Arrivederci, Ctrl+F: la startup AI mira ad aiutare gli analisti finanziari a setacciare i documenti aziendali con lo strumento chatbot

Una nuova startup vuole rendere gli analisti finanziari più efficienti con il suo strumento chatbot che utilizza l'intelligenza artificiale per cercare documenti aziendali disponibili pubblicamente e rispondere a domande di ricerca in linguaggio naturale.
Finpilot è guidato dal CEO Lakshay Chauhan, un ingegnere di machine learning di lunga data presso l'hedge fund Euclidean di Seattle.
È affiancato da John Alberg, il co-fondatore del fondo, che svolgerà uno stretto ruolo di consulenza.
Sia Chauhan che Alberg sono membri fondatori del consiglio.
La startup ha recentemente ottenuto $ 500.000 in un titolo convertibile da Madrona Venture Labs e Ascend, che stanno entrambi investendo pesantemente in società di intelligenza artificiale.
"Siamo stati attratti dalla profonda comprensione di Lakshay e John dei problemi che gli analisti finanziari devono affrontare e dalla chiarezza della loro soluzione di prodotto, che consente ricerche e rapporti di livello mondiale in una frazione del tempo come strumenti esistenti", Mike Fridgen, amministratore delegato di Madrona Venture Labs ha detto a GeekWire.
Alberg è il figlio del defunto Tom Alberg, co-fondatore del Madrona Venture Group e leader della comunità tecnologica di Seattle, morto lo scorso anno.
Finpilot opererà indipendentemente da Euclidean, che utilizza l'apprendimento automatico per selezionare le azioni e ha recentemente lanciato un fondo negoziato in borsa (ETF).
La startup sta sviluppando un'interfaccia simile a ChatGPT.
Lo strumento utilizza un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) per setacciare i dati finanziari pubblicamente disponibili da fonti come i documenti della Securities & Exchange Commission, le trascrizioni degli utili e le presentazioni degli investitori.
Ciò risolve un punto dolente comune nel processo di raccolta delle informazioni, in cui il metodo tradizionale prevede l'affidamento alla funzione della tastiera Ctrl + F per cercare i documenti, ha affermato Alberg.
Utilizzando Finpilot, progetti di ricerca e reportistica che altrimenti richiederebbero giorni o settimane potrebbero essere realizzati in poche ore, ha affermato.
Finpilot consente agli analisti di scrivere query in linguaggio naturale.
Ad esempio, un utente potrebbe chiedere al chatbot l'aumento delle vendite comparabili per Walmart negli ultimi 12 mesi.
Lo strumento produrrebbe quindi una risposta con collegamenti ai documenti di origine originali.
Gli analisti possono continuare le conversazioni con domande di follow-up, raccogliendo approfondimenti sempre più approfonditi.
Alberg ha affermato che Finpilot è diverso da ChatGPT perché gli utenti possono interagire con i dati, visualizzarli e verificare le fonti.
L'imprenditore e gestore di hedge fund è da tempo un sostenitore dell'utilizzo dell'apprendimento automatico come strumento di investimento.
La tecnologia di Finpilot si basa su un LLM interno appositamente studiato per la finanza.
Utilizza anche alcune API basate su LLM e uno stack di app Web per la distribuzione delle app.
La piattaforma è in fase di sviluppo e il piano è di venderla tramite una licenza software-as-a-service (SaaS).
La società lo sta testando attivamente con più clienti, ha affermato Alberg.
Aziende come Factset, Bloomberg e Alpha Sense offrono strumenti di dati finanziari.
Lo strumento di ricerca avanzata EDGAR della SEC consente agli utenti di cercare documenti elettronici risalenti al 2001 utilizzando parole chiave e nomi.
Tuttavia, Finpilot aiuta ad analizzare le aziende, scrivere report e visualizzare i dati attraverso il linguaggio naturale, ha affermato Alberg.
Madrona Venture Labs e Ascend hanno investito in Finpilot attraverso una nota SAFE, o Simple Agreement for Future Equity.
Il lancio della startup coincide con una corsa delle aziende di Wall Street che investono pesantemente in strumenti e competenze di intelligenza artificiale.
Le banche scommettono che i recenti progressi nella tecnologia possono semplificare l'elaborazione dei dati e la modellazione del rischio, guadagnando un vantaggio man mano che l'analisi diventa sempre più complessa.
Tuttavia, gli esperti avvertono che l'implementazione diffusa dell'IA nella finanza potrebbe comportare diversi potenziali svantaggi.
Una preoccupazione è il potenziale per i chatbot AI di fornire informazioni imprecise.
I trader, che hanno il dovere fiduciario di basare le decisioni di investimento su dati affidabili, potrebbero trovarsi di fronte a incertezze legali quando utilizzano l'intelligenza artificiale.
Tracciare i dati di addestramento dei chatbot può essere impegnativo, ostacolando la capacità di identificare la fonte dietro un punto dati falso utilizzato per prendere una decisione di investimento.
Questa sarà una sfida per Finpilot, ma la società mira a fornire agli utenti "la massima precisione, velocità e affidabilità", ha affermato Alberg.
"I modelli di linguaggio di grandi dimensioni sono noti per creare informazioni e sono troppo lenti per molte attività", ha affermato.
"Abbiamo sviluppato molte tecniche per affrontare questi problemi".