Наре Варданян, співзасновник та CEO Ntropy – Серія інтерв’ю

Наре Варданян, співзасновник та CEO Ntropy, платформи, яка дозволяє розробникам розбирати фінансові транзакції менш ніж за 100 мс з надлюдською точністю, відкриваючи шлях до нового покоління автономних фінансових послуг, що дозволяють створювати продукти та послуги, яких раніше не існувало. Вона перетворює сирі потоки транзакцій на контекстуалізовану, структуровану інформацію шляхом поєднання даних з多х джерел, включаючи моделі природної мови, пошукові системи, внутрішні бази даних, зовнішні API та існуючі транзакційні дані з усієї нашої мережі.

Ви виросли у Вірменії, без електрики під час війни. Чи можете Ви поділитися деякими деталями щодо цих ранніх днів та того, як це призвело до Вашої роботи в Організації Об’єднаних Націй?

Ций досвід був спільним для всього покоління у Вірменії. Він виховав у мені відчуття уяви та здатність знаходити рішення навіть з малими засобами. Як і інші, хто виросли у зоні конфлікту, цей період мого життя мав глибокий вплив на те, як я бачу світ. Ці виможливі обставини виховали відчуття спільної відповідальності у спільноті та рішучої тяги до позитивних змін. Зрозумівши, що наші виклики виходять за рамки індивідуальних бороть, я відчув покликання думати у ширших масштабах та спрямовувати свої зусилля. Це, в свою чергу, спрямувало мене до Організації Об’єднаних Націй.

Організація Об’єднаних Націй виникла як ідеальна платформа для внесення значимого внеску. Враховуючи небезпечне геополітичне положення Вірменії та мою аспірацію впливати на глобальні питання, я вважав, що співробітництво з Організацією Об’єднаних Націй надасть можливість справді зробити різницю. Будучи частиною CONSEQUENTIAL дискусій та рішень, я мав на меті мати значимий вплив на питання світу.

Ви скоро стали розчарованими в Організації Об’єднаних Націй, як Ви потім перейшли до бажання працювати в сфері технологій?

Розчарування в Організації Об’єднаних Націй було пов’язано з її повільною та бюрократичною природою, що в кінцевому підсумку спонукало зміну моїх кар’єрних прагнень. Хоча Організація Об’єднаних Націй мала свої переваги, я зрозумів, що вона часто бракує ефективної дії та здатності сприяти справжнім змінам. Це розуміння спрямувало мене до перенаправлення моїх зусиль до сфери технологій – динамічного та необмеженого простору.

У світі технологій інноваційні інструменти легко доступні та постійно вдосконалюються, надаючи людям можливість сприяти трансформації без зайвих перешкод. Цей середовище сприяє перетворенню ідей на реальність, не гальмуючи їх зайвими дозволами – аспект, який справді зацікавив мене. Потенціал зробити суттєвий, поширений вплив через технології став невідпорним покликом, що спонукав мене зануритися в цю яскраву сферу.

Які були деякі з перших проектів з даних, над якими Ви працювали?

Одним з моїх перших проектів було створення додатка, орієнтованого на психічне здоров’я підлітків. Додаток використовував пасивні гаптичні дані та розмовну інтелект для ідентифікації ранніх ознак біполярного розладу. На той час галузь обробки природної мови не була такою розвиненою, як сьогодні, що досить видатно, враховуючи, що це було близько шести років тому, коли цей проект був ініційований. Наша робота була однією з перших дослідницьких та розробницьких ініціатив у цій сфері, і ми пізніше продали наш IP страховикам для внутрішньої аналітики та підрахунку.

Ви раніше інвестували в компанії AI та ML через лондонський AI Seed, які були деякими з поширених рисами, яких Ви спостерігали у успішних стартапах AI?

Постійним ниткою було наявність ексклюзивного доступу до даних, а також здатність використовувати ці дані для вирішення реальних проблем. Крім того, важливо визнати, що у сфері прикладних компаній AI акцент зміщується від будівництва моделей до створення впливових, цінних продуктів. Команди, які розуміють і приймають цю точку зору, є тими, які справді процвітають у ландшафті AI/ML. Наприклад, Predina використовує AI для прогнозування ризику аварії транспортного засобу для певного місця та часу, тоді як Observe Technologies використовує пропріетарні алгоритми для підтримки рибних ферм у сталому виробництві продуктів.

Чи можете Ви поділитися історією походження Ntropy?

Ntropy народилася з ідеї, що деяка з найважливішої інформації світу ховається у фінансових транзакціях. До цього часу ці дані жили у сілах, що є неорганізованим і важким для роботи. Ми створили Ntropy, щоб вона стала першою справжньою глобальною, міжгалузевою, географічно та багатомовною фінансовою базою даних, яка може забезпечити людську точність. Створюючи спільну мову та систему для розуміння фінансових даних, ми рівнізуємо довіру та доступ до грошей для підприємств та осіб будь-де. Маємо можливість зрозуміти та інтерпретувати ці транзакції, динаміка грошей може бути переозначена, а також доступ до них.

У нас була досить типова історія стартапу. Спочатку мій співзасновник Ілля та я працювали з підвалу покинутої школи. Ми починали з 20 тисяч транзакцій та витягнутого моделі BERT, навченої на них. Дані були отримані з додатка споживача на Typeform з підключенням Plaid та підтримкою друзів та сім’ї. Ми працювали довго та були обмежені фінансовими ресурсами на початку, але рухалися рішучістю та присвяченістю цьому бізнесу.

