雅加达 - 斯蒂芬妮·宋(Stephanie Song)之前曾在Coinbase的公司和风险开发团队工作过,她经常对自己和她的团队每天必须完成的经过认证的任务量感到沮丧。
「半夜燃烧石油的分析工作了数百个小时,做了一份不想做的工作,”宋在接受电子邮件采访时告诉TechCrunch。“与此同时,资金正在分配更少的资金,并正在寻找提高团队效率的方法,同时降低运营成本。
宋合恩与Coinbase的两名前同事布莱恩·费尔南德斯(Brian Fernandez)和阿南德·查图尔韦迪(Anand Chaturvedi)合并,推出了帝力(不要被东帝汶首都混淆),该平台旨在使用人工智能为私人风险投资和股权公司实现正确审核投资和投资组合管理的关键步骤。
Y Combinator的毕业生Dili迄今已从Allianz Strategic Investments,Rebel Fund,Singularity Capital,Corenest,Decacorn,Pioneer Fund,NVO Capital,Amino Capital,Rockethip VC,Hi2 Ventures,Gaingels和Hyper Ventures等支持者那里筹集了360万美元的风险投资。
宋说:“[AI]影响投资基金的所有部分,从分析师到合作伙伴以及后台职能,”Song说。“基金的专业投资在决策中寻求不同的优势,现在可以利用他们的数据丰富性将他们对交易的理解与其资金的匹配相结合。帝力有了一个独特的机会,可以成为硬宏观环境中资金的解决方案。
宋在谈到寻求优势的资金 - 或任何有希望的新方法来降低投资风险,这件事并非错。据报道,风险投资投资者现金中有31.1亿美元,去年总筹款额最低(670亿美元),为期七年,因为他们对早期业务更加谨慎。
帝力不是第一个将人工智能应用于应对审核过程的人。加特纳预测,到2025年,超过75%的风险投资者高管审查和早期阶段将基于人工智能和数据分析。
一些初创公司和先发公司已经使用人工智能过滤财务文件和大量数据进行市场和报告比较 - 包括Wokelo(其客户是风险投资和私人股本基金,如帝力),Ansarada,AlphaSense和Thomson Reuters(通过其Clear Adverse Media单元)。
但宋坚称,帝力“第一次”使用了这项技术。
“[我们可以]为某些任务提供非常高的准确性,例如从大量的未经结构的文档中提取财务指标,”他补充说。“我们已经为特定文档建造了自定义的指标和回收管,以提供我们具有高质量背景的AI模型。
帝力利用GenAI,特别是OpenAI拥有的ChatGPT线沿线的大型语言,来简化投资者的工作流。
该平台首先将历史财务数据和资金投资决策记录在知识库中,然后应用先前提到的模型来自动化任务,例如偏离私营公司数据库,处理适当的审核请求清单,以及在网络上挖掘未知数字。
帝力最近在公司的交易积压上增加了自动比较分析和行业基准确定的支持。一旦资金上传其交易数据,它们就可以将历史和当前的投资机会放在一个地方进行比较。
宋说:“想象一下,您可以收到带有新投资机会或公司投资组合更新的电子邮件,并立即拥有一个平台,使用资金历史投资模式生成AI生成的交易的红旗,竞争分析,行业基准确定以及初始摘要或备忘录。
问题是,在投资组合管理方面,帝力人工智能——或任何人工智能都是可信的吗?
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