ნარე ვარდანიანი, Ntropy - ინტერვიუს სერიის თანადამფუძნებელი და აღმასრულებელი დირექტორი

ნარე ვარდანიანი, თანადამფუძნებელი და აღმასრულებელი დირექტორი ნტროპია, პლატფორმა, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს, გააანალიზონ ფინანსური ტრანზაქციები 100მმ-ში ზეადამიანური სიზუსტით, ხსნის გზას ახალი თაობის ავტონომიური ფინანსებისკენ, აძლიერებს პროდუქტებსა და სერვისებს, რომლებიც აქამდე არასდროს ყოფილა შესაძლებელი. ის გარდაქმნის ტრანზაქციების ნედლეულ ნაკადებს კონტექსტუალიზებულ, სტრუქტურირებულ ინფორმაციად მრავალი წყაროდან მიღებული მონაცემების გაერთიანებით, მათ შორის ბუნებრივი ენის მოდელების, საძიებო სისტემების, შიდა მონაცემთა ბაზების, გარე API-ებისა და არსებული ტრანზაქციის მონაცემების ჩვენს ქსელში.

თქვენ გაიზარდეთ სომხეთში, ომის დროს ელექტროენერგიის გარეშე. შეგიძლიათ გაგიზიაროთ რამდენიმე დეტალი ამ ადრეულ დღეებთან დაკავშირებით და როგორ მიგიყვანათ ამან გაერთიანებული ერების ორგანიზაციაში მუშაობა?

ეს გამოცდილება სომხეთში მთელმა თაობამ გაიზიარა. ამან განავითარა ჩემში წარმოსახვის გრძნობა და მცირე საშუალებებითაც კი გადაწყვეტილებების პოვნის უნარი. ისევე როგორც სხვები, რომლებიც გაიზარდა კონფლიქტის ზონაში, ჩემს ცხოვრებაში ამ პერიოდმა დიდი გავლენა მოახდინა იმაზე, თუ როგორ ვხედავ სამყაროს. ეს მომთხოვნი გარემოებები ავითარებდა საზოგადოებაში საერთო პასუხისმგებლობის გრძნობას და პოზიტიური ცვლილებების განხორციელების მტკიცე სწრაფვას. გავაცნობიერე, რომ ჩვენი გამოწვევები სცდებოდა ინდივიდუალურ ბრძოლას, ვიგრძენი მოწოდება, უფრო ფართო მასშტაბით მეფიქრა და ჩემი მცდელობები გავატარო. ამან, თავის მხრივ, მიმიყვანა გაეროსკენ.

გაერო წარმოიშვა, როგორც იდეალური პლატფორმა მნიშვნელოვანი წვლილისთვის. სომხეთის არასტაბილური გეოპოლიტიკური პოზიციისა და გლობალურ საკითხებზე გავლენის მოხდენის მისწრაფების გათვალისწინებით, მე მჯეროდა, რომ გაეროსთან თანამშრომლობა შესაძლებელს გახდის რეალური ცვლილებების შეტანას. თანმიმდევრული დისკუსიებისა და გადაწყვეტილებების მონაწილეობით, მე მიზნად ისახავდა მნიშვნელოვანი გავლენა მომეტანა მსოფლიოს საკითხებზე.

თქვენ მალე იმედგაცრუებული იყავით გაერთიანებული ერების ორგანიზაციის მიმართ, როგორ გადახვედით ტექნიკურ სფეროში მუშაობის სურვილზე?

გაერო-სადმი იმედგაცრუება მის ნელ და ბიუროკრატიულ ხასიათში იყო დაფუძნებული, რამაც საბოლოოდ გამოიწვია ჩემი კარიერული მისწრაფებების შეცვლა. მიუხედავად იმისა, რომ გაერო-ს ჰქონდა თავისი უპირატესობები, მივხვდი, რომ მას ხშირად აკლდა ეფექტური ქმედება და ავთენტური ცვლილებების განხორციელების უნარი. ამ გაცნობიერებამ მიბიძგა, რომ ყურადღება გადამეტანა ტექნოლოგიების სფეროზე - დინამიურ და შეუზღუდავ სივრცეზე.

ტექნოლოგიების სამყაროში, ინოვაციური ინსტრუმენტები ხელმისაწვდომია და მუდმივად წინ მიიწევს, რაც ინდივიდებს აძლევს შესაძლებლობას გამოიწვიონ ტრანსფორმაცია ზედმეტი დაბრკოლებების გარეშე. ეს გარემო ხელს უწყობს იდეების რეალობად გარდაქმნას, შეუფერხებლად ზედმეტი ნებართვებით - ასპექტი, რომელმაც ნამდვილად მომხიბლა. ტექნოლოგიის მეშვეობით არსებითი, ფართო გავლენის მოხდენის პოტენციალი დაუძლეველ მოწოდებად იქცა, რამაც მაიძულა ჩამეძირა ამ აქტიურ სფეროში.

