Naré Vardanyan, Ntropy’nin Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Serisi

Naré Vardanyan, Ntropy’nin Kurucu Ortağı ve CEO’su, geliştiricilerin finansal işlemleri 100ms’den kısa sürede süper insan doğruluğuyla analiz etmesine olanak tanıyan bir platformdur. Bu, yeni bir otonom finans nesline giden yolu açar ve daha önce mümkün olmayan ürünleri ve hizmetleri güçlendirir. Ham işlem akışlarını, doğal dil modelleri, arama motorları, iç veritabanları, dış API’ler ve ağımızdaki mevcut işlem verisi dahil olmak üzere birden fazla kaynaktan alınan verilerle birleştirerek bağlamsal ve yapılandırılmış bilgiye dönüştürür.

Ermenistan’da, savaş sırasında elektrik olmadan büyüdünüz. Bu erken günler hakkında bazı ayrıntılar paylaşabilir ve bu deneyimlerin sizi Birleşmiş Milletler’de çalışmaya nasıl yönlendirdiğini anlatabilir misiniz?

Bu deneyim, Ermenistan’daki bir bütün kuşak tarafından paylaşıldı. Bana hayal gücü ve sınırlı kaynaklarla bile çözümler bulma yeteneği kazandırdı. Savaş bölgesinde büyüyen diğerleri gibi, bu hayatımın bu dönemi, dünyayı nasıl gördüğümden derin bir şekilde etkiledi. Bu zorlu koşullar, topluluk içinde paylaşılan bir sorumluluk duygusu ve olumlu değişiklikler yaratma konusundaki kararlı bir kararlılık yarattı. Sorunlarımızın bireysel mücadelelerin ötesine geçtiğini fark ettiğimde, daha geniş bir ölçekte düşünmeye ve çabalarımı yönlendirmeye yöneldim. Bu, beni Birleşmiş Milletler’e yönlendirdi.

Birleşmiş Milletler, anlamlı bir şekilde katkıda bulunmak için ideal bir platform olarak ortaya çıktı. Ermenistan’ın zorlu jeopolitik konumu ve küresel konuları etkileme arzum, Birleşmiş Milletler’le işbirliği yapmanın gerçekten bir fark yaratma fırsatı sunacağını düşündürdü. Önemli tartışmalara ve kararlara katılarak, dünyanın sorunlarına anlamlı bir şekilde katkıda bulunmayı amaçladım.

Birleşmiş Milletler’den kısa süre sonra hayal kırıklığına uğradınız, teknoloji alanında çalışmaya yönelmenize neler sebep oldu?

Birleşmiş Milletler’den hayal kırıklığına uğramam, yavaş ve bürokratik doğası nedeniyle ortaya çıktı ve sonunda kariyer hedeflerimde bir değişikliğe yol açtı. Birleşmiş Milletler’in avantajları vardı, ancak etkili eylem ve gerçek değişimi teşvik etme yeteneğinden yoksun olduğunu fark ettim. Bu gerçek, beni teknoloji alanına, dinamik ve kısıtlamaların olmadığı bir alana yönlendirdi.

Teknoloji dünyasında, yenilikçi araçlar her zaman mevcuttur ve sürekli gelişmektedir, bireylerin gereksiz engeller olmadan dönüşümü teşvik etmelerine olanak tanır. Bu ortam, fikirlerin gerçekliğe dönüşmesini, gereksiz izinler olmadan sağlar – bu, beni gerçekten cezbeden bir özelliktir. Finansal hizmetlerdeki değişimi teşvik etme potansiyeli, beni bu canlı alana dalmaya yönlendirdi.

Çalıştığınız ilk veri projelerinden bazıları nelerdi?

İlk projelerimden biri, teenage mental health üzerine odaklanan bir uygulamaydı. Uygulama, bipolar bozukluğun erken belirtilerini tanımlamak için pasif haptik veriler ve konuşma zekası kullanıyordu. O zamanlar, doğal dil işleme alanı bugünkü kadar gelişmiş değildi, ki bu yaklaşık altı yıl önce bu projenin başlangıcında gerçekten dikkat çekiciydi. Çalışmamız, bu alanda yapılan ilk araştırma ve geliştirme girişimlerinden biriydi ve daha sonra IP’mizi sigorta şirketlerine iç analitik ve tahsis için sattık.

