Raj Bakhru, Co-fondatore e Amministratore Delegato di BlueFlame AI – Serie di Interviste

Raj Bakhru, Co-fondatore e Amministratore Delegato di BlueFlame AI, attinge da un background variegato che comprende vendite, marketing, sviluppo software, crescita aziendale e gestione aziendale. Nel corso della sua carriera, ha svolto un ruolo centrale nello sviluppo di strumenti di alto livello nel settore degli investimenti alternativi e della sicurezza informatica.

In precedenza Chief Strategy Officer di ACA, Raj ha sovrinteso lo sviluppo aziendale e le operazioni di M&A, ricoprendo anche il ruolo di Interim Co-CEO, Chief Innovation Officer e Head of RegTech e ESG. È stato il fondatore di Aponix, successivamente divenuta la divisione di cybersecurity di ACA, leader nel settore degli investimenti alternativi. L’esperienza di Raj include ruoli di sviluppatore software quantitativo presso Kepos Capital, Highbridge e Goldman Sachs (GS ) Asset Management. È in possesso di un B.S. in Ingegneria Informatica presso la Columbia University, nonché di credenziali CISSP e CFA.

BlueFlame AI offre una soluzione nativa AI, progettata appositamente e agnostica rispetto ai modelli LLM, destinata ai gestori di investimenti alternativi.

Il team vanta un’esperienza che copre la negoziazione, lo sviluppo software, la sicurezza informatica e la fornitura di servizi all’interno del settore degli investimenti alternativi. Questo background informa l’approccio dell’azienda alla comprensione dei flussi di lavoro e dei sistemi specifici del settore, consentendo l’implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale generativa personalizzate per le esigenze dei fondi di investimento alternativi.

Può condividere con noi il suo background e come le sue prime esperienze presso Goldman Sachs, Highbridge e Kepos Capital abbiano plasmato la sua comprensione della tecnologia, della sicurezza informatica e degli investimenti alternativi?

Ho trascorso una buona parte della mia carriera iniziale presso fondi quantitativi, dove i modelli commerciavano tutto, dalle azioni ai tassi di cambio, ai crediti e agli swap esotici. Ho imparato moltissimo su come funzionano i fondi hedge e i flussi di lavoro end-to-end all’interno dei fondi hedge. Entrambe le esperienze hanno plasmato il nostro lavoro successivo nella sicurezza informatica e ora in BlueFlame, dove affrontiamo quei flussi di lavoro con l’AI. Presso ACA Group, abbiamo appreso le esigenze di conformità del settore e abbiamo sviluppato programmi di sicurezza informatica per centinaia di consulenti di investimenti alternativi.

Il mio background è rappresentativo di quello dell’intero team: abbiamo più di 35 persone con esperienze simili ma diverse presso una vasta gamma di fondi hedge, private equity e società di credito, nonché presso fornitori dedicati al settore.

Crediamo che l’esperienza pratica e concreta nel settore sia fondamentale per tradurre i concetti dimostrativi dell’AI in realtà per queste aziende.

Cosa l’ha spinto a passare dallo sviluppo software nella finanza quantitativa all’imprenditorialità nella sicurezza informatica e nell’AI?

Sono sempre stato e resto un tecnologo nel cuore. Il filo conduttore attraverso la finanza quantitativa, la sicurezza informatica e l’AI è che, al momento in cui lavoravo in questi settori, stavano vivendo una rinascita e una grande espansione. Mi piace molto essere tra i primi a entrare in un nuovo settore mentre si sta evolvendo, aiutando a insegnare ai nostri clienti e a costruire insieme a loro.

BlueFlame AI è progettata specificamente per i gestori di investimenti alternativi. Cosa la rende diversa dalle piattaforme AI generali come ChatGPT di OpenAI o altre soluzioni AI aziendali?

Una soluzione verticale come BlueFlame non è realmente una concorrente delle soluzioni orizzontali come ChatGPT. Forniamo un set di soluzioni preconfigurate che rendono la risoluzione dei problemi più rapida e facile nel nostro settore, con strumenti più specifici per gestire casi d’uso comuni.

Un esempio potrebbe essere la generazione di memorandum del Comitato di Investimento (IC). Sebbene sia possibile utilizzare una soluzione orizzontale per ottenere un risultato templatizzato, non avrà le integrazioni con i CRM, i fornitori di dati di mercato o i file interni per alimentare il memorandum IC. Le soluzioni orizzontali non avranno la capacità di inserire il contenuto in una presentazione PowerPoint preconfigurata.

Può spiegarci come BlueFlame AI migliora la produttività per i fondi hedge, le società di private equity e altri investitori alternativi?

Implementiamo casi d’uso guidati dall’AI per i nostri clienti, che spesso iniziano con compiti di front office ma possono estendersi all’intera azienda. Quei casi d’uso, sebbene comuni, variano da azienda a azienda. Alcune aziende si concentrano molto sulla sintesi dei trascritti delle reti di esperti, mentre altre non lo fanno. Alcune aziende si concentrano molto sulla query dei contratti di credito, mentre altre non lo fanno.

