Naré Vardanyan, spoluzakladatel a CEO Ntropy – rozhovor

Naré Vardanyan, spoluzakladatel a CEO Ntropy, platformy, která umožňuje vývojářům analyzovat finanční transakce za méně než 100 ms s přesností nad lidskou úroveň, otevírající cestu k nové generaci autonomního financování, pohánějící produkty a služby, které dosud nebyly možné. Převádí surové proudy transakcí na kontextualizované, strukturované informace kombinací dat z více zdrojů, včetně modelů přírodního jazyka, vyhledávačů, interních databází, externích API a existujících transakčních dat z naší sítě.

Vyrostl jste v Arménii, bez elektřiny během války. Můžete sdílet některé podrobnosti o těchto raných dnech a o tom, jak vás to vedlo k práci pro Organizaci spojených národů?

Tato zkušenost byla sdílena celou generací v Arménii. Vytvořila ve mně smysl pro představivost a schopnost najít řešení i s malými prostředky. Jako ostatní, kteří vyrostli v konfliktní zóně, tato doba mého života měla hluboký dopad na to, jak vidím svět. Tyto náročné okolnosti vyvinuly smysl pro sdílenou odpovědnost ve společnosti a odhodlaný tah k pozitivním změnám. Když jsem si uvědomil, že naše výzvy přesahují individuální boje, cítil jsem volání k myšlení v širším měřítku a směrování svých snah. To mě vedlo k Organizaci spojených národů.

Organizace spojených národů se objevila jako ideální platforma pro smysluplnou spolupráci. Vzhledem k Arménii nejistému geopolitickému postavení a mé aspiraci ovlivňovat globální záležitosti, jsem věřil, že spolupráce s Organizací spojených národů by nabídla příležitost skutečně učinit rozdíl. Být součástí významných diskusí a rozhodnutí, jsem cítil, že mohu mít smysluplný dopad na světové problémy.

Brzy jste se však stal zklamaným z Organizace spojených národů, jak jste se poté přesunul k touze pracovat v technologiích?

Zklamání z Organizace spojených národů bylo zakořeněno v její pomalé a byrokratické povaze, což nakonec vedlo ke změně mých kariérních aspirací. Zatímco Organizace spojených národů měla své výhody, uvědomil jsem si, že často postrádá efektivní akci a schopnost vést skutečné změny. Tento závěr mě vedl k přesměrování mého zaměření na oblast technologií – dynamický a neomezený prostor.

V světě technologií jsou inovativní nástroje snadno dostupné a neustále se vyvíjejí, poskytující jedincům schopnost vyvolat transformaci bez zbytečných překážek. Tento prostředí umožňuje transformaci nápadů na realitu, bez zbytečných povolení – aspekt, který mě opravdu fascinoval. Potenciál mít podstatný, široký dopad prostřednictvím technologií se stal neodolatelným voláním, vedoucím mě k ponoření se do tohoto živého oboru.

Jaké byly některé z prvních projektů s daty, na kterých jste pracoval?

Jedním z mých prvních projektů byla aplikace zaměřená na duševní zdraví teenagerů. Aplikace využívala pasivní haptické údaje a konverzační inteligenci k identifikaci raných známek bipolární poruchy. V té době nebyl obor přírodního jazykového zpracování tak pokročilý, jako je dnes, což je pozoruhodné, vezmeme-li v úvahu, že to bylo asi před šesti lety, kdy tento projekt začal. Naše práce byla jednou z prvních výzkumných a vývojových iniciativ v tomto prostoru, a později jsme prodali naše duševní vlastnictví pojišťovnám pro interní analýzy a pojistné smlouvy.

Předtím jste investoval do společností AI a ML prostřednictvím londýnské AI Seed, jaké byly některé z běžných rysů, které jste pozorovali u úspěšných startupů AI?

Stálým prvkem byla exkluzivní přístup k datům a schopnost tyto údaje využít k řešení reálných problémů. Kromě toho je důležité uznat, že v oblasti aplikovaných AI společností jde nad rámec pouhého vytváření modelů; posouvá se směrem ke tvorbě dopadajících, hodnotných produktů. Týmy, které chápou a přijímají tento pohled, jsou ty, které skutečně prosperují v AI/ML krajině. Například Predina používá AI k předpovídání rizika dopravní nehody pro danou lokalitu a čas, zatímco Observe Technologies používá proprietární algoritmy k podpoře rybářských farem při udržitelném růstu potravin.

Můžete sdílet příběh o vzniku Ntropy?

Ntropy se zrodila z myšlenky, že některé z nejvýznamnějších informací na světě jsou skryty ve finančních transakcích. Do teď tato data žila v izolovaných silách, což je zmatečné a obtížné pracovat s nimi. Vytvořili jsme Ntropy, aby se stala první skutečně globální, mezioborovou, geograficky neomezenou a vícejazyčnou finanční datovou platformou, která může poskytnout lidskou úroveň přesnosti. Tvořením společného jazyka a systému pro pochopení finančních dat, vyrovnáváme důvěru a přístup k penězům pro podniky a jednotlivce kdekoliv. Mít schopnost pochopit a interpretovat tyto transakce, může být dynamika peněz předefinována, spolu s přístupem k nim.

Měli jsme docela archetypální příběh startupu. Na začátku můj spoluzakladatel Ilia a já jsme operovali z opuštěného, prachového školního sklepního prostoru. Začali jsme s 20 000 transakcemi a destilovaným modelem BERT, který byl vyškolován na nich. Data byla bootstrapped z spotřebitelské aplikace na Typeform s připojením Plaid a podporou přátel a rodiny. Pracovali jsme dlouhé hodiny a byli jsme krátkí na peníze na začátku, ale poháněni odhodláním a oddaností tomuto podnikání.

