Pascal AI รับเงิน 3.1 ล้านดอลลาร์ เพื่อผลักดันขอบเขตของการวิจัยการลงทุนอัตโนมัติ

Pascal AI Labs ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AIแนวตั้งที่มุ่งเน้นไปที่การทำงานวิจัยการลงทุนอัตโนมัติ ได้รับเงิน 3.1 ล้านดอลลาร์ในรอบการให้ทุนเพื่อขยายธุรกิจในสหรัฐอเมริกา พัฒนาผลิตภัณฑ์ และสร้างความร่วมมือใหม่ในการจัดหาข้อมูล รอบการให้ทุนนี้ได้รับการนำส่งโดย Kalaari Capital โดยมีการเข้าร่วมจาก Norwest InfoEdge Ventures Antler และนักลงทุนมลพิษที่มีชื่อเสียง

Pascal AI ก่อตั้งขึ้นในปี 2024 โดยมีความเชื่อที่ว่าการกระโดดข้ามครั้งใหญ่ถัดไปในด้านการเงินจะไม่มาจากการบูรณาการ AI ในระดับผิวเผิน แต่มาจากแพลตฟอร์มที่ทำหน้าที่เป็นหุ้นส่วนการวิจัยที่แท้จริง Pascal AI ได้รับการใช้งานโดยมากกว่า 25 บริษัททั่วสหรัฐอเมริกาและเอเชีย-แปซิฟิก รวมถึงกองทุนเอกชนมูลค่า 2 พันล้านดอลลาร์และผู้จัดการทรัพย์สินระดับโลกที่มีทรัพย์สินมากกว่า 1 ล้านล้านดอลลาร์ ด้วยเงินทุนที่เพิ่มขึ้น 3.1 ล้านดอลลาร์ บริษัทตั้งเป้าที่จะเร่งการเติบโตจากกระบวนการทำงานอัตโนมัติไปสู่ความเป็นอิสระที่แท้จริง ซึ่งระบบ AI ไม่เพียงแต่จัดระเบียบข้อมูลเท่านั้น แต่ยังเชื่อมต่อจุดข้อมูล ระบุความเสี่ยง และแนะนำการดำเนินการ

สิ่งที่การวิจัยการลงทุนอัตโนมัติหมายถึงจริงๆ

คำว่า “การวิจัยการลงทุนอัตโนมัติ” หมายถึงมากกว่าการทำงานอัตโนมัติของงานซ้ำๆ มันแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงไปสู่แพลตฟอร์มที่สามารถ ให้เหตุผล เรียนรู้ และดำเนินการด้วยความสามารถในการตัดสินใจของนักลงทุน โดยการอัปเดตข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ เมื่อมีข้อมูลใหม่เกิดขึ้น

ในกระบวนการทำงานแบบดั้งเดิม นักวิเคราะห์ใช้เวลานานในการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น การยื่นฟ้องของบริษัท การสัมภาษณ์ข้อมูลตลาด ข้อมูลภายใน และบันทึกย่อ กระบวนการนี้ไม่เพียงแต่ใช้เวลานานเท่านั้น แต่ยังเสี่ยงต่อการกระจัดกระจายของข้อมูลด้วย นักวิเคราะห์คนต่างๆ อาจมีการตีความข้อมูลที่แตกต่างกัน และความทรงจำขององค์กรไม่ได้ถูกบันทึกไว้ในการตัดสินใจในอนาคต

ระบบการวิจัยอัตโนมัติ เช่น Pascal AI มีความสามารถมากกว่าการค้นหาข้อมูล มันพยายามที่จะบันทึกประวัติและรูปแบบการตัดสินใจของบริษัท และใช้ความรู้นั้นในการสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่า แทนที่จะให้นักวิเคราะห์ระดับจูเนียร์เขียนรายงานจากศูนย์ Pascal AI สามารถเตรียมร่างแรกโดยอาศัยข้อมูลจากตลาดและประวัติของบริษัท รวมถึงแบบจำลองและความชอบส่วนบุคคล แทนที่จะให้ CIO รอการตรวจสอบสิ้นไตรมาส พวกเขาสามารถเข้าถึงแดชบอร์ดที่อัปเดตอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับการเปิดเผยพอร์ตโฟลิโอ ความเสี่ยง และผลงาน

