ナレ・ヴァルダニャン、Ntropyの共同創設者兼CEO – インタビュー・シリーズ

ナレ・ヴァルダニャン、Ntropyの共同創設者兼CEOは、開発者が100ms以下で超人的な精度で金融取引を解析できるプラットフォームを提供しています。これにより、自律的な金融への道が開かれ、以前には不可能だった製品やサービスが可能になります。生の取引データストリームを、自然言語モデル、検索エンジン、内部データベース、外部API、およびネットワーク全体からの既存の取引データを組み合わせて、文脈化された構造化情報に変換します。

あなたはアルメニアで育ち、戦争中は電気もなかった。幼少期の詳細と、それがあなたを国連で働くよう導いた経緯について話してください。

その経験はアルメニアの世代全体に共有されました。それは私に想像力と、限られた手段ででも解決策を見つける能力を与えました。戦争地域で育った人々と同様に、生活のこの時期は、私が世界を見る方法に深い影響を与えました。これらの厳しい状況は、コミュニティ内で共有された責任感と、積極的な変化をもたらす決意を育みました。私たちの課題が個人の闘争を超えていることを理解し、私はより広いスケールで考え、努力を方向付けるようになりました。これが、私を国連に導いたのです。

国連は、有意義に貢献するための理想的なプラットフォームとして現れました。アルメニアの微妙な地政学的立場と、私が世界的な問題に影響を与えたいという願望から、国連と協力することは、世界の問題に真正に影響を与える機会を提供することになるだろうと考えました。重要な議論と決定に参加することで、私は世界の問題に有意義な影響を与えたいと思いました。

あなたはすぐに国連から幻滅し、テクノロジー界に転身するようになった。どうやってその転身を果たしたのですか。

国連からの幻滅は、その遅さと官僚的な性質に根ざしており、最終的に私のキャリア志向の転換につながりました。国連にはその利点がありましたが、効果的な行動と真正の変化をもたらす能力が欠けていることがわかりました。この認識が、私をテクノロジーの世界に向かわせました – それはダイナミックで、制限のない空間です。

テクノロジーの世界では、革新的なツールが利用可能で、不断に進化しています。個人が、不要なハードルなく変化をもたらす能力を持ちます。これは、私をこの活気ある分野に引き寄せました。テクノロジーを通じて、重大で広範な影響を与える能力は、抵抗できない呼びかけとなりました。

あなたが最初に取り組んだデータプロジェクトについて教えてください。

私の初期プロジェクトの1つは、十代の精神健康に焦点を当てたアプリの作成でした。このアプリは、被動的なハプティクスデータと会話の知性を使用して、双極性障害の初期の兆候を特定しました。当時、自然言語処理の分野は現在ほど進んでいませんでしたが、約6年前に開始されたこのプロジェクトは、この分野における最初の研究開発イニシアチブの1つでした。後に、私たちは知的財産を保険会社に売却し、内部分析と保険の承認に使用されました。

あなたは以前、ロンドンを拠点とするAIシードを通じてAIおよびML企業に投資しました。成功したAIスタートアップで共通する特徴について教えてください。

一貫した特徴は、独自のデータへのアクセスと、現実世界の問題に取り組む能力でした。また、応用されたAI企業では、モデルを構築することよりも、有意義で価値のある製品を作成することに重点が置かれていることを認識することが重要です。この視点を理解し、受け入れるチームは、真正にAI/MLの景観で成功しています。例えば、PredinaはAIを使用して、特定の場所と時間での車両事故のリスクを予測します。一方、Observe Technologiesは、魚の養殖場で持続可能な食品を生産するために、独自のアルゴリズムを使用しています。

Ntropyの創設ストーリーについて教えてください。

Ntropyは、世界で最も重要な情報が金融取引の中に隠されているという考えから生まれました。現在まで、このデータはシロに存在し、扱いにくい状態でした。Ntropyは、最初の真正にグローバルな、業界横断的、地理的に分散した、多言語対応の金融データエンジンを提供することを目的としました。金融データを理解し、解釈する能力により、金銭のダイナミクスが再定義され、誰でもアクセスできるようになります。

私たちは、典型的なスタートアップのストーリーを歩んできました。最初は、廃校になった学校の地下室から始めました。20,000件の取引と、BERTモデルを使用して開始しました。データは、TypeformとPlaidの接続を使用した消費者アプリから取得し、友人や家族の支援を受けました。初期は、長時間働きながら資金繰りが厳しかったですが、ビジネスへの決意と献身が私たちを推進しました。

