Naré Vardanyan, spoluzakladateľ a generálny riaditeľ Ntropy – série rozhovorov

Naré Vardanyan, spoluzakladateľ a generálny riaditeľ spoločnosti Ntropy, platforma, ktorá umožňuje vývojárom analyzovať finančné transakcie za menej ako 100 ms s nadľudskou presnosťou, čím otvára cestu k novej generácii autonómneho financovania, poháňa produkty a služby, ktoré nikdy predtým neboli možné. Prevádza nespracované toky transakcií na kontextové, štruktúrované informácie kombináciou údajov z viacerých zdrojov vrátane modelov prirodzeného jazyka, vyhľadávacích nástrojov, interných databáz, externých rozhraní API a existujúcich údajov o transakciách z celej našej siete.

Vyrastali ste v Arménsku, počas vojny bez elektriny. Mohli by ste sa podeliť o nejaké podrobnosti týkajúce sa týchto prvých dní a ako vás to priviedlo k práci pre Organizáciu Spojených národov?

Túto skúsenosť zdieľala celá generácia v Arménsku. Podporilo to vo mne zmysel pre predstavivosť a schopnosť nájsť riešenia aj s malými prostriedkami. Rovnako ako ostatní, ktorí vyrastali v konfliktnej zóne, toto obdobie v mojom živote malo hlboký vplyv na to, ako vidím svet. Tieto náročné okolnosti podnietili pocit spoločnej zodpovednosti v rámci komunity a odhodlanú snahu dosiahnuť pozitívnu zmenu. Uvedomujúc si, že naše výzvy presahujú rámec individuálnych zápasov, cítil som volanie myslieť v širšom meradle a smerovať svoje úsilie. To ma zase nasmerovalo k Organizácii Spojených národov.

OSN sa ukázala ako ideálna platforma na zmysluplné prispievanie. Vzhľadom na neistú geopolitickú pozíciu Arménska a moju túžbu ovplyvňovať globálne záležitosti som veril, že spolupráca s OSN ponúkne príležitosť skutočne niečo zmeniť. Tým, že som bol súčasťou následných diskusií a rozhodnutí, som chcel mať zmysluplný vplyv na svetové problémy.

Čoskoro ste boli rozčarovaní z OSN, ako ste sa potom posunuli k túžbe pracovať v technike?

Dezilúzia z OSN mala korene v jej pomalom a byrokratickom charaktere, čo nakoniec podnietilo posun v mojich kariérnych ambíciách. Zatiaľ čo OSN mala svoje výhody, uvedomil som si, že jej často chýbala účinná akcia a schopnosť viesť autentickú zmenu. Toto uvedomenie ma viedlo k tomu, aby som sa zameral na oblasť technológie – dynamického a neobmedzeného priestoru.

Vo svete technológií sú inovatívne nástroje ľahko dostupné a neustále napredujú, čím jednotlivcom poskytujú možnosť podnietiť transformáciu bez zbytočných prekážok. Toto prostredie podporuje transformáciu myšlienok na realitu bez prekážok zbytočných povolení – aspekt, ktorý ma skutočne fascinoval. Potenciál dosiahnuť významný a rozsiahly vplyv prostredníctvom technológie sa stal neodolateľným povolaním, ktoré ma prinútilo ponoriť sa do tohto pulzujúceho poľa.

Aké boli niektoré z prvých dátových projektov, na ktorých ste pracovali?

Jedným z mojich predchádzajúcich projektov bolo vytvorenie aplikácie zameranej na duševné zdravie dospievajúcich. Aplikácia využívala pasívne haptické údaje a konverzačnú inteligenciu na identifikáciu skorých príznakov bipolárnej poruchy. V tom čase nebola oblasť spracovania prirodzeného jazyka taká rozvinutá ako dnes, čo je pozoruhodné vzhľadom na to, že tento projekt bol spustený len pred šiestimi rokmi. Naša práca bola jednou z prvých výskumných a vývojových iniciatív v tomto priestore a neskôr sme predali naše duševné vlastníctvo poisťovniam na interné analýzy a upisovanie.

Predtým ste investovali do spoločností AI a ML prostredníctvom londýnskeho AI Seed, aké boli niektoré zo spoločných čŕt, ktoré ste pozorovali pri úspešných startupoch AI?

