Naré Vardanyan, medgrunnlegger og CEO av Ntropy – Intervju-serie

Naré Vardanyan, medgrunnlegger og CEO av Ntropy, en plattform som gjør det mulig for utviklere å parse finansielle transaksjoner på under 100ms med overmenneskelig nøyaktighet, åpner veien for en ny generasjon av autonom finans, og gir kraft til produkter og tjenester som aldri før har vært mulig. Den konverterer rå strømmer av transaksjoner til kontekstualisert, strukturert informasjon ved å kombinere data fra multiple kilder, inkludert naturlige språkmodeller, søkemotorer, interne databaser, eksterne API-er og eksisterende transaksjonsdata fra hele vårt nettverk.

Jeg vokste opp i Armenia, uten strøm under en krig. Kan du dele noen detaljer om disse tidlige dagene, og hvordan dette ledet deg til å arbeide for De forente nasjoner?

Denne erfaringen ble delt av en hel generasjon i Armenia. Det fostret i meg en sans for imaginasjon og evnen til å finne løsninger selv med lite midler. Liksom andre som vokste opp i en konfliktzone, hadde denne perioden i mitt liv en dyptgående innvirkning på hvordan jeg ser på verden. Disse krevende omstendighetene næret en sans for felles ansvar innen samfunnet og en resolutt drive til å bringe om positive endringer. Da jeg innser at våre utfordringer strakk seg utenfor individuelle kamper, følte jeg en kallelse til å tenke på en bredere skala og kanalisere mine bestrebelser. Dette, igjen, styrtet meg mot De forente nasjoner.

De forente nasjoner oppstod som den ideelle plattformen for å bidra meningsfullt. Gitt Armenias skjøre geopolitiske posisjon og min aspirasjon til å påvirke globale spørsmål, trodde jeg at samarbeid med De forente nasjoner ville gi en mulighet til å gjøre en forskjell. Ved å være en del av konsekvensfulle diskusjoner og beslutninger, hadde jeg som mål å ha en meningsfull innvirkning på verdensproblemer.

Du ble snart desillusjonert med De forente nasjoner, hvordan gikk du over til å ønske å arbeide i teknologi?

Desillusjonen med De forente nasjoner var rotfestet i dens langsomme og byråkratiske natur, som til slutt førte til en endring i mine karriereaspirasjoner. Mens De forente nasjoner hadde sine fordeler, innser jeg at det ofte manglet effektiv handling og evnen til å drive ekte endring. Denne innsettelsen guidet meg til å omrette min fokus mot teknologiens rike – et dynamisk og urestriktivt rom.

I teknologiens verden er innovative verktøy lett tilgjengelige og konstant i fremgang, og gir individer evnen til å fremkalle transformasjon uten unødvendige hindre. Dette miljøet fremmer omformingen av ideer til virkelighet, uhindret av unødvendige tillatelser – en fasett som virkelig fascinerte meg. Potensialet for å gjøre en betydelig, vidstrakt innvirkning gjennom teknologi ble en uimotståelig kallelse, og tvang meg til å dykke ned i dette livlige feltet.

Hva var noen av de første data-prosjektene du arbeidet på?

En av mine tidlige prosjekter var å lage en app som fokuserte på tenårings mentale helse. Appen brukte passive haptiske data og konversasjonsintelligens til å identifisere tidlige tegn på bipolar lidelse. På den tiden var feltet naturlig språkbehandling ikke like avansert som det er i dag, noe som er ganske bemerkelsesverdig når man ser på at dette prosjektet ble initiert for omtrent seks år siden. Vår arbeid var en av de første forsknings- og utviklingsinitiativene i dette rommet, og vi solgte senere vår IP til forsikringsselskaper for intern analyse og underwriting.

Du investerte tidligere i AI- og ML-selskaper gjennom London-baserte AI Seed, hva var noen av de vanlige trekkene du observerte hos suksessfulle AI-starter?

En konstant tråd var å ha eksklusiv tilgang til data, samt evnen til å utnytte denne datan til å takle virkelige verdensproblemer. Videre er det viktig å erkjenne at innenfor rammene av anvendte AI-selskaper, fokuset går utover bare å bygge modeller; det skifter mot å skape innvirkende, verdifulle produkter. Team som griper og omfavner denne synsvinkelen er de som virkelig trives i AI/ML-landskapet. For eksempel bruker Predina AI til å forutsi risikoen for en bilulykke for en gitt lokasjon og tid, mens Observe Technologies bruker proprietære algoritmer til å støtte fiskefarmene i å dyrke mat på en bærekraftig måte.

Kan du dele opphavsfortellingen bak Ntropy?

Ntropy ble født ut av ideen om at noen av verdens viktigste informasjon er skjult i finansielle transaksjoner. Inntil nå har denne datan levd i siloer, noe som er rotete og vanskelig å arbeide med. Vi skapte Ntropy for å være den første virkelig globale, tverrindustrielle, tverrgeografiske og flerspråklige finansielle data-motoren som kan gi menneske-lignende nøyaktighet. Ved å skape et felles språk og system for å forstå finansiell data, liker vi ut tillit og tilgang til penger for bedrifter og individer overalt. Ved å ha evnen til å forstå og tolke disse transaksjonene, kan dynamikken til penger omdefineres, samt tilgangen til dem.

Vi har hatt en ganske arketype-startup-historie. I begynnelsen opererte min medgrunnlegger Ilia og jeg fra en forlatt, støvete skolebygningens kjeller. Vi startet med 20 000 transaksjoner og en destillert BERT-modell trent på dem. Datan ble bootstrapet fra en forbruker-app på Typeform med en Plaid-tilkobling, og støttet av venner og familie. Vi arbeidet lange timer og var knappe på penger i begynnelsen, men drevet av bestemthet og dedikasjon til denne bedriften.

