Raj Bakhru, współzałożyciel i CEO BlueFlame AI – seria wywiadów

Raj Bakhru, współzałożyciel i CEO BlueFlame AI, posiada szerokie doświadczenie obejmujące sprzedaż, marketing, rozwój oprogramowania, wzrost korporacyjny i zarządzanie biznesem. W trakcie swojej kariery odgrywał kluczową rolę w tworzeniu najlepszych narzędzi w dziedzinie inwestycji alternatywnych i cyberbezpieczeństwa.

Były Chief Strategy Officer w ACA, Raj nadzorował rozwój korporacyjny i fuzje, a także pełnił funkcję tymczasowego współprezesa, Chief Innovation Officer i kierownika RegTech i ESG. Był założycielem Aponix, późniejszego oddziału cybernetycznego ACA, lidera w sektorze alternatywnym. Doświadczenie Raja obejmuje role developera oprogramowania w Kepos Capital, Highbridge i Goldman Sachs (GS ) Asset Management. Ukończył studia z tytułem B.S. w dziedzinie inżynierii komputerowej na Uniwersytecie Columbia, a także posiada certyfikaty CISSP i CFA.

BlueFlame AI oferuje rozwiązanie AI-native, zaprojektowane specjalnie dla menedżerów inwestycji alternatywnych.

Zespół BlueFlame AI posiada doświadczenie w dziedzinach takich jak dealmaking, rozwój oprogramowania, cyberbezpieczeństwo i świadczenie usług w sektorze inwestycji alternatywnych. To doświadczenie pozwala firmie na zrozumienie specyficznych workflowów i systemów branży, co umożliwia wdrożenie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, dostosowanych do potrzeb firm inwestycyjnych.

Czy mógłbyś opowiedzieć trochę o swoim doświadczeniu i jak Twoje wczesne doświadczenia w Goldman Sachs, Highbridge i Kepos Capital ukształtowały Twoje zrozumienie technologii, cyberbezpieczeństwa i inwestycji alternatywnych?

Spędziłem dużą część swojej wczesnej kariery w funduszach kwantowych, gdzie modele handlowały wszystkim, od akcji po waluty, kredyty i egzotyczne swap-y. Nauczyłem się ogromnej ilości o tym, jak działają fundusze hedgingowe i workflow-y w tych funduszach. To wszystko ukształtowało naszą późniejszą pracę w dziedzinie cyberbezpieczeństwa i obecnie w BlueFlame AI, gdzie zajmujemy się tymi workflow-ami z użyciem sztucznej inteligencji. W ACA Group nauczyliśmy się o potrzebach compliance w tym sektorze i zbudowaliśmy programy cybernetyczne dla setek doradców inwestycyjnych.

Moje doświadczenie jest reprezentatywne dla całego naszego zespołu: mamy 35+ osób z podobnym, ale różnym doświadczeniem w różnych funduszach hedgingowych, firmach private equity i kredytowych, a także w firmach dostarczających usługi dla tego sektora.

Wierzymy, że praktyczne, realne doświadczenie w tym sektorze jest kluczowe dla tłumaczenia proof-of-conceptów AI na rzeczywistość dla tych firm.

Czy mógłbyś powiedzieć, co skłoniło Cię do przejścia z rozwoju oprogramowania w finansach kwantowych do przedsiębiorczości w dziedzinie cyberbezpieczeństwa i AI?

Zawsze byłem i nadal jestem technologiem w duszy. Wspólnym wątkiem w finansach kwantowych, cyberbezpieczeństwie i AI jest to, że w momencie, gdy pracowałem w tym sektorze, przechodził on przez renesans i dynamiczny rozwój. Bardzo lubię wchodzić na podwórko nowej dziedziny, gdy ta dziedzina ewoluuje, i pomagać naszym klientom oraz budować razem z nimi.

BlueFlame AI jest zaprojektowane specjalnie dla menedżerów inwestycji alternatywnych. Co sprawia, że jest ono różne od ogólnych platform AI, takich jak OpenAI’s ChatGPT lub inne rozwiązania AI dla przedsiębiorstw?

Rozwiązanie pionowe, takie jak BlueFlame, nie jest naprawdę konkurencyjne wobec rozwiązań poziomych, takich jak ChatGPT. Oferujemy zestaw rozwiązań, które ułatwiają rozwiązywanie problemów w naszym sektorze, z bardziej specyficznymi narzędziami do obsługi typowych przypadków użycia.

Przykładem może być generowanie notatek z komitetu inwestycyjnego. Chociaż możliwe jest uzyskanie szablonowego wyniku za pomocą rozwiązania poziomego, nie będzie ono miało integracji z systemami CRM, dostawcami danych rynkowych ani plikami wewnętrznymi, aby dostarczyć notatkę z komitetu inwestycyjnego. Rozwiązania poziome nie będą miały możliwości umieszczenia treści w szablonie prezentacji PowerPoint.

Czy mógłbyś opowiedzieć, w jaki sposób BlueFlame AI zwiększa produktywność funduszy hedgingowych, firm private equity i innych inwestorów alternatywnych?

Wdrażamy przypadki użycia AI dla naszych klientów, które często zaczynają się od zadań front-office, ale mogą obejmować całą firmę. Te przypadki użycia, choć powszechne, różnią się od firmy do firmy. Niektóre firmy bardzo dbają o podsumowania transkryptów sieci ekspertów, podczas gdy inne nie wykonują takich zadań. Niektóre firmy bardzo dbają o zapytania umów kredytowych, podczas gdy inne nie.

