Raj Bakhru, co-fondateur et PDG de BlueFlame AI – Série d’entretiens

Raj Bakhru, co-fondateur et PDG de BlueFlame AI, tire parti d’une expérience polyvalente qui englobe les ventes, le marketing, le développement de logiciels, la croissance d’entreprise et la gestion d’entreprise. Tout au long de sa carrière, il a joué un rôle central dans le développement d’outils de premier plan dans les investissements alternatifs et la cybersécurité.

Ancien directeur de la stratégie chez ACA, Raj a supervisé le développement d’entreprise et les fusions et acquisitions, tout en servant également en tant que co-PDG par intérim, directeur de l’innovation et responsable de la RegTech et de l’ESG. Il était le fondateur d’Aponix, qui est devenu plus tard la division de cybersécurité d’ACA, un leader dans le secteur des alternatives. L’expérience de Raj comprend des rôles en tant que développeur de logiciels quantitatifs chez Kepos Capital, Highbridge et Goldman Sachs (GS ) Asset Management. Il détient un B.S. en ingénierie informatique de l’Université de Columbia, ainsi que les diplômes CISSP et CFA.

BlueFlame AI propose une solution native AI, conçue à des fins spécifiques et agnostique LLM, destinée aux gestionnaires d’investissements alternatifs.

L’équipe possède une expérience couvrant la conclusion d’accords, le développement de logiciels, la cybersécurité et la prestation de services dans le secteur des investissements alternatifs. Cette expérience éclaire l’approche de l’entreprise pour comprendre les flux de travail et les systèmes spécifiques à l’industrie, permettant la mise en œuvre de solutions d’intelligence artificielle générative adaptées aux besoins des sociétés d’investissement alternatif.

Pouvez-vous partager un peu votre expérience et comment vos premières expériences chez Goldman Sachs, Highbridge et Kepos Capital ont façonné votre compréhension de la technologie, de la cybersécurité et des investissements alternatifs?

J’ai passé une grande partie de ma carrière précoce dans des fonds quantitatifs, où les modèles commerciaux tout, des actions aux devises, aux crédits et aux swaps exotiques. J’ai appris énormément sur la façon dont fonctionnent les fonds spéculatifs et les flux de travail de bout en bout des fonds spéculatifs. Les deux ont façonné notre travail ultérieur dans la cybersécurité et maintenant chez BlueFlame pour aborder ces flux de travail avec l’IA. Chez ACA Group, nous avons appris les besoins de conformité de l’espace et avons mis en place les programmes de cybersécurité pour des centaines de conseillers en investissements alternatifs.

Mon expérience est représentative de celle de toute notre équipe : nous avons plus de 35 personnes avec des expériences similaires mais différentes dans une large gamme de fonds spéculatifs, de sociétés de capital-investissement et de sociétés de crédit, ainsi que de fournisseurs dédiés à cet espace.

Nous croyons que l’expérience pratique et concrète de travail dans cet espace est cruciale pour traduire les preuves de concept d’IA en réalité pour ces sociétés.

Qu’est-ce qui vous a inspiré pour passer de la conception de logiciels dans la finance quantitative à l’entrepreneuriat dans la cybersécurité et l’IA?

J’ai toujours été et je suis encore aujourd’hui un technologue dans l’âme. Le fil conducteur à travers la finance quantitative, la cybersécurité et l’IA est que, au moment où je travaillais dans l’espace, il subissait une renaissance et une construction massive. J’apprécie profondément de me lancer dans un nouveau domaine en développement, d’aider à enseigner nos clients et de construire aux côtés d’eux.

BlueFlame AI est conçu spécifiquement pour les gestionnaires d’investissements alternatifs. Qu’est-ce qui le distingue des plates-formes d’IA générales comme OpenAI’s ChatGPT ou d’autres solutions d’entreprise d’IA?

Une solution verticale comme BlueFlame n’est pas vraiment un concurrent de solutions horizontales comme ChatGPT. Nous proposons un ensemble de solutions prêtes à l’emploi qui rendent la résolution de problèmes plus rapide et plus facile dans notre secteur vertical, avec des outils plus spécifiques pour gérer les cas d’utilisation courants.

Un exemple pourrait être la génération de mémorandums du comité d’investissement (IC). Même si il pourrait être possible de solliciter une solution horizontale pour obtenir un résultat modélisé, elle n’aura pas les intégrations aux CRM, aux fournisseurs de données de marché ou aux fichiers internes pour alimenter le mémorandum du CI. Les solutions horizontales n’auront pas la capacité de déposer le contenu dans une présentation PowerPoint modélisée.

Pouvez-vous nous guider sur la façon dont BlueFlame AI améliore la productivité des fonds spéculatifs, des sociétés de capital-investissement et d’autres investisseurs alternatifs?

Nous mettons en œuvre des cas d’utilisation d’IA pour nos clients, qui commencent souvent par des tâches de front-office mais peuvent s’étendre à l’ensemble de la société. Ces cas d’utilisation, bien que courants, varient d’une société à l’autre. Certaines sociétés se soucient beaucoup de la synthèse de transcriptions de réseaux d’experts, tandis que d’autres n’en font pas. Certaines sociétés se soucient beaucoup de la requête d’accords de crédit, tandis que d’autres n’en font pas.

