Naré Vardanyan, Ntropy의 공동 창립자 겸 CEO - 인터뷰 시리즈

Naré Vardanyan, 공동 창립자 겸 CEO 엔트로피는 개발자가 초인적인 정확도로 100ms 이내에 금융 거래를 분석할 수 있도록 지원하는 플랫폼으로, 이전에는 불가능했던 차세대 자율 금융으로 가는 길을 열어주고 제품과 서비스를 지원합니다. 이는 자연어 모델, 검색 엔진, 내부 데이터베이스, 외부 API 및 당사 네트워크 전체의 기존 거래 데이터를 포함한 여러 소스의 데이터를 결합하여 원시 거래 스트림을 상황에 맞는 구조화된 정보로 변환합니다.

당신은 전쟁 중에 전기가 없는 아르메니아에서 자랐습니다. 초기 시절에 대한 세부 사항과 이것이 어떻게 UN에서 일하게 되었는지 알려주실 수 있나요?

그 경험은 아르메니아의 전 세대가 공유했습니다. 그것은 나에게 상상력과 작은 수단으로도 해결책을 찾는 능력을 키워주었습니다. 분쟁 지역에서 자란 다른 사람들과 마찬가지로 내 인생의 이 시기는 내가 세상을 보는 방식에 큰 영향을 미쳤습니다. 이러한 어려운 상황은 지역사회 내 공동의 책임감과 긍정적인 변화를 가져오려는 단호한 추진력을 키워주었습니다. 우리의 도전이 개인의 투쟁을 넘어서는 것임을 깨닫고 저는 더 넓은 규모로 생각하고 노력을 집중해야 한다는 소명을 느꼈습니다. 이것이 나를 유엔으로 이끌었습니다.

UN은 의미 있는 기여를 할 수 있는 이상적인 플랫폼으로 떠올랐습니다. 아르메니아의 위태로운 지정학적 위치와 글로벌 문제에 영향을 미치려는 나의 열망을 고려할 때, 저는 UN과의 협력이 진정으로 변화를 만들 수 있는 기회를 제공할 것이라고 믿었습니다. 나는 결과적인 토론과 결정에 참여함으로써 세계의 문제에 의미 있는 영향을 미치는 것을 목표로 삼았습니다.

곧 UN에 환멸을 느끼게 되었는데, 어떻게 기술 분야에서 일하고 싶어하게 되었나요?

UN에 대한 환멸은 UN의 느리고 관료적인 성격에 뿌리를 두고 있으며, 이는 결국 내 직업적 열망의 변화를 촉발시켰습니다. UN에는 장점이 있지만 효과적인 행동과 진정한 변화를 주도하는 능력이 부족한 경우가 많다는 것을 깨달았습니다. 이러한 깨달음은 제가 초점을 기술 영역, 즉 역동적이고 제한이 없는 공간으로 방향을 바꾸도록 이끌었습니다.

기술의 세계에서는 혁신적인 도구를 쉽게 사용할 수 있고 지속적으로 발전하여 개인에게 불필요한 장애물 없이 변화를 촉발할 수 있는 능력을 부여합니다. 이 환경은 불필요한 권한의 방해 없이 아이디어를 현실로 변환하는 것을 촉진합니다. 이는 저를 정말 매료시켰습니다. 기술을 통해 실질적이고 광범위한 영향을 미칠 수 있는 잠재력은 거부할 수 없는 소명이 되었고, 저는 이 역동적인 분야에 몰입하게 되었습니다.

당신이 참여한 최초의 데이터 프로젝트는 무엇이었나요?

나의 초기 프로젝트 중 하나는 십대의 정신 건강에 초점을 맞춘 앱을 만드는 것이었습니다. 이 앱은 수동적 촉각 데이터와 대화형 지능을 사용하여 양극성 장애의 초기 징후를 식별했습니다. 당시에는 자연어 처리 분야가 지금만큼 발전하지 않았는데, 이 프로젝트가 시작된 지 불과 6년 정도밖에 되지 않았다는 점을 생각하면 상당히 놀라운 일이다. 우리의 작업은 이 분야의 첫 번째 연구 개발 이니셔티브 중 하나였으며 나중에 내부 분석 및 인수를 위해 IP를 보험사에 판매했습니다.

이전에 런던에 본사를 둔 AI Seed를 통해 AI 및 ML 기업에 투자하셨는데, 성공적인 AI 스타트업에서 관찰한 공통적인 특징은 무엇이었나요?