สิ่งนี้ไม่ได้เกี่ยวกับการแทนที่นักวิเคราะห์ แต่เกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของพวกเขา โดยการย้ายพวกเขาไปจากงานรวบรวมข้อมูลสู่การตัดสินใจและยุทธศาสตร์ระดับสูง

วิธีการทำงานของ Pascal AI

Pascal AI มีความโดดเด่นด้วยการรวม การครอบคลุมตลาดอย่างกว้างขวาง พร้อมความสามารถในการปรับให้เหมาะสมกับกระบวนการภายในของลูกค้าแต่ละราย

• แพลตฟอร์มรวมข้อมูลเกี่ยวกับ บริษัทที่จดทะเบียนมากกว่า 16,000 รายใน 27 ตลาด โดยมีการเชื่อมต่อที่ปลอดภัยและเป็นเจ้าของซึ่งผสมผสานแหล่งข้อมูลภายนอกกับเอกสารภายใน

• กราฟความรู้ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Knowledge Graph รับประกันว่าทุกข้อมูลเชิงลึกสามารถติดตามและตรวจสอบได้ ทำให้บริษัทต่างๆ สามารถตอบสนองมาตรฐานการปฏิบัติตามกฎระเบียบของภาคการเงินได้

• คุณลักษณะด้านความปลอดภัยระดับองค์กร รวมถึงการอนุญาตตามบทบาทและตัวเลือกในการใช้งานบนพื้นที่ ทำให้ระบบเหมาะสำหรับการตัดสินใจทางการเงินที่มีความเสี่ยงสูง

ที่จุดซึ่งแพลตฟอร์มที่มีอยู่สิ้นสุดลงเมื่อแสดงข้อมูล Pascal AI ก้าวไปข้างหน้า: มัน ให้เหตุผลเหมือนนักลงทุนที่มีประสบการณ์ โดยไม่เพียงแต่จับข้อมูลเท่านั้น แต่ยังจับความรู้ที่สะสมของประวัติของบริษัท

ผู้ก่อตั้งเบื้องหลังวิสัยทัศน์

Pascal AI ก่อตั้งขึ้นโดย Vibhav Viswanathan และ Mithun Madhusudan ซึ่งร่วมกันนำประสบการณ์ที่เสริมซึ่งกันและกันในด้านการเงิน AI และการพัฒนาผลิตภัณฑ์ขนาดใหญ่

Vibhav ซึ่งเป็นนักศึกษาที่จบจาก Chicago Booth MBA เคยเป็นผู้นำทีม AWS Inferentia & Neuron ใน Silicon Valley และมีประสบการณ์การลงทุนโดยตรงจากเวลาที่เขาทำงานที่ Capital Group และ NEA-IndoUS Ventures Mithun ซึ่งเป็นศิษย์เก่าของ IIM Bangalore ได้สร้างและขยายทีม AI ที่ Apna และ ShareChat โดยดูแลผลิตภัณฑ์ที่มีผู้ใช้มากกว่า 100 ล้านคน มุมมองร่วมกันของพวกเขาที่มีหนึ่งเท้าในด้านการเงินระดับโลกและอีกเท้าในด้านการปรับขนาดผลิตภัณฑ์ AI ทำให้ Pascal AI มีตำแหน่งที่ไม่เหมือนใครที่จุดตัดระหว่างการลงทุนและเทคโนโลยี

ผลกระทบต่ออนาคตของการเงิน

การเกิดขึ้นของแพลตฟอร์ม เช่น Pascal AI บ่งบอกว่าธรรมชาติของการวิจัยการลงทุนกำลังผ่านการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง

เป็นเวลาหลายทศวรรษ ที่มีจุดเด่นในด้านการเงินมาจากการเข้าถึง – ใครมีเทอร์มินัลที่เร็วขึ้น ข้อมูลที่ดีกว่า หรือความสัมพันธ์ที่ใกล้ชิดกว่า ในปัจจุบัน การเข้าถึงถูกทำให้เหมือนกัน สิ่งที่สำคัญคือ ว่าบริษัทต่างๆ สามารถตีความข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและฉลาดเพียงใด การวิจัยการลงทุนอัตโนมัติเปลี่ยนจังหวะ: แทนที่นักวิเคราะห์จะตอบสนองต่อการยื่นฟ้องรายไตรมาสหรือการตรวจสอบตามกำหนดเวลา พอร์ตโฟลิโอสามารถถูกติดตามและปรับเปลี่ยนได้อย่างต่อเนื่อง โดยมีข้อมูลเชิงลึกไหลเข้ามาในแบบเรียลไทม์