Lavoriamo con i nostri clienti per identificare le opportunità di caso d’uso con il più alto ROI e affrontarne 3-5 nel loro primo anno.

Data la sua vasta esperienza nella sicurezza informatica, quali sono i principali rischi di sicurezza che le aziende di investimenti alternativi dovrebbero conoscere quando adottano soluzioni GenAI?

La sicurezza dei dati e la privacy sono una grande preoccupazione nell’utilizzo di GenAI. In primo luogo, è fondamentale capire dove vanno i dati e come sono protetti con i fornitori di LLM che offrono soluzioni ospitate. Inoltre, è cruciale capire le salvaguardie in atto per assicurare che i dati siano sicuri e non vengano utilizzati per addestrare modelli o esposti involontariamente ad altri clienti, poiché le aziende di investimenti alternativi trattano strategie di trading e informazioni sugli investitori altamente sensibili che potrebbero essere catastrofiche se compromesse. Infine, le aziende devono implementare robusti framework di governance che includano politiche di gestione dei dati chiare, audit di sicurezza regolari e programmi di formazione completi per mitigare il rischio e le minacce emergenti che potrebbero estrarre informazioni confidenziali attraverso interazioni con questi potenti sistemi AI.

Ha sottolineato l’approccio LLM-agnostico di BlueFlame AI. Perché questa è una caratteristica importante e come beneficia i suoi clienti?

Crediamo che il potere di tutti i modelli LLM insieme sia maggiore di quello di un singolo modello. Lo vediamo manifestarsi quotidianamente mentre lavoriamo con i clienti per costruire automazioni in cui sappiamo che un modello LLM potrebbe funzionare meglio di un altro per un determinato compito. DeepSeek è stato un momento interessante che ha mostrato come i modelli open-source stanno diventando molto interessanti e competitivi. Essere agnostici rispetto ai modelli LLM significa che possiamo e useremo tutti, i nostri clienti possono farlo direttamente senza aver bisogno di licenze individuali per ciascuno, e possiamo instradare automaticamente alla scelta migliore per un determinato compito in un determinato momento. Ciò continua a essere utile poiché i modelli cambiano nel tempo.

Molte aziende lottano con il sovraccarico di informazioni. Come BlueFlame AI aiuta i gestori di investimenti a semplificare la ricerca e la due diligence?

BlueFlame aiuta con la gestione della conoscenza aziendale attraverso la ricerca e la risposta in tutti i sistemi. Risolviamo sia il sovraccarico di informazioni che la dispersione dei dati. Una risposta semplice potrebbe vivere in uno qualsiasi dei 5-10 sistemi di un’azienda. Cerchiamo attraverso tutti questi sistemi per trovare potenziali risposte a qualsiasi domanda all’interno dei loro sistemi chiave e archivi di file.

I regolatori iniziano a prestare attenzione all’utilizzo dell’AI nei mercati finanziari. Come vede l’evoluzione della conformità nel paesaggio degli investimenti guidati dall’AI?

Oggi, i regolatori si aspettano politiche e procedure e una protezione attenta dei dati degli investitori, in particolare la protezione da modelli di terze parti che si addestrano con dati sensibili. Presto, vedremo uno strato di conformità contro gli agenti: questi agenti saranno “persone autorizzate” e dovranno rispettare le regole di conformità dell’azienda come qualsiasi altro membro del team.

Cosa dovrebbero prioritizzare i fondi hedge e le società di private equity quando integrano l’AI nei loro flussi di lavoro, mantenendo al contempo solide misure di sicurezza informatica?

Credo che, quando iniziano, ogni azienda dovrebbe fare due cose. In primo luogo, identificare i migliori casi d’uso per la propria azienda. Di solito, i compiti di front office offrono un ROI più alto e più immediato. Mappare questi casi d’uso contro le capacità disponibili sul mercato per identificare i 3-5 su cui si vuole concentrare. In secondo luogo, identificare il prodotto e il partner giusti. Trovare un’azienda che si pensa sarà reattiva e in grado di iterare con voi, un’azienda con successi dimostrati e la giusta postura in termini di sicurezza informatica, privacy e conformità.

Qual è il futuro dell’AI negli investimenti alternativi? Vedrà l’AI svolgere un ruolo nella presa di decisioni di investimento?

L’AI è già coinvolta nella presa di decisioni di investimento, ma questo diventerà sempre più comune. Molte funzioni PE avranno agenti AI, come un agente di sourcing per aiutare con il outreach e la pianificazione. Alla fine, ci saranno società di private equity quantitative che opereranno interamente con modelli AI, come fanno i fondi hedge quantitativi. Queste società di private equity quantitative avranno agenti AI che interagiranno con banchieri, avvocati, ecc. per completare gli accordi.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare BlueFlame AI.