Dili:投資ディリジェンシープロセスを自動化するための人工知能プラットフォーム

Dili、投資ディリジェンスプロセスの自動化のための人工知能プラットフォーム(写真:x @ajh3_)

ジャカルタ - 以前はコインベースのコーポレートおよびベンチャー開発チームで働いていたステファニーソンは、彼女と彼女のチームが毎日完了しなければならないデューデリジェンスタスクの量にしばしば不満を抱いています。

「ミッドナイトの燃焼分析は、誰もしたくない仕事をするために何百時間も働いています」とソンはTechCrunchに電子メールインタビューで語った。「同時に、資金は資本を減らし、運用コストを削減しながらチームをより効率的にする方法を模索しています。

より良い方法を見つけることに触発され、ソンはコインベースの2人の元同僚であるブライアンフェルナンデスとアナンドチャトゥルベディに加わり、人工知能を使用して民間ベンチャーキャピタルおよびエクイティ企業の投資デューデリジェンスとポートフォリオ管理の重要なステップを自動化しようとするプラットフォームであるDili(東ティモールの首都と混同しないでください)を立ち上げました。

Y Combinatorを卒業したDiliは、アリアンツ・ストラテジック・インベストメンツ、レベル・ファンド、シングラリティ・キャピタル、コアネスト、デカコーン、パイオニア・ファンド、NVO・キャピタル、アミノ・キャピタル、ロケッティシップVC、Hi2ベンチャーズ、ゲインゲルス、ハイパー・ベンチャーズなどの支援者から、これまでに360万ドル(563238億000.00ルピア)のベンチャー資金を調達している。

「[AI]は、アナリストからパートナー、バックオフィス機能に至るまで、投資ファンドのすべての部分に影響を与えます」とソン氏は述べています。「ファンドへのプロフェッショナルな投資は、意思決定において異なる利点を求め、現在、データの豊富さを使用して、取引の理解とそれが彼らの資金にどのように適合するかを組み合わせることができます...ディリは、困難なマクロ環境の中でファンドのソリューションとして浮上するユニークな機会を得ました。

松氏は、利益を求める資金、あるいは投資リスクを軽減するための有望な新しい方法について誤解していない。ベンチャーキャピタル投資家は未払いの現金で3,110億ドルを持っていると報告されており、昨年は初期段階のベンチャーにますます注意を払っていたため、7年間で最低の合計670億ドルを調達しました。

Diliは、デューデリジェンスプロセスに人工知能を導入したのは初めてではありません。ガートナー氏は、2025年までに、ベンチャーキャピタル投資家のエグゼクティブレビューの75%以上と初期段階が人工知能とデータ分析に基づくと予測しています。

一部のスタートアップや現職者は、すでに人工知能を使用して財務文書と膨大な量のデータをフィルタリングして市場比較やレポートを作成しており、Wokelo(顧客はDiliなどのベンチャーキャピタルファンドとプライベートエクイティファンド)、Ansarada、AlphaSense、Tomson Reuters(Clear Adverse Mediaユニットを通じて)が含まれています。

しかし、ソンはディリが「初めて」テクノロジーを使用したと主張した。

「大規模な構造化されていない文書から財務指標を引き出すなど、特定のタスクに非常に高い精度を提供することができます」と彼は付け加えました。「私たちは、高品質のコンテキストを備えたAIモデルを提供するために、特定のドキュメント用にカスタマイズされた特別な指数およびリコールパイプを構築しました。

Diliは、Genai、特にOpenAIのChatGPTラインに沿った大きな言語モデルを利用して、投資家のワークフローを簡素化しました。

プラットフォームは、まず、過去の財務データと資金を投資する決定を知識ベースに記録し、次に、先ほどのモデルを実装して、民間企業のデータベースのパーキング、デューデリジェンス要求リストの処理、Web全体での未知の数値の掘り起こしなどのタスクを自動化します。

Diliは最近、自動比較分析と企業の取引バックログへの業界ベンチマークの決定のサポートを追加しました。資金が取引データをアップロードすると、過去と現在の投資機会を1か所で比較できます。

「新しい投資機会や企業ポートフォリオの更新を含む電子メールを受け取ることができ、AIが生成した取引の赤旗、競争分析、業界ベンチマークの決定、ファンドの歴史的な投資パターンを使用した初期の概要やメモを生成するプラットフォームを即座に持つことができることを想像してみてください」とSong氏は述べています。

問題は、ポートフォリオ管理に関しては、Dili AI(またはすべてのAIが本当に信頼できるかどうかです。