Rychle se posuneme do dneška, naše cesta nás vedla k analýze a označení miliard transakcí. V důsledku toho nyní máme jednu z nejkomplexnějších databází obchodníků na světě s téměř 100 miliony+ obchodníky, kteří jsou obohaceni jmény, adresami, průmyslovými značkami a dalšími. Trvale rozšiřujeme náš repozitář transakcí – využívání síly LLM na těchto finančních datech nám poskytlo bezprecedentní nákladovou efektivitu a rychlost. Tato schopnost má potenciál revolucionizovat finanční krajinu.

Proč jsou finanční data jedním z velkých vyrovnávačů?

Finanční data se objevují jako mocný vyrovnávač kvůli své schopnosti nivelizovat hřiště, snižovat nejistotu a podporovat důvěru. Když data jsou hojné a rafinované, překládají se do snížených rizik spojených s finančním rozhodováním. Jakmile se rizika stanou lépe zvladatelnými, dochází ke změně. Náklady na nejistotu se snižují, umožňující jedincům učinit informovanější a spravedlivější rozhodnutí, která nivelizují hřiště. Například, pokud máme větší přístup k datům a již neděláme rozhodnutí založená na úzkém souboru parametrů, nový imigrant má stejnou šanci jako někdo ze zavedené linie, aby získal výhodné podmínky na automobilový nebo hypoteční úvěr. V podstatě, překážka prezentovaná finančním nerovnováhou začíná se rozkládat, uvádějící éru, ve které širší okruh lidí může získat přístup k výhodným finančním příležitostem.

Jaké jsou některé z výzev při budování AI, které mohou číst a rozumět finančním transakcím jako lidé?

Vyvíjet AI schopné pochopit finanční transakce jako lidé může být náročné kvůli své pravděpodobnostní povaze, která může vést k chybám. Na rozdíl od lidí, systémy AI dosud postrádají struktury odpovědnosti. Hlavní výzvou je vylepšit AI systémy, aby snížily chyby a jejich dopad, zatímco zajišťují škálovatelnost. Zajímavé je, že větší modely mohou tuto výzvu zmírnit, postupně zlepšují přesnost s časem. Zvýšené schopnosti a bohatá data mohou vylepšit interpretační přesnost AI, nakonec pěstují více tolerantní prostředí chyb a urychlují široké přijetí těchto systémů.

Můžete diskutovat o tom, jak Ntropy nabízí standardizovaná finanční data?

Ntropy funguje jako komplexní platforma, která spojuje spektrum jazykových modelů, sahajících od nejširších po nejkompaktnější, spolu s heuristikami. Tyto modely jsou vyškolovány pomocí surových finančních dat, odborných znalostí a strojově označených vzorků. Naším cílem je získat smysluplné poznatky z různých transakčních řetězců a prezentovat je koherentně ve snadno srozumitelné formě. Naše sada zahrnuje API a intuitivní dashboard, umožňující rychlou konverzi finančních dat v rámci milisekund. Tato funkčnost se bezproblémově integruje do produktů a služeb uživatelů.

Jaké jsou některé z použití této datové sady?

Aplikace pro tato data jsou rozsáhlé, pokrývající celou finanční operaci. Posilují různé funkce, včetně plateb, podávání, účetnictví, investic a dalšího. Adaptabilita dat se stává zřejmou v jejich schopnosti ovlivnit různé aspekty finančních aktivit, ať už se jedná o převody fondů, pečlivé vedení záznamů nebo optimalizaci využití kapitálu.

Vezměme si například bankovní transakce nebo rozpočtovou aplikaci. Rychlý pohled odhalí obtíže při porozumění nákupům kvůli nestandardizovaným jménům a popisům obchodníků. Zatímco mnoho společností se pokusilo řešit tuto otázku prostřednictvím interních řešení, často selhávají v otázkách škálovatelnosti, údržby a obecnosti. Vlastní model je obecně pouze 60-70% přesný a může trvat měsíce, než bude postaven.

Technologie Ntropy kombinuje miliardy datových bodů z globálních databází obchodníků, vyhledávačů a jazykových modelů, které byly vyškolovány na kondenzované verzi webu, aby zpracovaly bankovní data napříč čtyřmi kontinenty a šesti plus jazyky. Povolujeme použití velkých jazykových modelů v měřítku financí, aby podpořily všechny back-office funkce.

Jaký je váš výhled do budoucnosti Ntropy?

Náš výhled pro Ntropy je jasný: Chceme se stát přední Vertikální AI společností pro finanční služby. Naše silná základna dat a intuice, podporovaná oddanou týmem, nás jedinečně umístila, abychom mohli vést skutečné změny. Co to tedy ve skutečnosti znamená v praxi? Je to o využití nejnovějších pokroků k transformaci financí a odemknutí nových úrovní produktivity, které byly dříve nedosažitelné.

Všichni víme, že bankovnictví může být drahé. Ale představte si, kdybychom mohli změnit to. Snížením nákladů nebudeme pouze snižovat výdaje, ale budeme podporovat zdravou konkurenci, zlepšovat ekonomiku systému a nakonec děláme finanční služby více dostupnými a efektivnějšími pro každého. To je budoucnost, na kterou jsme zaměřeni – finanční krajina, která je spravedlivější a více uživatelsky přívětivá.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Ntropy.