Nous travaillons avec nos clients pour identifier les opportunités d’utilisation à rendement élevé et aborder 3 à 5 de celles-ci au cours de leur première année.

Étant donné votre expérience approfondie dans la cybersécurité, quels sont les principaux risques de sécurité que les sociétés d’investissement alternatif devraient connaître lors de l’adoption de solutions d’IA de génération?

La sécurité des données et la confidentialité sont une grande préoccupation avec l’utilisation de l’IA de génération. Tout d’abord, comprendre où vont vos données et comment elles sont protégées est essentiel avec les fournisseurs de LLM étant des solutions hébergées. Ensuite, comprendre les garanties en place pour assurer que vos données sont sécurisées et ne sont pas utilisées pour former des modèles ou exposées involontairement à d’autres clients est critique, car les sociétés d’investissement alternatif traitent des stratégies de trading et des informations sur les investisseurs hautement sensibles qui pourraient être catastrophiques si elles sont compromises. Enfin, les sociétés doivent mettre en place des cadres de gouvernance robustes qui incluent des politiques de gestion de données claires, des audits de sécurité réguliers et des programmes de formation complets pour atténuer les risques et les menaces émergentes qui pourraient potentiellement extraire des informations confidentielles via les interactions avec ces puissants systèmes d’IA.

Vous avez souligné l’approche agnostique LLM de BlueFlame AI. Pourquoi est-ce une fonctionnalité importante, et comment profite-t-elle à vos clients?

Nous croyons que le pouvoir de tous les LLM ensemble est plus grand que celui d’un seul. Nous voyons cela se manifester quotidiennement alors que nous travaillons avec des clients pour construire des automatisations où nous savons qu’un LLM peut faire mieux qu’un autre pour une tâche donnée. DeepSeek a été un moment intéressant qui a montré que les modèles open source deviennent très intéressants et compétitifs. Être agnostique LLM signifie que nous pouvons et allons utiliser tous les LLM, que nos clients peuvent le faire directement sans avoir besoin de licences individuelles pour chacun, et que nous pouvons acheminer automatiquement vers le meilleur choix pour une tâche donnée à un moment donné. Cela continue d’être utile à mesure que les modèles changent avec le temps.

De nombreuses sociétés ont du mal avec la surcharge d’informations. Comment BlueFlame AI aide-t-elle les gestionnaires d’investissement à rationaliser la recherche et la diligence raisonnable?

BlueFlame aide à la gestion des connaissances d’entreprise grâce à la recherche et à la réponse à travers tous les systèmes. Nous résolvons à la fois la surcharge d’informations et la dispersion des données. Une réponse simple pourrait vivre dans l’un des 5 à 10 systèmes d’une société. Nous recherchons à travers tous ces systèmes pour trouver des réponses potentielles à une question donnée dans leurs systèmes clés et leurs magasins de fichiers.

Les régulateurs commencent à prêter une attention particulière à l’utilisation de l’IA dans les marchés financiers. Comment voyez-vous l’évolution de la conformité dans le paysage d’investissement impulsé par l’IA?

Aujourd’hui, les régulateurs s’attendent à des politiques et des procédures ainsi qu’à une protection réfléchie des données des investisseurs, en particulier la protection contre les modèles de tiers formés sur des données sensibles). Bientôt, nous verrons une couche de conformité contre les agents : ces agents seront des « personnes ayant accès » et devront se conformer aux règles de conformité de la société comme n’importe quel autre membre de l’équipe.

Qu’est-ce que les fonds spéculatifs et les sociétés de capital-investissement devraient privilégier lors de l’intégration de l’IA dans leurs flux de travail tout en maintenant des mesures de cybersécurité solides?

Je pense que, pour commencer, chaque société devrait faire deux choses. Premièrement, identifier les meilleurs cas d’utilisation pour votre société. La plupart du temps, les tâches de front-office livrent un ROI plus élevé et plus immédiat. Cartographiez ces cas d’utilisation par rapport aux capacités disponibles sur le marché pour identifier les 3 à 5 que vous souhaitez privilégier. Deuxièmement, identifiez le bon produit et le bon partenaire. Trouvez une société que vous pensez être réactive et capable d’itérer avec vous – une société ayant une réussite prouvée et la bonne posture cyber/ confidentialité/ conformité.

Quel est l’avenir de l’IA dans les investissements alternatifs? Voyez-vous l’IA jouer un rôle dans la prise de décisions d’investissement à l’avenir?

L’IA est déjà impliquée dans la prise de décision d’investissement, mais cela devient de plus en plus courant. De nombreuses fonctions PE auront des agents IA, comme un agent de sourcing pour aider à la recherche ciblée et à la planification. Finalement, il y aura des sociétés de capital-investissement quantitatives qui fonctionneront entièrement avec des modèles d’IA, comme le font les fonds spéculatifs quantitatifs. Ces sociétés de capital-investissement quantitatives auront des agents d’IA interagissant avec des banquiers, des avocats, etc. pour conclure des accords.

Merci pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter BlueFlame AI.