สิ่งนี้มีผลกระทบอย่างลึกซึ้ง บริษัทขนาดเล็กอาจพบว่าสามารถแข่งขันกับบริษัทขนาดใหญ่ได้โดยใช้แพลตฟอร์มอัตโนมัติเพื่อขยายความสามารถในการวิจัยของตน บริษัทขนาดใหญ่อาจจัดเรียงทีมใหม่รอบๆ ยุทธศาสตร์และการกำกับดูแล ในขณะที่เอเย่นต์ AI จัดการกับเครื่องมือการรวบรวมข้อมูลและวิเคราะห์เบื้องต้น โครงสร้างขององค์กรการลงทุนอาจเปลี่ยนแปลง – มีนักวิเคราะห์ระดับจูเนียร์น้อยลงในการสร้างแบบจำลองเส้นต่อเส้น และมีนักวิเคราะห์ระดับสูงมากขึ้นที่ควบคุมยุทธศาสตร์ด้วยการสนับสนุนจากหุ้นส่วน AI

มุมมองด้านกฎระเบียบและจริยธรรมจะกลายเป็นสิ่งสำคัญมากขึ้น เมื่อระบบ AI รับความรับผิดชอบมากขึ้น ความโปร่งใสและความสามารถในการตรวจสอบจะไม่สามารถต่อรองได้ แพลตฟอร์ม เช่น Pascal AI ซึ่งให้ความสำคัญกับการตัดสินใจที่สามารถติดตามได้และการใช้งานที่ปลอดภัย อาจช่วยกำหนดมาตรฐานว่าภาคการเงินจัดการความสมดุลนี้ได้อย่างไร

เมื่อมองไปข้างหน้า ความคิดของ “บริษัทการวิจัยการลงทุนอัตโนมัติเต็มรูปแบบ” ไม่ดูเหมือนไกลตัวอีกต่อไป หาก Pascal AI และเพื่อนร่วมงานของพวกเขาประสบความสำเร็จ เราอาจเห็นการเกิดขึ้นของบริษัทที่มีเอเย่นต์ AI ไม่เพียงแต่ช่วยเหลือในการวิจัย แต่ยังสร้างทฤษฎีการลงทุน ติดตามการเปลี่ยนแปลงทางเศรษฐกิจมหภาค และอัปเดตยุทธศาสตร์อย่างต่อเนื่อง – ทั้งหมดนี้อยู่ภายใต้การกำกับดูแลของมนุษย์ แต่มีความเร็วและความลึกที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก

การเปลี่ยนแปลงในบทบาทของนักวิเคราะห์

ผลกระทบที่ยั่งยืนมากที่สุดของการเปลี่ยนแปลงนี้อาจอยู่ที่วิธีที่มันจะเปลี่ยนแปลงบทบาทของนักวิเคราะห์ แทนที่จะใช้เวลาวันในการรวบรวมข้อมูลที่กระจัดกระจาย นักวิเคราะห์อาจใช้เวลามากขึ้นในการตรวจสอบข้อมูลเชิงลึก การอภิปรายยุทธศาสตร์ และมีส่วนร่วมกับลูกค้าหรือบริษัทในพอร์ตโฟลิโอของตน งานของพวกเขาจะมุ่งเน้นไปที่ การวินิจฉัย ไม่ใช่การรวบรวม มากขึ้น

ในบริบทนี้ การวิจัยการลงทุนอัตโนมัติไม่ได้กำจัดองค์ประกอบของมนุษย์ แต่เพิ่มมันขึ้น โดยการโอนย้ายงานเครื่องจักรออกไป แพลตฟอร์ม เช่น Pascal AI อาจช่วยให้ความเชี่ยวชาญของมนุษย์มุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สำคัญที่สุด: การทำความเข้าใจความไม่แน่นอนและการกำหนดทิศทางในระยะยาวของพอร์ตโฟลิโอ