Önceki olarak AI ve ML şirketlerine London-based AI Seed aracılığıyla yatırım yaptınız, başarılı AI şirketlerinde ortak özellikler nelerdi?

Sürekli bir tema, veri erişimine sahip olmak ve bu verileri gerçek dünya sorunlarını çözmek için kullanma yeteneğiydi. Ayrıca, uygulamalı AI şirketlerinde, model oluşturmaktan öte, etkili ve değerli ürünler yaratmaya odaklanmak önemlidir. Bu bakış açısını anlayan ve benimseyen takımlar, gerçekten AI/ML manzarasında başarılı olanlardır. Örneğin, Predina, bir araç kazası riskini belirli bir konum ve zaman için öngörürken, Observe Technologies, sürdürülebilir gıda yetiştirme için balık çiftliklerine özel algoritmalar kullanır.

Ntropy’nin doğuş hikayesini paylaşabilir misiniz?

Ntropy, dünyanın en önemli bilgilerinin finansal işlemlerde gizli olduğu fikrinden doğdu. Bugüne kadar, bu veriler dağınık ve çalışması zor bir şekilde yaşamıştır. Ntropy, gerçekten küresel, endüstri çapında, coğrafi ve çok dilli bir finansal veri motoru olarak yaratıldı ve insan düzeyinde doğruluk sağlayabilir. Finansal verilerin ortak bir dil ve sistemini yaratarak, işlemlerin anlaşılmasını ve yorumlanmasını sağlıyoruz. Para erişimine ve güvenine eşitlik getiriyoruz. İşlemlerin anlaşılması ve yorumlanması, para dinamiklerini yeniden tanımlayabilir ve erişimi yeniden tanımlayabilir.

Bizim başlangıç hikayemiz oldukça klasik bir startup hikayesi. Başlangıçta, ortak founder Ilia ve ben, terk edilmiş bir okul binasının bodrum katında çalışıyorduk. 20.000 işlem ve bir BERT modeli ile başladık, bu model bu işlemler üzerinde eğitildi. Veri, bir tüketici uygulamasından Typeform ve Plaid bağlantısı ile elde edildi ve arkadaşlar ve aile tarafından destekleniyordu. Başlangıçta uzun saatler çalışıyorduk ve para açısından zor durumdaydık, ancak işimize olan kararlılığımız ve bağlılığımız bizi motive ediyordu.

Şimdiye kadar geldiğimiz noktada, milyarlarca işlemi analiz ettik ve etiketledik. Sonuç olarak, yaklaşık 100 milyon tüccarın isimlerini, adreslerini, endüstri etiketlerini ve daha fazlasını içeren dünyanın en kapsamlı tüccar veritabanına sahibiz. Veri Deposunda büyük dil modellerinin gücünü kullanarak finansal verilerin işlenmesini sağlıyoruz ve bu, maliyet verimliliği ve hız açısından eşsiz bir potansiyele sahip.

Finansal veri neden büyük bir eşitlikçi?

Finansal veri, riski azaltma, güvensizliği azaltma ve eşitliği sağlama kapasitesi nedeniyle büyük bir eşitlikçi haline gelir. Veri bol ve rafine olduğunda, finansal karar almaya bağlı riskler azalır. Risk daha yönetilebilir hale geldiğinde, bir değişim gerçekleşir. Belirsizliğin maliyeti azalır, bu da bireylerin daha bilgilendirilmiş ve adil kararlar almasına olanak tanır. Örneğin, daha fazla veri erişimiyle ve dar parametreler yerine daha geniş bir perspektifle karar verildiğinde, yeni bir göçmen, bir araba kredisi veya ipotek için avantajlı koşullar elde etme konusunda, köklü bir geçmişe sahip jemand ile aynı fırsatları elde edebilir. Temel olarak, finansal dengesizliklerin yarattığı engel, daha fazla insanın avantajlı finansal fırsatlara erişebileceği bir döneme girerek çözülür.

Finansal işlemleri insan gibi okuyabilen ve anlayan bir AI yaratmanın arkasındaki zorluklar nelerdir?