Neustále vlákno malo exkluzívny prístup k údajom spolu so schopnosťou využiť tieto údaje na riešenie problémov v reálnom svete. Okrem toho je dôležité uznať, že v oblasti spoločností s aplikovanou umelou inteligenciou sa dôraz kladie nad rámec len vytvárania modelov; posúva smerom k vytváraniu pôsobivých, hodnotných produktov. Tímy, ktoré pochopili a prijali tento pohľad, sú tými, ktorým sa v prostredí AI/ML skutočne darí. Napríklad Predina používa AI na predpovedanie rizika dopravnej nehody pre dané miesto a čas, zatiaľ čo Observe Technologies používa proprietárne algoritmy na podporu rybích fariem pri udržateľnom pestovaní potravín.

Mohli by ste sa podeliť o príbeh genézy Ntropy?

Ntropy sa zrodila z myšlienky, že niektoré z najdôležitejších svetových informácií sú skryté vo finančných transakciách. Doteraz tieto údaje žili v siloch, čo je chaotické a ťažko sa s nimi pracuje. Ntropy sme vytvorili ako prvý skutočne globálny, medziodvetvový, geo a viacjazyčný nástroj finančných údajov, ktorý dokáže poskytnúť presnosť na ľudskej úrovni. Vytvorením spoločného jazyka a systému na pochopenie finančných údajov vyrovnáme dôveru a prístup k peniazom pre podniky a jednotlivcov kdekoľvek. Schopnosťou porozumieť a interpretovať tieto transakcie možno predefinovať dynamiku peňazí spolu s ich dostupnosťou.

Mali sme celkom archetypálny startupový príbeh. Na začiatku sme s mojím spoluzakladateľom Iliom fungovali v opustenej zaprášenej pivnici školskej budovy. Začali sme s 20 XNUMX transakciami a na nich trénoval destilovaný model BERT. Údaje boli zavedené zo spotrebiteľskej aplikácie na Typeform s pripojením Plaid a podporované priateľmi a rodinou. Na začiatku sme pracovali dlhé hodiny a pripútaní k hotovosti, ale poháňaní odhodlaním a oddanosťou tomuto biznisu.

Rýchlo vpred k dnešku nás naša cesta viedla k analýze a označovaniu miliárd transakcií. Výsledkom je, že teraz máme jednu z najkomplexnejších databáz obchodníkov na svete s viac ako 100 miliónmi obchodníkov obohatenú o mená, adresy, priemyselné značky a ďalšie. Neustále sme rozširovali naše úložisko transakcií – využitie sily LLM na tieto finančné údaje prinieslo bezkonkurenčnú nákladovú efektívnosť a rýchlosť. Táto schopnosť má potenciál spôsobiť revolúciu vo finančnom prostredí.

Prečo sú finančné údaje jedným z najlepších ekvalizérov?

Finančné údaje sa javia ako silný ekvalizér vďaka svojej schopnosti vyrovnávať podmienky, znižovať neistotu a podporovať dôveru. Keď sú údaje bohaté a prepracované, premieta sa to do zníženia rizík spojených s finančným rozhodovaním. Keď sa riziko stáva zvládnuteľnejším, dochádza k posunu. Náklady na neistotu sa znižujú, čo umožňuje jednotlivcom prijímať informovanejšie a spravodlivejšie rozhodnutia, čo zase vyrovnáva podmienky. Napríklad, ak máme lepší prístup k dátam a už sa nerozhodujeme na základe veľmi úzkeho súboru parametrov, nový prisťahovalec má rovnaký potenciál ako niekto z dobre etablovanej línie zabezpečiť si výhodné podmienky na pôžičku na auto alebo hypotéku. V podstate sa prekážka, ktorú predstavujú finančné nerovnováhy, začína rozpúšťať a nastáva éra, v ktorej má širší okruh ľudí prístup k výhodným finančným príležitostiam.

Aké sú niektoré z výziev pri budovaní AI, ktorá dokáže čítať a porozumieť finančným transakciám ako človek?