지속적인 스레드는 데이터에 대한 독점적인 액세스 권한과 함께 이 데이터를 활용하여 실제 문제를 해결하는 능력을 갖고 있었습니다. 더욱이 응용 AI 기업의 영역 내에서는 단순히 모델을 구축하는 것 이상을 강조한다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 영향력 있고 가치 있는 제품을 만드는 쪽으로 변화하고 있습니다. 이러한 관점을 파악하고 수용하는 팀은 AI/ML 환경에서 진정으로 성공하는 팀입니다. 예를 들어 Predina는 AI를 사용하여 특정 위치와 시간에 대한 차량 사고 위험을 예측하고 Observe Technologies는 독점 알고리즘을 사용하여 양식장이 지속 가능한 식량 재배를 지원하도록 지원합니다.

Ntropy의 탄생 스토리를 공유해 주실 수 있나요?

Ntropy는 세계에서 가장 중요한 정보 중 일부가 금융 거래에 숨겨져 있다는 생각에서 탄생했습니다. 지금까지 이 데이터는 사일로에 존재하여 지저분하고 작업하기 어려웠습니다. 우리는 인간 수준의 정확성을 제공할 수 있는 최초의 진정한 글로벌, 산업 간, 지역 간 및 다국어 금융 데이터 엔진인 Ntropy를 만들었습니다. 금융 데이터를 이해하기 위한 공통 언어와 시스템을 구축함으로써 우리는 어디에서나 기업과 개인의 신뢰와 돈에 대한 접근을 균등화하고 있습니다. 이러한 거래를 이해하고 해석하는 능력을 가짐으로써 돈의 역학은 돈에 대한 접근성과 함께 재정의될 수 있습니다.

우리는 전형적인 스타트업 이야기를 접했습니다. 처음에 공동 창립자인 Ilia와 저는 먼지가 많은 버려진 학교 건물 지하실에서 사업을 운영하고 있었습니다. 우리는 20개의 트랜잭션과 이에 대해 훈련된 증류된 BERT 모델로 시작했습니다. 데이터는 Plaid 연결을 통해 Typeform의 소비자 앱에서 부트스트랩되었으며 ​​친구와 가족의 지원을 받았습니다. 우리는 처음에는 오랜 시간 일하고 현금이 부족했지만 이 사업에 대한 결단력과 헌신으로 힘을 얻었습니다.

오늘날에 이르기까지 우리의 여정을 통해 수십억 건의 거래를 분석하고 라벨을 붙일 수 있게 되었습니다. 그 결과, 이제 우리는 이름, 주소, 산업 태그 등이 풍부한 100억 명 이상의 판매자를 포함하는 세계에서 가장 포괄적인 판매자 데이터베이스 중 하나를 보유하게 되었습니다. 우리는 지속적으로 거래 저장소를 확장했습니다. 이 금융 데이터에 대한 LLM의 힘을 활용하여 비교할 수 없는 비용 효율성과 속도를 제공했습니다. 이 기능은 금융 환경에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 갖고 있습니다.

금융 데이터가 왜 훌륭한 이퀄라이저 중 하나인가요?

금융 데이터는 공평한 경쟁의 장을 마련하고, 불확실성을 줄이며, 신뢰를 조성하는 능력으로 인해 강력한 균형 장치로 등장합니다. 데이터가 풍부하고 정제되면 재무 의사결정과 관련된 위험이 줄어듭니다. 위험을 관리하기가 더 쉬워짐에 따라 변화가 발생합니다. 불확실성으로 인한 비용이 감소하여 개인이 더 많은 정보를 바탕으로 공평한 결정을 내릴 수 있게 되며 결과적으로 경쟁의 장도 공평해집니다. 예를 들어, 우리가 데이터에 더 많이 접근할 수 있고 더 이상 매우 좁은 매개변수 집합을 기반으로 결정을 내리지 않는다면, 새로운 이민자는 자동차 대출이나 모기지에서 유리한 조건을 확보할 수 있는 확고한 혈통의 사람과 동일한 잠재력을 갖습니다. 본질적으로, 금융 불균형으로 인한 장애물이 해소되기 시작하여 더 많은 사람들이 유리한 금융 기회에 접근할 수 있는 시대가 도래합니다.

인간처럼 금융 거래를 읽고 이해할 수 있는 AI를 구축하는 데 있어 어려운 점은 무엇입니까?