I løpet av tid har vår reise ført oss til å analysere og merke milliarder av transaksjoner. Som et resultat har vi nå en av verdens mest omfattende merchant-databaser med nærmere 100 millioner+ handlere beriket med navn, adresser, bransje-merker og mer. Vi har konsistent utvidet vårt repository av transaksjoner – ved å utnytte kraften av LLM-er på denne finansielle datan har levert ubeskrivelig kostnadseffektivitet og hastighet. Denne evnen holder potensialet til å revolusjonere det finansielle landskapet.

Hvorfor er finansiell data en av de store likerettighetene?

Finansiell data oppstår som en kraftfull likerettighet på grunn av dens evne til å jevne ut spillere, redusere usikkerhet og fremme tillit. Når datan er rik og raffinert, oversettes det til mindre risiko forbundet med finansielle beslutninger. Ettersom risiko blir mer håndterbar, skjer en forandring. Kostnaden av usikkerhet diminuerer, og ermögner individer til å gjøre mer informerte og likeverdige beslutninger, som igjen jevner ut spillere. For eksempel, hvis vi har større tilgang til data og ikke lenger tar beslutninger basert på et svært smalt sett av parametre, har en ny innvandrer samme potensiale som noen fra en etablert linje til å sikre gunstige vilkår på en bil-lån eller boliglån. I virkeligheten begynner hindringen presentert av finansielle ubalanser å løse seg, og introduserer en æra hvor en bredere rekke av mennesker kan få tilgang til gunstige finansielle muligheter.

Hva er noen av utfordringene bak å bygge en AI som kan lese og forstå finansielle transaksjoner som et menneske ville?

Utvikling av AI i stand til å forstå finansielle transaksjoner som mennesker kan, er utfordrende på grunn av dens probabilistiske natur, som kan føre til feil. I motsetning til mennesker, mangler AI-systemer fortsatt ansvarlige strukturer. Hovedutfordringen er å finjustere AI-systemer for å redusere feil og deres innvirkning, samt sikre skalerbarhet. Interessant nok kan større modeller lettet denne utfordringen ved å forbedre nøyaktigheten over tid. Forbedrede evner og en rikdom av data kan forbedre AI-s interpretive nøyaktighet, og til slutt kultivere en mer tolerant feil-tolerant miljø og akselerere den vidstrakte adopsjonen av disse systemene.

Kan du diskutere hvordan Ntropy tilbyr standardisert finansiell data?

Ntropy fungerer som en allomfattende plattform, som bringer sammen et spekter av språkmodeller, fra de mest omfattende til de mest kompakte, i kombinasjon med heuristikk. Disse modellene er trent ved hjelp av rå finansiell data, ekspertinnsikt og maskin-merkede eksempler. Vårt mål er å trekke meningfulle innsikter fra en rekke transaksjonsstrenger og presentere dem sammenhengende på en lettforståelig måte. Vår samling består av API-er og en intuitiv dashboard, som ermögner den raske konverteringen av finansiell data innen millisekunder. Denne funksjonaliteten integrerer sammenhengende i brukernes produkter og tjenester.

Hva er noen av bruksfallene bak denne datan?

Anvendelsene for denne datan er omfattende, og spenner over hele finansielle operasjoner. Den ermögner diverse funksjoner, inkludert betalinger, underwriting, regnskap, investeringer og mer. Tilpasningen av datan blir tydelig i dens evne til å påvirke ulike aspekter av finansielle aktiviteter, enten det handler om overføringer, nøye regnskap eller optimalisering av kapitalutnyttelse.

Vurdér for eksempel banktransaksjoner eller en budsjett-app. En raskt blikk avslører vanskelighetene med å forstå kjøp på grunn av ikke-standardiserte handlernavn og beskrivelser. Mens mange selskaper har forsøkt å løse dette problemet gjennom interne løsninger, mangler de ofte i størrelse, vedlikehold og generalisering. En tilpasset modell er vanligvis bare 60-70% nøyaktig og kan ta måneder å bygge.

Ntropys teknologi kombinerer milliarder av datapunkter fra globale merchant-databaser, søkemotorer og språkmodeller trent på en kondensert versjon av nettet til å prosessere bankdata over fire forskjellige kontinenter og seks eller flere språk. Vi ermögner bruken av store språkmodeller i skala i finans til å støtte alle bakkontor-funksjoner.

Hva er din visjon for fremtiden til Ntropy?

Vår visjon for Ntropy er klar: Vi har som mål å bli det gå-to Vertikale AI-selskap for finansielle tjenester. Vår solide grunnlag av data og intuisjon, støttet av et dedikert team, har unikt posisjonert oss til å drive reell endring. Så, hva betyr dette i praksis? Det handler om å utnytte de siste fremskrittene til å transformere finans og åpne opp nye nivåer av produktivitet som tidligere var utenfor rekkevidde.

Vi vet alle at bankvirksomhet kan være dyrt. Men forestill deg hvis vi kunne endre dette. Ved å redusere kostnadene, er vi ikke bare kutte utgifter, men også fremme sunn konkurranse, forbedre økonomien i systemet og til slutt gjøre finansielle tjenester mer tilgjengelige og effektive for alle. Det er fremtiden vi arbeider mot – et finansielt landskap som er rettferdigere og mer brukervennlig.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer bør besøke Ntropy.