Vývoj AI schopnej porozumieť finančným transakciám tak, ako to dokážu ľudia, je náročný kvôli jej pravdepodobnostnej povahe, ktorá môže viesť k chybám. Na rozdiel od ľudí systémom AI stále chýbajú štruktúry zodpovednosti. Hlavnou výzvou je vylepšiť systémy umelej inteligencie, aby sa znížili chyby a ich vplyv a zároveň sa zabezpečila škálovateľnosť. Je zaujímavé, že väčšie modely môžu túto výzvu zmierniť postupným zlepšovaním presnosti v priebehu času. Rozšírené možnosti a množstvo údajov môžu zlepšiť interpretačnú presnosť AI, v konečnom dôsledku kultivovať miernejšie prostredie odolné voči chybám a urýchliť rozšírené prijatie týchto systémov.

Môžete diskutovať o tom, ako Ntropy ponúka štandardizované finančné údaje?

Ntropy funguje ako všestranná platforma, ktorá spája spektrum jazykových modelov, od najrozsiahlejších po najkompaktnejšie, v spojení s heuristikou. Tieto modely sú trénované pomocou nespracovaných finančných údajov, odborných poznatkov a strojovo označených vzoriek. Naším cieľom je extrahovať zmysluplné poznatky z rôznych reťazcov transakcií a prezentovať ich súdržne a ľahko zrozumiteľným spôsobom. Náš balík obsahuje rozhrania API a intuitívny ovládací panel, ktorý umožňuje rýchlu konverziu finančných údajov v priebehu milisekúnd. Táto funkcia sa bezproblémovo integruje do produktov a služieb používateľov.

Aké prípady použitia sa skrývajú za týmito údajmi?

Aplikácie pre tieto údaje sú rozsiahle a pokrývajú celé finančné operácie. Umožňuje rôzne funkcie vrátane platieb, upisovania, účtovníctva, investovania a ďalších. Adaptabilita údajov sa prejavuje v ich schopnosti ovplyvňovať rôzne aspekty finančných aktivít, či už ide o prevody finančných prostriedkov, starostlivé vedenie záznamov alebo optimalizáciu využitia kapitálu.

Zvážte bankové transakcie alebo rozpočtovú aplikáciu. Rýchly pohľad odhalí ťažkosti s pochopením nákupov v dôsledku neštandardných obchodných mien a popisov. Aj keď sa mnohé spoločnosti pokúšali riešiť tento problém prostredníctvom interných riešení, často zaostávajú z hľadiska škálovateľnosti, údržby a zovšeobecňovania. Vlastný model je vo všeobecnosti iba 60-70% presný a jeho zostavenie môže trvať mesiace.

Technológia Ntropy kombinuje miliardy údajových bodov z globálnych databáz obchodníkov, vyhľadávačov a jazykových modelov vyškolených na zhustenej verzii webu na spracovanie bankových údajov na štyroch rôznych kontinentoch a v šiestich rôznych jazykoch. Vo financiách umožňujeme používanie veľkých jazykových modelov na podporu všetkých funkcií back-office.

Aká je vaša vízia budúcnosti Ntropy?

Naša vízia pre Ntropy je jasná: Naším cieľom je stať sa hlavnou spoločnosťou Vertical AI pre finančné služby. Naša silná základňa údajov a intuície, podporovaná špecializovaným tímom, nás jedinečne postavila na to, aby sme riadili skutočnú zmenu. Čo to teda v praxi vlastne znamená? Ide o využitie najnovších pokrokov na transformáciu financií a odblokovanie nových úrovní produktivity, ktoré boli predtým mimo dosahu.

Všetci vieme, že bankovníctvo môže byť drahé. Ale predstavte si, že by sme to dokázali zmeniť. Znižovaním nákladov neznižujeme len výdavky, ale podporujeme zdravú konkurenciu, zlepšujeme ekonomiku systému a v konečnom dôsledku robíme finančné služby dostupnejšie a efektívnejšie pre každého. To je budúcnosť, na ktorej pracujeme – finančné prostredie, ktoré je spravodlivejšie a užívateľsky prívetivejšie.

Ďakujeme za skvelý rozhovor, čitatelia, ktorí sa chcú dozvedieť viac, by mali navštíviť Ntropy.