인간처럼 금융 거래를 이해할 수 있는 AI를 개발하는 것은 오류로 이어질 수 있는 확률적 특성으로 인해 어렵습니다. 인간과 달리 AI 시스템에는 여전히 책임 구조가 부족합니다. 주요 과제는 AI 시스템을 개선하여 오류와 그 영향을 줄이면서 확장성을 보장하는 것입니다. 흥미롭게도 더 큰 모델은 시간이 지남에 따라 정확도를 점진적으로 향상시켜 이러한 문제를 완화할 수 있습니다. 증폭된 기능과 풍부한 데이터는 AI의 해석 정확도를 향상시켜 궁극적으로 보다 관대한 오류 허용 환경을 조성하고 이러한 시스템의 광범위한 채택을 가속화할 수 있습니다.

Ntropy가 어떻게 표준화된 재무 데이터를 제공하는지 논의할 수 있나요?

Ntropy는 휴리스틱과 함께 가장 광범위한 언어 모델부터 가장 컴팩트한 언어 모델까지 다양한 언어 모델을 통합하는 포괄적인 플랫폼으로 작동합니다. 이러한 모델은 원시 재무 데이터, 전문가의 통찰력, 기계 라벨이 지정된 샘플을 사용하여 교육됩니다. 우리의 목표는 다양한 거래 문자열에서 의미 있는 통찰력을 추출하고 이를 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 일관되게 제시하는 것입니다. 우리 제품군은 API와 직관적인 대시보드로 구성되어 있어 금융 데이터를 밀리초 이내에 빠르게 변환할 수 있습니다. 이 기능은 사용자의 제품 및 서비스에 원활하게 통합됩니다.

이 데이터의 사용 사례에는 어떤 것이 있나요?

이 데이터의 적용 범위는 금융 운영 전반에 걸쳐 광범위합니다. 결제, 인수, 회계, 투자 등을 포함한 다양한 기능을 강화합니다. 데이터의 적응성은 자금 이체, 세심한 기록 보관, 자본 활용 최적화 등 금융 활동의 다양한 측면에 영향을 미치는 능력에서 분명해집니다.

은행 거래나 예산 책정 앱을 고려해 보세요. 표준이 아닌 판매자 이름과 설명으로 인해 구매를 이해하기 어려운 점을 잠깐 살펴보면 알 수 있습니다. 많은 기업이 내부 솔루션을 통해 이 문제를 해결하려고 시도했지만 확장성, 유지 관리 및 일반화 측면에서 부족한 경우가 많습니다. 사용자 정의 모델은 일반적으로 정확도가 60~70%에 불과하며 구축하는 데 수개월이 걸릴 수 있습니다.

Ntropy의 기술은 글로벌 판매자 데이터베이스, 검색 엔진, 압축 버전의 웹에서 훈련된 언어 모델의 수십억 개의 데이터 포인트를 결합하여 XNUMX개 대륙과 XNUMX개 이상의 언어에 걸쳐 은행 데이터를 처리합니다. 우리는 모든 백오피스 기능을 지원하기 위해 재무 규모에 맞게 대규모 언어 모델을 사용할 수 있도록 지원하고 있습니다.

엔트로피의 미래에 대한 비전은 무엇인가요?

Ntropy에 대한 우리의 비전은 분명합니다. 우리는 금융 서비스를 위한 수직 AI 회사가 되는 것을 목표로 합니다. 전담팀의 지원을 받는 우리의 강력한 데이터와 직관 기반은 진정한 변화를 주도할 수 있는 독보적인 위치에 있습니다. 그렇다면 이것이 실제로 실제로 무엇을 의미합니까? 이는 최신 기술을 활용하여 금융을 변화시키고 이전에는 불가능했던 새로운 수준의 생산성을 실현하는 것입니다.

우리 모두는 은행 업무가 비쌀 수 있다는 것을 알고 있습니다. 하지만 우리가 그것을 바꿀 수 있다고 상상해보세요. 비용을 줄임으로써 우리는 단순히 비용을 절감하는 것이 아니라 건전한 경쟁을 장려하고 시스템의 경제성을 개선하며 궁극적으로 모든 사람이 금융 서비스에 더 쉽게 접근하고 효율적으로 이용할 수 있도록 만들고 있습니다. 이것이 바로 우리가 향해 나아가고 있는 미래, 즉 더욱 공정하고 사용자 친화적인 금융 환경입니다.

훌륭한 인터뷰 감사합니다. 자세한 내용을 알고 싶은 독자는 방문하세요. 엔트로피.