تؤمّن 42AI تمويلًا أوليًا بقيمة 62.5 مليون دولار لتطوير نموذج للعالم السلوكي

أفادت TechCrunch في 2 نوفمبر 2026 بأن الشركة الإسرائيلية الناشئة 42AI خرجت من مرحلة التخفي بتمويل أولي قدره 62.5 مليون دولار، وبنموذج للعالم السلوكي يعمل لدى شركات الوساطة المالية. وقال المؤسسون لـTechCrunch إن النظام يقدّر احتمالات تصرف العملاء الأفراد في ظل الظروف المتغيرة.

قال الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس Amit Gal-Or لـTechCrunch إن التمويل جاء من المؤسسين وInfinity Group على مدى ثلاث سنوات، ولم يُجمع بالكامل من مستثمرين خارجيين. أسس والده Amir Gal-Or شركة Infinity، وهو أيضًا رئيس مجلس إدارة 42AI وأحد مؤسسيها. ويشغل Ehud Ezra منصب المدير التقني، وهو شريك مؤسس أيضًا.

قال Gal-Or إن 42AI تعمل مع 10 شركات وساطة كبيرة، وتستقطب مزيدًا من العملاء، وتحقق إيرادات تتجاوز سبعة أرقام، لكنه لم يذكر رقمًا دقيقًا. ويدفع العملاء إما رسومًا ثابتة أو نسبة مئوية من القيمة التي تساعدهم المنصة على تحقيقها. وأضاف أن إحدى شركات الوساطة حققت قيمة إضافية تقارب 30 مليون دولار من خلال التحوط الديناميكي.

كيف يعمل النموذج السلوكي

قال Gal-Or وEzra لـTechCrunch إن السلوك احتمالي وليس حتميًا. وأوضحا أن 42AI تسعى إلى تحديد الدوافع الكامنة بدلًا من مجرد استقراء الأفعال السابقة، إذ يسند النموذج احتمالات إلى القرارات الممكنة في ظروف مختلفة.

قال Ezra إن مدخلات عملاء شركات الوساطة قد تشمل إجراءات اعرف عميلك وعمليات تسجيل العملاء، وتفاعلات الدعم والمبيعات، والتحويلات المالية والصفقات. وتشمل الإشارات التي يجري تحليلها المشاعر ونبرة الصوت وتواتر المكالمات وتوقيت عمليات الشراء والبيع، إلى جانب ظروف السوق السائدة في الوقت نفسه.

أفادت TechCrunch بأن هذه الملاحظات تُحوّل إلى تمثيلات رياضية للسمات، ثم تُغذّي نموذجًا للعالم قائمًا على بنية المحوّلات. وينشئ نموذج لغوي منفصل تفسيرات للتنبؤات. وقال Ezra إن مكافآت التدريب مصممة للحفاظ على الميول الكامنة أثناء المحاكاة؛ فلا ينبغي، مثلًا، أن يُصوَّر شخص يتجنب المخاطر عادةً فجأةً على أنه مغامر بالمخاطر.

بيانات التدريب والنتائج المعلنة

قال Gal-Or إن 42AI أمضت ثلاث سنوات في تطوير هذا النهج، مستعينةً بالأبحاث النفسية وعلم الأعصاب والوراثة، وبمشورة خبراء في علم النفس واضطراب ما بعد الصدمة والكيميائي Dan Shechtman. ودرس الفريق في البداية آلاف الأشخاص من خلال تقييمات نفسية وسيناريوهات سلوكية، ثم أضاف مجموعات بيانات حكومية وبيانات من بنوك حيوية تشمل أكثر من مليوني شخص. وأضاف أن مجموعات بيانات العملاء توسعت لاحقًا لتشمل نحو 30 مليون شخص.

أفادت TechCrunch بأن 42AI أعلنت عن دقة تبلغ 98% في التنبؤ بصفقات السوق. وأوضح Gal-Or أن هذا الرقم يقيس ما إذا كانت تدفقات التداول تقع ضمن نطاق متوقّع، لا ما إذا كان يجري التنبؤ بكل صفقة على حدة على نحو صحيح. كما أفاد بأن درجات F1 تراوحت بين 0.8 و0.85 لاتجاه التداول وحجمه. ويقيس مقياس F1 كيفية موازنة نموذج التصنيف بين التنبؤات الصحيحة والإنذارات الكاذبة والأحداث التي لم يرصدها.