Pracujemy z naszymi klientami, aby zidentyfikować przypadki użycia o najwyższej stopie zwrotu z inwestycji i rozwiązać 3-5 z nich w pierwszym roku.

Biorąc pod uwagę Twoje obszerne doświadczenie w dziedzinie cyberbezpieczeństwa, jakie są kluczowe ryzyka bezpieczeństwa, o których firmy inwestycyjne alternatywne powinny wiedzieć przy wdrożeniu rozwiązań GenAI?

Bezpieczeństwo danych i prywatność są dużym problemem w przypadku korzystania z GenAI. Po pierwsze, zrozumienie, gdzie znajdują się Twoje dane i jak są one chronione, jest kluczowe w przypadku dostawców LLM jako rozwiązań hostowanych. Następnie, zrozumienie zabezpieczeń, które są w miejscu, aby upewnić się, że Twoje dane są bezpieczne i nie są wykorzystywane do szkolenia modeli lub nieumyślnie ujawniane innym klientom, jest krytyczne, ponieważ firmy inwestycyjne alternatywne zajmują się bardzo wrażliwymi, zastrzeżonymi strategiami handlowymi i informacjami inwestorów, które mogłyby być katastrofalne, gdyby zostały naruszone. W końcu, firmy muszą wdrożyć ramy zarządzania, które obejmują wyraźne polityki obsługi danych, regularne audyty bezpieczeństwa i kompleksowe programy szkoleniowe, aby złagodzić ryzyko i pojawiające się zagrożenia, które mogą potencjalnie wydobyć poufne informacje za pomocą interakcji z tymi potężnymi systemami AI.

Podkreślałeś podejście BlueFlame AI do LLM-agnostic. Dlaczego jest to ważna cecha, i jak korzystają z niej Twoi klienci?

Wierzymy, że siła wszystkich LLM jest większa niż tylko jeden. Widzimy to codziennie, gdy pracujemy z klientami, aby zbudować automatykę, gdzie wiemy, że jeden LLM może lepiej wykonać określone zadanie. DeepSeek był interesującym momentem, który pokazał, że modele open-source stają się bardzo interesujące i konkurencyjne. Bycie agnostycznym wobec LLM oznacza, że możemy i będziemy korzystać z nich wszystkich, nasi klienci mogą to robić bezpośrednio bez potrzeby posiadania oddzielnych licencji na każdy, i możemy automatycznie kierować do najlepszego wyboru dla danego zadania w danym czasie. To nadal jest użyteczne, gdy modele zmieniają się w czasie.

Wiele firm boryka się z przeładowaniem informacjami. Jak BlueFlame AI pomaga menedżerom inwestycyjnym uporządkować badania i due diligence?

BlueFlame AI pomaga w zarządzaniu wiedzą przedsiębiorstwa poprzez wyszukiwanie i odpowiedzi we wszystkich systemach. Rozwiązujemy problem zarówno przeładowania informacjami, jak i rozproszenia danych. Prosta odpowiedź może znajdować się w którymkolwiek z systemów firmy. Przeglądamy wszystkie systemy, aby znaleźć potencjalne odpowiedzi na dane pytanie w ramach ich kluczowych systemów i magazynów plików.

Regulatorzy zaczynają zwracać uwagę na użycie AI w rynkach finansowych. Jak widzisz ewolucję compliance w krajobrazie inwestycyjnym napędzanym przez AI?

Obecnie regulatorzy oczekują polityk i procedur oraz starannej ochrony danych inwestorów, w szczególności ochrony przed modelami szkoleniowymi trzecich stron. Wkrótce zobaczymy warstwę compliance przeciwko agentom: ci agenci będą “osobami mającymi dostęp” i muszą przestrzegać zasad compliance firmy, tak jak każdy inny członek zespołu.

Co powinny priorytetem fundusze hedgingowe i firmy private equity przy wdrożeniu AI w swoich workflow-ach, jednocześnie utrzymując silne środki bezpieczeństwa?

Myślę, że na początku każda firma powinna zrobić dwie rzeczy. Po pierwsze, zidentyfikuj najlepsze przypadki użycia dla Twojej firmy. Najczęściej zadania front-office dostarczają wyższy, bardziej natychmiastowy zwrot z inwestycji. Zmapuj te przypadki użycia na dostępne możliwości na rynku, aby zidentyfikować 3-5, na które chcesz się skoncentrować. Po drugie, zidentyfikuj odpowiedni produkt i partnera. Znajdź firmę, o której myślisz, że będzie odpowiednia i w stanie iterować z Tobą – z udokumentowanym sukcesem i odpowiednim postawem cybernetycznym, prywatnością i compliance.

Jak wygląda przyszłość AI w inwestycjach alternatywnych? Czy widzisz AI jako rolę w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych?

AI już jest zaangażowane w podejmowanie decyzji inwestycyjnych, ale to staje się coraz bardziej powszechne. Wiele funkcji PE będzie miało agenty AI, takie jak agent do wyszukiwania i planowania. Ostatecznie będą kwantowe firmy PE, które będą działać całkowicie z modelem AI, tak jak kwantowe fundusze hedgingowe. Te kwantowe firmy PE będą miały agenty AI, które będą wchodzić w interakcje z bankierami, prawnikami itd., aby sfinalizować transakcje.

Dziękuję za wspaniały wywiad. Czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić BlueFlame AI.