Перемотавши вперед до сьогодні, наш шлях привів нас до аналізу та маркування мільярдів транзакцій. В результаті ми тепер маємо одну з найбільш повних баз даних торговців у світі з майже 100 мільйонами торговців, збагачених іменами, адресами, індустріальними тегами та іншим. Ми постійно розширюємо наш репозиторій транзакцій – використання можливостей великих мовних моделей на цих фінансових даних забезпечило неперевершену ефективність витрат та швидкість. Ця здатність має потенціал революціонізувати фінансовий ландшафт.

Чому фінансові дані є одним з великих рівнів?

Фінансові дані виступають як потужний рівнів через свою здатність рівнізувати поле, зменшувати невизначеність та сприяти довірі. Коли дані багаті та розвинені, це перекладується у зменшення ризиків, пов’язаних з прийняттям фінансових рішень. Коли ризик стає більш керованим, відбувається зміна. Вартість невизначеності зменшується, дозволяючи людям приймати більш інформовані та справедливі рішення, які, в свою чергу, рівнізують поле. Наприклад, якщо у нас є більший доступ до даних та ми більше не приймаємо рішення на основі вузького набору параметрів, новий іммігрант має той самий потенціал, що й людина з добре встановленою лінією, щоб отримати сприятливі умови кредиту на автомобіль чи іпотеку. Зрештою, перешкода, представлена фінансовими дисбалансами, починає розчинятися, вводячи епоху, в якій більший діапазон людей може отримати доступ до вигідних фінансових можливостей.

Які є деякі з викликів за будівництво AI, яке може читати та розуміти фінансові транзакції, як людина?

Розробка AI, здатної зрозуміти фінансові транзакції, як люди, є складною через її ймовірнісну природу, яка може привести до помилок. На відміну від людей, системи AI все ще бракують структур відповідальності. Основним викликом є вдосконалення систем AI для зменшення помилок та їхнього впливу, а також забезпечення масштабованості. Цікаво, що більші моделі можуть пом’якшити цей виклик, поступово поліпшуючи точність з часом. Посилені можливості та велика кількість даних можуть підвищити інтерпретативну точність AI, в кінцевому підсумку створюючи більш лагідне середовище та прискорюючи широке прийняття цих систем.

Чи можете Ви обговорити, як Ntropy пропонує стандартизовані фінансові дані?

Ntropy функціонує як всеосяжна платформа, яка поєднує спектр мовних моделей, від найбільшої до найбільш компактної, у поєднанні з евристикою. Ці моделі тренуються за допомогою сирих фінансових даних, експертних знань та машинно-маркованих зразків. Наша мета полягає у витягуванні значимих знань з різноманітних рядків транзакцій та їхній презентації у спрощеній, зрозумілій формі. Наш набір складається з API та інтуїтивної панелі керування, що дозволяє швидко перетворювати фінансові дані протягом мілісекунд. Ця функціональність безшовно інтегрується до продуктів та послуг користувачів.

Які є деякі з випадків використання цих даних?

Застосування цих даних є широкими, охоплюючи весь спектр фінансових операцій. Вони дозволяють різноманітним функціям, включаючи платежі, підрахунок, бухгалтерський облік, інвестиції та інше. Адаптивність даних стає очевидною у їхній здатності впливати на різні аспекти фінансової діяльності, чи то це стосується переказів коштів, ретельного ведення записів чи оптимізації використання капіталу.

Розгляньте транзакції банку чи додаток для бюджетування. Близький погляд показує труднощі у розумінні покупок через невідповідні імена торговців та описи. Хоча багато компаній намагалися вирішити цю проблему через внутрішні рішення, вони часто не справляються з масштабованістю, технічним обслуговуванням та узагальненням. Модель, створена на замовлення, зазвичай лише на 60-70% точна та може зайняти місяці на побудову.

Технологія Ntropy поєднує мільярди даних з глобальних баз даних торговців, пошукових систем та мовних моделей, навчених на конденсованій версії інтернету, для обробки банківських даних по чотирьох різних континентах та шести мовами. Ми дозволяємо використання великих мовних моделей у масштабі фінансів для підтримки всіх функцій бек-офісу.

Яке Ваше бачення майбутнього Ntropy?

Наше бачення для Ntropy чітке: ми маємо на меті стати компанією Vertical AI для фінансових послуг. Наша сильна основа даних та інтуїція, підтримана присвяченою командою, унікально позиціонували нас для сприяння справжнім змінам. Отже, що це означає на практиці? Це про використання останніх досягнень для трансформації фінансів та розблокування нових рівнів продуктивності, яких раніше не було можливим досягти.

Ми всі знаємо, що банківська справа може бути дорогою. Але уявіть, якщо ми могли б змінити це. Зменшуючи витрати, ми не просто скорочуємо витрати, ми заохочуємо здорову конкуренцію, покращуємо економіку системи та, в кінцевому підсумку, робимо фінансові послуги більш доступними та ефективними для всіх. Це майбутнє, до якого ми працюємо – фінансовий ландшафт, який є справедливішим та більш користувальницьким.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, повинні відвідати Ntropy.