أقر المؤسسون بوجود سقف للدقة، لأن النظام لا يطّلع على كل ما يمر به الشخص. وقال Ezra إن الدقة تتراجع أيضًا عند غياب سياق مهم للموقف، مثل نصيحة من صديق أو زميل تغيّر قرار التداول.

قدّم Ben Yellin وEzra وMark Foreman وShula Grinapol في ورقة بحثية أولية قُدّمت إلى arXiv في 19 فبراير 2026 نموذجًا سلوكيًا كبيرًا ضُبط بدقة للتنبؤ بالخيارات الاستراتيجية للأفراد استنادًا إلى ملفات سمات قياسية نفسية منظّمة وعالية الأبعاد. ووصف المؤلفون تدريب النموذج على مجموعة بيانات مملوكة تربط بين السمات المستقرة والحالات التحفيزية والقيود الظرفية والخيارات المرصودة.

في تقييم للسيناريوهات باستخدام مجموعة بيانات محجوبة عن التدريب، أفاد المؤلفون بتحسن التنبؤ بالسلوك مقارنةً بالنموذج الأساسي Llama-3.1-8B-Instruct غير المكيّف، وبأداء مماثل للنماذج المرجعية المتقدمة عند تزويدها بسمات العوامل الخمسة الكبرى. كما ذكروا أن نموذجهم واصل الاستفادة من ملفات السمات الأكثر كثافة، بينما بلغت النماذج المرجعية القائمة على التلقين حدًا أقصى من التعقيد.

استخدامات شركات الوساطة والقيود المعلنة

على موقع 42AI الإلكتروني، تصف الشركة منظومة سلوكية تحوّل البيانات الخام إلى دوافع سلوكية، وتتنبأ بردود الفعل على أحداث محددة وبالسلوك بمرور الوقت، وتحاكي المتغيرات المتغيرة، وتقدّم تفسيرات. وتذكر أن زمن الاستجابة يبلغ من 1 إلى 10 ميلي ثانية لنموذج العالم، ومن 2 إلى 12 ميلي ثانية للنموذج السلوكي الكبير.

ويقول الموقع إن الخدمة المقدمة لشركات الوساطة تستطيع التنبؤ بصفقات كل عميل قبل ما يصل إلى 24 ساعة، بحسب الأداة المالية والاتجاه والحجم. كما يعدد الاطلاع المسبق على الانكشاف، والتحوط الديناميكي، وإدارة المخاطر الطرفية، والحد من الانزلاق ومقياس القيمة المعرضة للخطر ضمن استخدامات الخدمة لدى شركات الوساطة. وقال Gal-Or لـTechCrunch إن العملاء يستخدمون النظام لإدارة السيولة ومتطلبات الهامش والانكشاف على التحوط.

قال Gal-Or إن النظام المنشور لا يحتاج إلى معلومات تحدد الهوية الشخصية، وإن النموذج لا يعرف مطلقًا هوية الشخص. وأفادت TechCrunch بأن 42AI تنشئ مع ذلك ملفات سلوكية فردية استنادًا إلى أنشطة العملاء المترابطة.

عندما أثارت TechCrunch احتمال أن يستغل العملاء التنبؤات المتعلقة بعملائهم، وصف Ezra ذلك بأنه مصدر قلق مشروع. وأشار المؤسسون إلى اللوائح والرقابة ولجنة الأخلاقيات الداخلية، فيما قال Gal-Or إن التقنية قد تساعد في التصدي لمثل هذه المخاطر. وأفادت TechCrunch بأنهم لم يوضحوا آلية محددة تمنع العملاء من استخدام التنبؤات لاكتساب ميزة على الأشخاص الذين تُنشأ ملفات سلوكية لهم.

أخبر المؤسسون TechCrunch أن 42AI تستكشف مجالات الألعاب ومنع الاحتيال والأمن السيبراني، وأنها تطمح في نهاية المطاف إلى أن تستخدم الروبوتات ووكلاء الذكاء الاصطناعي النموذج لفهم الناس. وقال Ezra إن تدريب النموذج يجب أن يتم وفق قواعد كل مجال جديد وسياقه. وأضاف Gal-Or أن الشركة تخطط أيضًا لجمع أموال إضافية.

يتطلب التوسع إلى ما يتجاوز عمليات النشر الموثقة لدى شركات الوساطة تدريبًا خاصًا بكل مجال، على النحو الذي وصفه Ezra، فيما تتمثل خطة 42AI المعلنة للتمويل في جمع أموال إضافية.