью-Йорк став епіцентром цієї тенденції, зі стартапами, як Hebbia та Rogo, які залучають сотні мільйонів інвестицій за оцінками до 700 мільйонів доларів
- Регуляторні перешкоди спочатку уповільнили впровадження ШІ у фінансах у порівнянні з іншими галузями, але зараз технологія виходить за межі операцій задньої частини офісу у ядрові фінансові послуги
Гонка за розробкою розумніших фінансових інструментів
На відміну від інших бізнес-секторів, де штучний інтелект швидко здобув популярність, у фінтех- застосуваннях ШІ впроваджують більш обережно через регуляторні вимоги, пов'язані з управлінням фінансовими активами, говорить Джефф Кауфлін, старший редактор Forbes.
До недавнього часу більшість функцій ШІ у фінтех переважно зосереджувалися на оптимізації обслуговування клієнтів, бухгалтерського обліку та операцій задньої частини офісу, з компаніями, такими як Klarna, Chime, Stripe та Ramp, які анонсували такі продукти.
Нова фаза вже зароджується. Торгова програма Robinhood та Arta Finance, стартап, який позиціонує себе як цифровий «фамілі офіс» для заможних споживачів, нещодавно анонсували функції ШІ, орієнтовані на споживача. Тим часом, зростаюча група нью-йоркських компаній, як AlphaSense, Hebbia, RavenPack та Rogo, розробляють інструменти ШІ спеціально для інвестиційних банкірів та інституціональних інвесторів.
Більшість з цих компаній використовують агентів ШІ – спеціалізований код, який інтерпретує контекстну інформацію, приймає логічні рішення та діє. Агенти виконують складні завдання, такі як надання інвестиційних рекомендацій, аналіз приватних ринкових даних або складання проектів презентацій.
«Як ви хочете порівнювати усіх цих різних постачальників, стартапи та хіперскейлери, які це робили?» пояснює Габріель Стенгель, 26-річний генеральний директор Rogo, описуючи, як їх система допомагає банкірам створювати презентації цільових компаній для придбання.
Популярність компаній ШІ для венчурних капіталів ускладнює визначення, які бізнеси розроблять стійкі моделі, але всі вони орієнтовані на неефективності у процесах дослідження, які давно потребували вдосконалення.
Стартапи залучають основні інвестиції для фінансового ШІ
Hebbia, п'ятирічна нью-йоркська компанія, яка використовує ШІ для прискорення досліджень для фінансових установ та юридичних компаній, минулого року здобула 130 мільйонів доларів інвестицій і дійшла до оцінки 700 мільйонів доларів. Серед її інвесторів - Index Ventures, Пітер Тіль та Andreessen Horowitz.
За словами 27-річного засновника та генерального директора Джорджа Сивулька, Hebbia спеціалізується на аналізі приватних ринкових даних. Коли компанії готуються до раундів фінансування або потенційних поглинань, вони надають конфіденційну інформацію у безпечних віртуальних кімнатах даних. Програмне забезпечення Hebbia підключається до цих сховищ і оцінює такі фактори, як концентрація клієнтів, сила зростання доходів та кваліфікації управління.
«Воно також прагне виявити ризики та червоні прапори, як вплив бізнесу на тарифи або чи було каке-небудь питання виключено чи не було викладено у презентації для інвесторів, навіть якщо воно зазвичай обговорюється», - сказав Сивулька. Компанія заявляє, що її продукти економлять фірмам приватного акціонерного капіталу від 20 до 30 годин на одну угоду.
Hebbia поєднує власні моделі для вилучення та інтерпретації інвестиційних даних із зовнішніми моделями від таких компаній, як OpenAI та Anthropic, для функцій, як складання звітів. Сивулька повідомляє про сотні клієнтів, включаючи фірму приватного акціонерного капіталу Charlesbank та фірму приватного кредиту Oak Hill Advisors, з розмірами послуг від «десятків тисяч» до «мільйонів».
AlphaSense, більш встановлена фінансова компанія, яка існує вже 14 років і має 6,000 клієнтів, розробила аналогічні функціональності агентів ШІ. Вона допомагає аналітикам підготувати презентації, проводити due diligence та аналізувати ринки. Наприклад, вона може згенерувати дослідження, яке вказує на пріоритети корпоративного виконавця або створити звіти, базуючись на показаннях експертів, які вказують на занепокоєння інвесторів щодо майбутніх IPO.
Rogo, трирічний стартап у Нью-Йорку з 40 співробітниками та клієнтами, нещодавно оцінювався у 350 мільйонів доларів під час березневого фінансування від інвесторів, влючаючи Thrive та Khosla Ventures. Система компанії може автоматизувати підготовку звітів про підсумки заробітків для аналітиків інвестиційних банків та допомагати створювати презентації цільових придбань.
Компанія, що складається з 40 людей, має більше 5,000 активних кінцевих користувачів, за словами Стенгеля. Як і її конкуренти, Rogo комбінує власні моделі, натреновані «думати як інвестор», із зовнішніми моделями від Google, Meta, Anthropic та OpenAI для спеціалізованих функцій.
RavenPack, 22-річна нью-йоркська фірма, чий основний бізнес полягає у аналізі новин та регуляторних заявок з метою виявлення ринкових подій, що можуть вплинути на ринок, нещодавно анонсувала нові функції ШІ, які націлені на ширшу аудиторію. За допомогою Bigdata.com аналітики можуть створювати списки спостережень за акціями, які генерують щоденні автоматизовані дослідницькі звіти. Служба пропонує безкоштовний рівень з обмеженими джерелами даних та преміум підписку, починаючи від 50 доларів на місяць.
«Кількість нових компаній, що з'являються в цьому просторі, важко відслідкувати», зауважив Армандо Гонзалес, генеральний директор RavenPack, зазначаючи, що серед клієнтів є великі фінансові установи, такі як JPMorgan, Morgan Stanley, Deutsche Bank та Nomura.
Інші зростаючі гравці включають BlueFlame AI, яка допомагає керуючим альтернативними активами використовувати генеративний ШІ, та менші стартапи з менш ніж 20 співробітниками, такі як AgentSmyth, BrightWave, Finster AI, ModelML та ProSights.
Функції ШІ доходять до роздрібних інвесторів
Технологія також досягла роздрібних інвесторів. Robinhood нещодавно анонсував Cortex, інструмент ШІ, запланований до випуску пізніше цього року як частина їхньої послуги Gold. Функція буде формувати автоматизовані звіти з акцій та пропонувати ідеї для торгівлі, зробляючи «досвід торгівлі опціонами більш інтуїтивним, допомагаючи вам перевести свої уявлення про акції у конкретну торгівельну операцію та стратегію», згідно з заявою компанії.
Arta Finance відкрила Arta AI, заплановану до запуску в «середині 2025 року», яка буде пропонувати персоналізовані інвестиційні пропозиції та відповідати на питання щодо продуктивності портфоліо. Підписки будуть починатися з 20 доларів на місяць, при цьому послуга буде надаватися безкоштовно клієнтам, які управляють понад 100,000 доларів через Arta.