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Cognaize 融资 1800 万美元,打造更优的金融领域大语言模型,并让人类持续参与决策

Cognaize 融资 1800 万美元,打造更优的金融领域大语言模型,并让人类持续参与决策 海外洞察
2023-07-18
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导读:Cognaize 构建了一个用于处理非结构化数据的平台,以支持金融人工智能应用,并通过“人在回路”机制对其进行补充。

多年来,人工智能对金融行业产生了重大影响,帮助新银行(neobanks)为客户个性化服务、贷款机构评估贷款申请、数字服务提供商检测欺诈和安全问题、分析师进行投资预测建模等。

然而,目前大部分工作集中在结构化数据领域。随着一波有待挖掘和利用的非结构化数据涌入流程,一家名为 Cognaize 的纽约初创公司正采取混合方法。它构建了一个用于处理金融AI应用非结构化数据的平台,并通过“人在回路”(humans in the loop)来完善工作流程。

如今,该公司宣布获得1800万美元融资,以扩大其业务,这得益于其为服务赢得了一些大客户。客户包括三大信用评级机构中的两家、大型保险公司以及金融服务企业。

Argonautic Ventures 领投本轮融资,Metaplanet 和其他未具名投资者也参与了投资。Cognaize 未披露其估值,仅确认估值在数亿美元范围内。

这笔资金将用于招聘——Cognaize 在德国和亚美尼亚设有办公室——以及研究、产品开发和企业拓展。

Cognaize 创始人 Vahe Andonians 同时担任首席技术官(CTO)和首席产品官(CPO),他此前曾创立另一家金融科技企业,提供围绕信贷投资的分析和风险管理服务,该企业最终被穆迪(Moody’s)收购。他在该企业和 Cognaize 的方法论基于这样一个理念:AI 或许能完成人类无法做到的事情,但无论如何都无法取代人类。

Cognaize 的基本假设是,尽管当今金融行业拥有看似无限的数据资源,以便更好地了解其服务、市场状况和客户,但它通常只使用其中一小部分数据——即结构化数据。

该初创公司构建了一个平台,利用专门针对金融模型训练的深度学习技术,处理种类极其广泛的文档——共计130万份——这些文档可能包含许多不同的信息“单元”,需要更专业的眼光来“阅读”。(这些文档涵盖贷款申请,还包括美国证券交易委员会(SEC)备案文件、ESG 文件、演示文稿、受托人报告等。)

该平台随后由人类工作人员(通常是金融分析师)使用,既帮助纠正读取内容,又基于结果而非仅仅依据输出做出结论和决策。

Cognaize 首席执行官 Al Eisaian 表示:“如果你是一家银行,你现在有三个选择。你可以尝试自行构建 AI 能力,但请放弃这个想法;你可以通过通用 AI 模型(例如使用 ChatGPT)并试图用大量顾问团队来实现它;或者选择第三种方案,也就是我们。我们为你提供赋能和教育。”

Eisaian是一位拥有多次创业经历的企业创始人,其背景中包括将公司出售给VMware等企业的成功退出案例。他并非Cognaize的创始人,但在Cognaize成立后不久便加入。延迟加入的原因是,他在上一家创立并领导的公司——一家名为Intelinair的航空影像分析专家企业——需要找到继任者。

像Cognaize这样的AI领域初创公司的崛起,凸显了该领域的一个重要主题:虽然很可能会有OpenAI、Google、Anthropic等公司致力于在AI中构建通用知识图谱,并在此过程中打造真正的“大型”大语言模型,但同样引人注目的趋势是,许多实力强劲的玩家正专注于特定领域和用例。这些玩家可能仍在构建“大型”大语言模型,但他们的重点在于深度而非广度。

是的,其中最大的参与者可能确实会尝试兼顾两者,但专业领域的公司往往能够更直接地与客户沟通,而这或许也是投资者所押注的关键。

Argonautic Ventures的管理合伙人Viken Douzdjian在一份声明中表示:“我们很高兴与Cognaize合作,他们将人工智能和大语言模型(LLM)变革性力量应用于金融领域。”“人工智能已经颠覆了多个行业,但海量非结构化金融数据催生了无数需要金融专用生成式AI的用例。Cognaize平台能够处理大量非结构化金融数据,并以惊人的精确度和速度提取洞察,从而提升决策能力、风险评估水平,并揭示以往因复杂性和人为错误而被掩盖的模式与趋势。我们对Al、Vahe以及Cognaize团队充满信心,相信他们能定义金融行业与AI的互动方式。”

Metaplanet管理合伙人Rauno Miljand补充道:“Cognaize是一家值得关注的公司,因为它是首批通过AI在金融行业提供可重复且可衡量价值的企业之一。投资Al、Vahe及整个Cognaize团队是一个轻松的决定。”“他们已经充分利用了AI的力量,这体现在Cognaize业务的令人羡慕的增长、已签约的全球金融领域领先客户,以及其无与伦比的技术路线图。他们正在迅速重新定义金融行业如何利用现代AI来释放自身数据的潜力,从而大幅降低成本,同时创造新的竞争优势。”

当然,支持更具针对性方法的最有力论据是,它们能带来更好的结果,并且是针对企业具体需求进行训练的;此外,由于它们的LLM参数较小,所需计算资源较少,因此运营成本可能更低。

Andonians表示:“机会将始终存在,因为我们更加敏捷和专注。”“这赋予了我们优势。”

“话虽如此,只有偏执狂才能生存,因此我们在合适的情况下也在利用ChatGPT等技术。”他停顿片刻后补充道。

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