რომელი იყო პირველი მონაცემთა პროექტებიდან, რომლებზეც მუშაობდით?

ჩემი ერთ-ერთი ადრეული პროექტი იყო აპლიკაციის შექმნა, რომელიც ორიენტირებულია თინეიჯერების ფსიქიკურ ჯანმრთელობაზე. აპლიკაციამ გამოიყენა პასიური ჰაპტიკური მონაცემები და საუბრის ინტელექტი ბიპოლარული აშლილობის ადრეული ნიშნების დასადგენად. იმ დროს ბუნებრივი ენების დამუშავების სფერო არ იყო ისეთი განვითარებული, როგორც დღეს არის, რაც საკმაოდ საყურადღებოა, თუ გავითვალისწინებთ მხოლოდ ექვსი წლის წინ, როდესაც ეს პროექტი დაიწყო. ჩვენი ნამუშევარი იყო ერთ-ერთი პირველი კვლევისა და განვითარების ინიციატივა ამ სივრცეში და ჩვენ მოგვიანებით გავყიდეთ ჩვენი IP მზღვეველებს შიდა ანალიტიკისა და ანდერრაიტინგისთვის.

თქვენ ადრე ინვესტიცია განახორციელეთ AI და ML კომპანიებში ლონდონში დაფუძნებული AI Seed-ის მეშვეობით, რა იყო ზოგიერთი საერთო თვისება, რომელიც შენიშნეთ წარმატებულ AI სტარტაპებთან?

მუდმივი თემა იყო მონაცემების ექსკლუზიური წვდომა და ამ მონაცემების გამოყენების შესაძლებლობა რეალურ სამყაროში არსებული პრობლემების მოსაგვარებლად. უფრო მეტიც, გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს იმის აღიარებას, რომ გამოყენებითი AI კომპანიების სფეროში, აქცენტი სცილდება მხოლოდ მოდელების მშენებლობას; ის გადადის ეფექტიანი, ღირებული პროდუქტების შექმნისკენ. გუნდები, რომლებიც აცნობიერებენ და იღებენ ამ თვალსაზრისს, არიან ისინი, რომლებიც ნამდვილად აყვავდებიან AI/ML ლანდშაფტში. მაგალითად, პრედინა იყენებს AI-ს ავტოსაგზაო შემთხვევის რისკის პროგნოზირებისთვის მოცემულ ადგილას და დროს, ხოლო Observe Technologies იყენებს საკუთრების ალგორითმებს თევზის ფერმების მხარდასაჭერად საკვების მდგრადი ზრდისთვის.

შეგიძლიათ გაგიზიაროთ ნტროპიის წარმოშობის ისტორია?

ნტროპი წარმოიშვა იმ იდეიდან, რომ მსოფლიოს ზოგიერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი ინფორმაცია იმალება ფინანსურ ტრანზაქციებში. აქამდე ეს მონაცემები ცხოვრობდა სილოსებში, რომლებზეც ბინძური და რთული სამუშაოა. ჩვენ შევქმენით Ntropy, რათა ყოფილიყო პირველი ჭეშმარიტად გლობალური, ინდუსტრიის, ჯვარედინი გეო და მრავალენოვანი ფინანსური მონაცემთა ძრავა, რომელსაც შეუძლია უზრუნველყოს ადამიანის დონის სიზუსტე. ფინანსური მონაცემების გასაგებად საერთო ენისა და სისტემის შექმნით, ჩვენ ვათანაბრებთ ნდობას და ფულზე ხელმისაწვდომობას ბიზნესისა და ფიზიკური პირებისთვის ნებისმიერ ადგილას. ამ ტრანზაქციების გაგებისა და ინტერპრეტაციის უნარით, შესაძლებელია ფულის დინამიკის ხელახლა განსაზღვრა, მასზე ხელმისაწვდომობასთან ერთად.

ჩვენ გვქონდა საკმაოდ არქეტიპული სტარტაპ ისტორია. თავიდან მე და ჩემი თანადამფუძნებელი ილია ვმუშაობდით მიტოვებული მტვრიანი სკოლის შენობის სარდაფიდან. ჩვენ დავიწყეთ 20 ათასი ტრანზაქცია და მათზე მომზადებული გამოხდილი BERT მოდელი. მონაცემები ჩატვირთული იყო სამომხმარებლო აპლიკაციიდან Typeform-ზე Plaid კავშირით და მხარდაჭერილი იყო მეგობრებისა და ოჯახის წევრების მიერ. ჩვენ ვმუშაობდით უამრავ საათს და თავიდან ფულადი სახსრების მოპოვება გვქონდა შეკრული, მაგრამ ამ ბიზნესისადმი მონდომებითა და ერთგულებით ვიკვებებით.