Finansal işlemleri insan gibi anlayan bir AI geliştirmek, olasılıksal doğası nedeniyle hatalara yol açabilir. İnsanlardan farklı olarak, AI sistemleri hala hesap verebilirlik yapılarından yoksundur. Ana zorluk, AI sistemlerini hataları azaltmak ve bunların etkisini azaltmak için iyileştirmek ve aynı zamanda ölçeklenebilirliği sağlamaktır. İlginç bir şekilde, daha büyük modeller bu zorluğu, zaman içinde yavaş yavaş doğruluğu artırarak hafifletebilir. Artan yetenekler ve veri zenginliği, AI’nin yorumlama doğruluğunu artırabilir, daha esnek bir hata toleranslı ortam yaratabilir ve bu sistemlerin yaygın benimsemesini hızlandırabilir.

Ntropy’nin standart finansal veri sunduğunu nasıl açıklarsınız?

Ntropy, bir dizi dil modelini, en genişten en kompaktına kadar, heuristiklerle birleştirerek kapsamlı bir platform olarak işlev görür. Bu modeller, ham finansal veriler, uzman içgörüler ve makine tarafından etiketlenen örnekler kullanılarak eğitilir. Hedefimiz, işlem dizilerinden anlamlı içgörüler çıkarmak ve bunları kolayca anlaşılabilir bir şekilde sunmaktır. Suite’miz, API’ler ve kullanıcı dostu bir panelden oluşur, bu da milyonlarca finansal verinin hızlı bir şekilde dönüştürülmesini sağlar. Bu işlev, kullanıcıların ürünlerine ve hizmetlerine sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir.

Veri arkasındaki kullanım örnekleri nelerdir?

Uygulamalar, finansal operasyonların tümünü kapsar. Ödemeler, tahsis, muhasebe, yatırım ve daha fazlasını içeren çeşitli fonksiyonları güçlendirir. Verinin adaptasyonu, finansal faaliyetlerin çeşitli yönlerini etkileyebilmesiyle anlaşılır, bu da para transferleri, titiz kayıt tutma veya sermaye kullanımının optimizasyonu olabilir.

Örneğin, banka işlemlerini veya bir bütçe uygulamasını düşünün. Bir bakışta, tüccar isimlerinin ve açıklamalarının standart olmaması nedeniyle satın almaları anlamakta zorluklar ortaya çıkar. Birçok şirket, bu sorunu iç çözümlerle çözmeye çalıştı, ancak bunlar genellikle ölçeklenebilirlik, bakım ve genellemeye gelince yetersiz kalır. Bir özel model genellikle sadece %60-70 doğru ve oluşturulması aylar sürebilir.

Ntropy’nin teknolojisi, küresel tüccar veritabanlarından, arama motorlarından ve web’in yoğunlaştırılmış bir sürümüne eğitimli dil modellerinden milyarlarca veri noktasını birleştirerek, dört kıtada ve altıdan fazla dilde banka verilerini işler. Finansal hizmetlerde büyük dil modellerinin ölçeklenebilir kullanımını destekliyoruz ve bu, tüm arka ofis işlevlerini destekleyebilir.

Ntropy’nin geleceği için vizyonunuz nedir?

Ntropy için vizyonumuz nettir: Finansal hizmetler için dikey bir AI şirketi olmak istiyoruz. Veri ve sezgi güçlü temelimiz, adanmış bir ekibimizle birleşerek, gerçek bir değişimi teşvik etme konusunda benzersiz bir şekilde konumlandık. Bu, uygulamada ne anlama geliyor? Finansın dönüşümünü teşvik etmek ve daha önce ulaşılamayan yeni verimlilik seviyelerine ulaşmak için son gelişmeleri kullanmak demektir.

Bizim hepimizin bildiği gibi, bankacılık pahalı olabilir. Ancak bunu değiştirebilseydik? Maliyetleri azaltarak, sadece giderleri kesmiyoruz, aynı zamanda sağlıklı rekabeti teşvik ediyor, sistemlerin ekonomisini iyileştiriyor ve sonunda herkes için finansal hizmetleri daha erişilebilir ve verimli hale getiriyoruz. İşte bizim çalışmaya yöneldiğimiz gelecek – daha adil ve kullanıcı dostu bir finansal manzara.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Ntropy’yi ziyaret edebilir.