Pascal AI привлекает 3.1 млн долларов для расширения горизонтов исследований автономных инвестиций

Pascal AI Labs, вертикальная платформа искусственного интеллекта, ориентированная на автономные процессы инвестиционных исследований, привлекла 3.1 млн долларов начального финансирования для поддержки расширения в США, углубления разработки продуктов и формирования новых партнерств в сфере данных. Раунд был проведен Столица Калаари, с участием Норвест, InfoEdge Ventures, олений роги видные бизнес-ангелы.

Основанная в 2024 году компания Pascal AI основана на убеждении, что следующий крупный скачок в сфере финансов произойдет не за счет поверхностной интеграции ИИ, а благодаря платформам, которые выступают в качестве настоящих исследовательских партнеров. Pascal AI уже внедрен более чем 25 компаниями в США и Азиатско-Тихоокеанском регионе, включая фонды прямых инвестиций с оборотом в 2 миллиарда долларов и одну из трех ведущих мировых компаний по управлению активами с активами под управлением свыше 1 триллиона долларов. Pascal AI доказывает эффективность этой модели. Благодаря недавно привлеченному посевному финансированию в размере 3.1 миллиона долларов компания намерена ускорить переход от автоматизации рабочих процессов к настоящей автономности — этапу, на котором системы ИИ не только организуют данные, но и связывают их между собой, выявляют риски и рекомендуют действия.

Что на самом деле означает автономное инвестиционное исследование

Термин «автономные инвестиционные исследования» означает нечто большее, чем просто автоматизацию повторяющихся задач. Он представляет собой переход к платформам, которые могут рассуждать, учиться и действовать с суждением инвестора, постоянно обновляя информацию по мере появления новых данных.

В традиционных рабочих процессах аналитики тратят часы на консолидацию корпоративных документов, расшифровок, рыночных данных и внутренних заметок. Этот процесс не только трудоёмок, но и подвержен фрагментации: разные аналитики могут интерпретировать один и тот же набор данных по-разному, и значительная часть институциональной памяти не учитывается при принятии будущих решений.

Автономные исследовательские системы, такие как Pascal AI, выходят за рамки простого поиска информации. Они стремятся усвоить историю компании и её модели принятия решений, используя эти знания для формирования проактивных аналитических отчетов. Вместо того, чтобы младший аналитик писал меморандум с нуля, Pascal AI может подготовить его первую версию на основе как внешних рыночных данных, так и собственных меморандумов, моделей и предпочтений компании. Вместо того, чтобы ждать квартальных обзоров, ИТ-директора могут получить доступ к постоянно обновляемой в режиме реального времени панели данных о портфельных рисках, подверженности рискам и эффективности.

Речь идет не о замене аналитиков-людей, а об улучшении их работы — отходе от сбора данных и переходе к более высокому уровню суждений и стратегии.

Как работает Pascal AI

Pascal AI отличается тем, что объединяет широкий охват рынка с возможностью адаптации к внутренним процессам каждого клиента.

• Платформа объединяет данные о более чем 16,000 27 публичных компаний на XNUMX рынках, с безопасными собственными соединителями, которые объединяют внешние каналы с внутренними документами.

• это собственный Knowledge Graph обеспечивает отслеживаемость и возможность проверки каждой информации, что позволяет компаниям соблюдать строгие стандарты соответствия финансового сектора.

• Функции безопасности корпоративного уровня, включая разрешения на основе ролей и возможность локального развертывания, делают систему подходящей для принятие финансовых решений с высокими ставками.

Там, где существующие платформы часто останавливаются на отображении информации, Pascal AI делает следующий шаг: он причины, как у опытного инвестора, фиксируя не только факты, но и накопленные суждения об истории фирмы.

Основатели видения

Pascal AI был соучредителем Вибхав Вишванатан и Митхун Мадхусудан, которые вместе привносят дополнительный опыт в области финансов, искусственного интеллекта и разработки крупномасштабных продуктов.

Вибхав, выпускник программы MBA Чикагского университета Бута, ранее руководил AWS Inferentia & Neuron в Кремниевой долине и имеет опыт прямых инвестиций, полученный в Capital Group и NEA-IndoUS Ventures. Митхун, выпускник IIM Bangalore, создавал и масштабировал команды специалистов по ИИ в Apna и ShareChat, курируя продукты, охват которых превысил 100 миллионов пользователей. Их совместный подход — одна нога в глобальных финансах, другая в масштабировании продуктов ИИ — позволяет Pascal AI занять уникальное положение на стыке инвестиций и технологий.

Последствия для будущего финансов

Появление таких платформ, как Pascal AI, свидетельствует о том, что сама природа инвестиционных исследований претерпевает структурную трансформацию.

На протяжении десятилетий преимущество в финансах обеспечивалось доступом — тем, у кого были более быстрые терминалы, более качественные данные или более близкие отношения. Сегодня доступ превратился в товар. Важно то, насколько быстро и разумно компании могут интерпретировать эти данные. Автономные инвестиционные исследования меняют темп: вместо того, чтобы аналитики реагировали на квартальные отчеты или запланированные обзоры, портфели можно отслеживать и корректировать непрерывно, получая информацию в режиме реального времени.

Это имеет глубокие последствия. Небольшие компании могут обнаружить, что могут конкурировать с крупными игроками, используя автономные платформы для расширения своих исследовательских возможностей. Более крупные компании могут переориентировать свои команды на стратегию и надзор, в то время как ИИ-агенты будут заниматься сбором данных и первичным анализом. Сама структура инвестиционных организаций может измениться: меньше младших аналитиков, строящих модели построчно, и больше старших специалистов, управляющих стратегией при поддержке партнеров, использующих ИИ.

Нормативные и этические аспекты также будут приобретать всё большее значение. По мере того, как системы ИИ берут на себя всё большую ответственность, прозрачность и контролируемость становятся непреложными. Такие платформы, как Pascal AI, которые отдают приоритет прослеживаемое принятие решений и безопасное развертывание, может помочь установить стандарт того, как отрасль управляет этим балансом.

Заглядывая в будущее, концепция «полностью автономной инвестиционно-исследовательской компании» уже не кажется чем-то нереальным. Если Pascal AI и подобные решения добьются успеха, мы могли бы увидеть рост числа компаний, где агенты ИИ не только помогают в исследованиях, но и разрабатывают инвестиционные концепции, отслеживают макроэкономические изменения и постоянно обновляют стратегии — всё это под контролем человека, но с гораздо большей скоростью и глубиной.

Изменение роли аналитика

Возможно, наиболее важным последствием этого изменения станет то, как оно изменит роль аналитика. Вместо того, чтобы тратить дни на сбор разрозненных данных, аналитики смогут уделять больше времени проверке достоверности информации, обсуждению стратегии и непосредственному взаимодействию с клиентами или портфельными компаниями. Их работа будет всё больше зависеть от суд, а не собрание.

В этом смысле автономные инвестиционные исследования не исключают человеческий фактор, а, наоборот, усиливают его. Разгружая механическую часть исследований, такие платформы, как Паскаль ИИ может позволить человеческому опыту сосредоточиться на том, что важнее всего: на понимании неопределенности и формировании долгосрочного направления портфелей.