今日までに、私たちの旅は、数十億件の取引を分析し、ラベル付けすることになりました。結果として、世界で最も包括的な商業データベースを構築し、約1億件の商業データを蓄積しました。商業名、住所、業界タグなど、豊富な情報を付与しています。取引のリポジトリを拡大し、大規模言語モデルを金融データに適用することで、以前には考えられなかったコスト効率とスピードを実現しました。この能力は、金融の景観を革命的に変える可能性を秘めています。

金融データが大きな平等化要因となる理由について教えてください。

金融データは、平等化要因となる力を持っています。データが豊富で洗練されると、金融上の意思決定におけるリスクが軽減され、信頼が育まれます。リスクが管理可能になると、変化が起こります。不確実性のコストが減少し、個人がより情報に基づいた、公平な決定を下せるようになります。これにより、金融の平等が実現し、より多くの人々が有利な金融的機会にアクセスできるようになります。例えば、より多くのデータにアクセスし、狭い範囲のパラメータに基づいて決定を下さない場合、既存の家系出身者と同等の条件で、新しい移民も車両ローンや住宅ローンの好条件を得ることができます。基本的に、金融的不平等がもたらす障壁が解消され、より多くの人々が有利な金融サービスにアクセスできるようになります。

人間のように金融取引を読み解くAIの開発における課題について教えてください。

人間のように金融取引を理解するAIを開発するのは、確率的な性質によりエラーが発生しやすいため、課題があります。AIシステムには、人間のような説明責任が欠けているからです。主な課題は、エラーを減らし、その影響を最小限に抑えながら、拡張性を確保することです。興味深いことに、大規模なモデルは、この課題を緩和することで、精度を時間の経過とともに改善できます。能力の向上と豊富なデータにより、AIの解釈精度が向上し、より寛容なエラー許容環境が生まれ、システムの広範な採用が促進されます。

Ntropyが提供する標準化された金融データについて教えてください。

Ntropyは、幅広い言語モデルを組み合わせて、最も包括的なものから最もコンパクトなものまで、ヒューリスティクスを使用して機能します。これらのモデルは、生の金融データ、専門家の知見、機械ラベル付けされたサンプルを使用してトレーニングされています。私たちの目標は、さまざまな取引文字列から有意義な洞察を抽出し、簡単に理解できる方法で提示することです。私たちのスイートには、APIと直感的なダッシュボードが含まれており、金融データをミリ秒単位で迅速に変換できます。この機能は、ユーザーの製品やサービスにシームレスに統合されます。

このデータのユースケースについて教えてください。

このデータの応用は、金融業務の全範囲にわたります。支払い、保険、会計、投資など、さまざまな機能を強化します。データの適応性は、資金転送、正確な記録の保持、資本の最適化など、金融活動のさまざまな側面に影響を与える能力に明らかです。

例えば、銀行取引や予算アプリを見てみましょう。簡単に理解するのは難しいことがわかります。多くの企業は内部ソリューションでこの問題に対処しようとしましたが、スケーラビリティ、メンテナンス、汎用性の点で不足しています。カスタムモデルは一般に60〜70%の精度しかありませんが、構築には数ヶ月かかることがあります。

Ntropyのテクノロジーは、グローバルな商業データベース、検索エンジン、ウェブの凝縮版でトレーニングされた言語モデルを組み合わせて、4大陸、6以上の言語で銀行データを処理します。金融のバックオフィス機能をサポートするために、大規模言語モデルを金融で利用できるようにしています。

Ntropyの将来のビジョンについて教えてください。

私たちのビジョンは明確です。Ntropyは、金融サービス向けの 垂直AI企業としての地位を確立したいと考えています。データと直感に基づいた強固な基盤と、献身的なチームが私たちを変化をもたらすために独自の位置に置いています。実践では、これは最新の進歩を利用して金融を変革し、以前には到達不可能だった生産性の新たなレベルを解放することを意味します。

銀行業務は高額になることがあります。しかし、もしもそれを変えることができたら？ コストを削減することで、競争を促進し、システムの経済学を改善し、最終的に金融サービスをよりアクセスしやすく、効率的にすることができます。これが、私たちが目指す未来です – より公平で、ユーザーフレンドリーな金融の景観です。

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