დღევანდელობამდე, ჩვენმა მოგზაურობამ მიგვიყვანა მილიარდობით ტრანზაქციის ანალიზისა და მარკირება. შედეგად, ჩვენ ახლა გვაქვს მსოფლიოში ერთ-ერთი ყველაზე სრულყოფილი სავაჭრო მონაცემთა ბაზა 100 მილიონზე მეტი ვაჭრით, რომელიც გამდიდრებულია სახელებით, მისამართებით, ინდუსტრიის ტეგებით და სხვა. ჩვენ მუდმივად გავაფართოვეთ ჩვენი ტრანზაქციების საცავი – ამ ფინანსურ მონაცემებზე LLM-ების ძალის გამოყენებამ უზრუნველყო შეუდარებელი ხარჯების ეფექტურობა და სიჩქარე. ამ შესაძლებლობას აქვს ფინანსური ლანდშაფტის რევოლუციის პოტენციალი.

რატომ არის ფინანსური მონაცემები ერთ-ერთი საუკეთესო ექვალაიზერი?

ფინანსური მონაცემები ჩნდება, როგორც ძლიერი გამათანაბრებელი, იმის გამო, რომ შეუძლია გაათანაბროს სათამაშო მოედანი, შეამციროს გაურკვევლობა და ხელი შეუწყოს ნდობას. როდესაც მონაცემები უხვი და დახვეწილია, ეს ნიშნავს ფინანსურ გადაწყვეტილების მიღებასთან დაკავშირებულ რისკებს. რამდენადაც რისკი უფრო მართვადი ხდება, ცვლა ხდება. გაურკვევლობის ღირებულება მცირდება, რაც საშუალებას აძლევს ინდივიდებს მიიღონ უფრო ინფორმირებული და სამართლიანი გადაწყვეტილებები, რაც, თავის მხრივ, გაათანაბრდება სათამაშო მოედანი. მაგალითად, თუ ჩვენ გვაქვს უფრო მეტი წვდომა მონაცემებზე და აღარ ვიღებთ გადაწყვეტილებებს ძალიან ვიწრო პარამეტრების საფუძველზე, ახალ ემიგრანტს აქვს ისეთივე პოტენციალი, როგორც ვინმეს კარგად ჩამოყალიბებული წარმომავლობისგან, უზრუნველყოს ხელსაყრელი პირობები მანქანის სესხზე ან იპოთეკაზე. არსებითად, ფინანსური დისბალანსით წარმოქმნილი დაბრკოლება იწყებს დაშლას, ეპოქას შემოაქვს, სადაც ადამიანთა ფართო სპექტრს შეუძლია წვდომა ფინანსურ შესაძლებლობებზე.

რა არის ზოგიერთი გამოწვევა ხელოვნური ინტელექტის აგების უკან, რომელსაც შეუძლია წაიკითხოს და გაიგოს ფინანსური ტრანზაქციები, როგორც ამას ადამიანი აკეთებს?

ხელოვნური ინტელექტის შემუშავება, რომელსაც შეუძლია გაიგოს ფინანსური ტრანზაქციები, როგორც ადამიანებს შეუძლიათ, რთულია მისი სავარაუდო ბუნების გამო, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს შეცდომები. ადამიანებისგან განსხვავებით, AI სისტემებს ჯერ კიდევ არ გააჩნიათ ანგარიშვალდებულების სტრუქტურები. მთავარი გამოწვევა არის ხელოვნური ინტელექტის სისტემების დახვეწა შეცდომებისა და მათი გავლენის შესამცირებლად, მასშტაბურობის უზრუნველსაყოფად. საინტერესოა, რომ უფრო დიდ მოდელებს შეუძლიათ ამ გამოწვევის შემსუბუქება დროთა განმავლობაში სიზუსტის თანდათან გაუმჯობესებით. გაძლიერებულ შესაძლებლობებსა და უამრავ მონაცემს შეუძლია გააძლიეროს ხელოვნური ინტელექტის ინტერპრეტაციის სიზუსტე, საბოლოოდ შექმნას უფრო რბილი შეცდომებისადმი ტოლერანტული გარემო და დააჩქაროს ამ სისტემების ფართო გამოყენება.

შეგიძლიათ განიხილოთ, თუ როგორ გთავაზობთ Ntropy სტანდარტიზებულ ფინანსურ მონაცემებს?

Ntropy ფუნქციონირებს როგორც ყოვლისმომცველი პლატფორმა, რომელიც აერთიანებს ენის მოდელების სპექტრს, რომელიც მოიცავს ყველაზე ფართოდან ყველაზე კომპაქტურამდე, ევრისტიკასთან ერთად. ეს მოდელები ივარჯიშება ნედლეული ფინანსური მონაცემების, ექსპერტთა შეხედულებებისა და მანქანით მარკირებული ნიმუშების გამოყენებით. ჩვენი მიზანია გამოვიტანოთ მნიშვნელოვანი შეხედულებები სხვადასხვა ტრანზაქციის სტრიქონებიდან და წარმოვადგინოთ ისინი თანმიმდევრულად ადვილად გასაგებად. ჩვენი კომპლექტი მოიცავს API-ებს და ინტუიციურ საინფორმაციო დაფას, რაც იძლევა ფინანსური მონაცემების სწრაფ კონვერტაციას მილიწამებში. ეს ფუნქცია შეუფერხებლად ინტეგრირდება მომხმარებლის პროდუქტებსა და სერვისებში.

რა არის გამოყენების შემთხვევები ამ მონაცემების უკან?

ამ მონაცემებისთვის აპლიკაციები ვრცელია და მოიცავს ფინანსურ ოპერაციებს. იგი აძლიერებს მრავალფეროვან ფუნქციებს, მათ შორის გადახდებს, ანდერრაიტინგს, აღრიცხვას, ინვესტირებას და სხვა. მონაცემთა ადაპტირება ცხადი ხდება ფინანსური საქმიანობის სხვადასხვა ასპექტზე ზემოქმედების უნარში, იქნება ეს სახსრების ტრანსფერებს, ზედმიწევნითი ჩანაწერების შენახვას თუ კაპიტალის გამოყენების ოპტიმიზაციას.

განიხილეთ საბანკო ტრანზაქციები ან ბიუჯეტის აპლიკაცია. სწრაფი ნახვა ავლენს სირთულეებს შესყიდვების გაგებაში არასტანდარტული სავაჭრო სახელებისა და აღწერილობების გამო. მიუხედავად იმისა, რომ ბევრი კომპანია ცდილობდა ამ საკითხის მოგვარებას შიდა გადაწყვეტილებების საშუალებით, ისინი ხშირად ვერ ახერხებენ მასშტაბურობის, შენარჩუნებისა და განზოგადების თვალსაზრისით. მორგებული მოდელი ზოგადად მხოლოდ 60-70% ზუსტია და შეიძლება თვეები დასჭირდეს აშენებას.

Ntropy-ის ტექნოლოგია აერთიანებს მილიარდობით მონაცემთა პუნქტს გლობალური სავაჭრო მონაცემთა ბაზებიდან, საძიებო სისტემებიდან და ენების მოდელებიდან, რომლებიც გაწვრთნილნი არიან ინტერნეტის შედედებულ ვერსიაზე, რათა დაამუშავონ საბანკო მონაცემები ოთხ სხვადასხვა კონტინენტზე და ექვს პლიუს სხვადასხვა ენაზე. ჩვენ ვაძლევთ ფინანსების მასშტაბით ფართო ენობრივი მოდელების გამოყენებას, რათა მხარი დაუჭიროს ყველა back-office ფუნქციას.

როგორია თქვენი ხედვა Ntropy-ის მომავალზე?

ჩვენი ხედვა Ntropy-ის მიმართ ნათელია: ჩვენ მიზნად ისახავს გავხდეთ ვერტიკალური AI კომპანია ფინანსური სერვისებისთვის. მონაცემთა და ინტუიციის ჩვენმა ძლიერმა საფუძველმა, რომელსაც მხარს უჭერს ერთგული გუნდი, ცალსახად დაგვაყენა რეალური ცვლილებების განხორციელებისთვის. მაშ, რას ნიშნავს ეს რეალურად პრაქტიკაში? საუბარია უახლესი მიღწევების გამოყენებაზე ფინანსების გარდაქმნისა და პროდუქტიულობის ახალი დონის გასახსნელად, რომლებიც ადრე მიუწვდომელი იყო.

ჩვენ ყველამ ვიცით, რომ ბანკინგი შეიძლება ძვირი იყოს. მაგრამ წარმოიდგინეთ, თუ შეგვეძლო ამის შეცვლა. ხარჯების შემცირებით, ჩვენ არ ვამცირებთ მხოლოდ ხარჯებს, ჩვენ ვამხნევებთ ჯანსაღ კონკურენციას, ვაუმჯობესებთ სისტემის ეკონომიკას და საბოლოოდ ვხდით ფინანსურ სერვისებს უფრო ხელმისაწვდომს და ეფექტურს ყველასთვის. ეს არის მომავალი, რომელზეც ჩვენ ვმუშაობთ - ფინანსური ლანდშაფტი, რომელიც უფრო სამართლიანი და მოსახერხებელია მომხმარებლისთვის.

გმადლობთ შესანიშნავი ინტერვიუსთვის, მკითხველს, ვისაც სურს მეტი გაიგოს, უნდა ეწვიოს ნტროპია.