Радж Бахру, співзасновник і CEO BlueFlame AI – Інтерв’ю серії

Радж Бахру, співзасновник і CEO BlueFlame AI, має широкий досвід у сфері продаж, маркетингу, розробці програмного забезпечення, корпоративному зростанні та бізнес-управлінні. На протяженні своєї кар’єри він відіграв центральну роль у розробці топових інструментів у сфері альтернативних інвестицій та кібербезпеки.

Раніше Радж був головним стратегічним офіцером у компанії ACA, де він керував корпоративним розвитком і M&A, а також обіймав посади тимчасового співголови, головного інноваційного офіцера та голови RegTech і ESG. Він був засновником компанії Aponix, пізніше кібер-підрозділу ACA, лідера у сфері альтернативних інвестицій. Радж має досвід роботи як квантитативний розробник програмного забезпечення у компаніях Kepos Capital, Highbridge і Goldman Sachs (GS ) Asset Management. Він має ступінь бакалавра у галузі комп’ютерної інженерії у Колумбійському університеті, а також сертифікати CISSP і CFA.

BlueFlame AI пропонує рішення на основі штучного інтелекту, спеціально розроблені для альтернативних інвестиційних менеджерів.

Команда має досвід роботи у сфері угод, розробки програмного забезпечення, кібербезпеки та надання послуг у сфері альтернативних інвестицій. Цей досвід дозволяє компанії зрозуміти галузеві робочі процеси та системи, що дозволяє впроваджувати рішення на основі генеративних моделей штучного інтелекту, адаптовані до потреб альтернативних інвестиційних фірм.

Чи можете Ви розповісти про свій досвід і як Ваші ранні роки у Goldman Sachs, Highbridge і Kepos Capital сформували Ваше розуміння технологій, кібербезпеки та альтернативних інвестицій?

Я провів значну частину своєї ранньої кар’єри у квантитативних фондах, де моделі торгували wszyst, від акцій до валют, кредиту та екзотичних свопів. Я вивчив багато про те, як працюють хедж-фонди та про повний цикл робіт у хедж-фондах. Все це сформувало нашу подальшу роботу у сфері кібербезпеки та зараз у BlueFlame, де ми займаємося цими робочими процесами за допомогою штучного інтелекту. У компанії ACA Group ми вивчили потреби у сфері комплаєнсу та побудували кібер-програми для сотень альтернативних інвестиційних радників.

Мій досвід є представником всього нашого команди: у нас є 35+ осіб з подібним, але різним досвідом у сфері хедж-фондів, приватного капіталу та кредитних магазинів, а також у постачальників послуг у цій сфері.

Ми вважаємо, що практичний, реальний досвід роботи у цій сфері є критично важливим для перекладу концепцій штучного інтелекту у реальність для цих фірм.

Що спонукало Вас перейти від розробки програмного забезпечення у сфері квантитативної фінансів до підприємництва у сфері кібербезпеки та штучного інтелекту?

Я завжди був і залишаюсь технологом у своїй душі. Загальна нить, яка проходить через квантитативну фінанси, кібербезпеку та штучний інтелект, полягає у тому, що під час моєї роботи у цих сферах вони переживали період ренесансу та великого будівництва. Я глибоко люблю входити на ранні етапи розвитку нової сфери, допомагаючи нашим клієнтам та будуючи разом з ними.

BlueFlame AI розроблений спеціально для альтернативних інвестиційних менеджерів. Що робить його khácним від загальних платформ штучного інтелекту, таких як OpenAI’s ChatGPT або інші корпоративні рішення штучного інтелекту?

Вертикальне рішення, таке як BlueFlame, не є конкурентом горизонтальних рішень, таких як ChatGPT. Ми пропонуємо готове рішення, яке робить вирішення проблем швидшим та легшим у нашій вертикалі, з більш конкретними інструментами для обробки загальних випадків використання.

Наприклад, генерація меморандуму інвестиційного комітету (IC). Хоча можливо було б запитати горизонтальне рішення, щоб отримати шаблонний результат, воно не матиме інтеграції з CRM, постачальниками ринку даних чи внутрішніми файлами для підтримки меморандуму IC. Горизонтальні рішення не матимуть можливості розмістити вміст у шаблонному пакеті PowerPoint.

Чи можете Ви описати, як BlueFlame AI підвищує продуктивність для хедж-фондів, приватних інвестиційних фірм та інших альтернативних інвесторів?

Ми впроваджуємо рішення на основі штучного інтелекту для наших клієнтів, які часто починаються з завдань фронтофісу, але можуть охоплювати всю фірму. Ці випадки використання, хоча й загальні, можуть варіюватися від фірми до фірми. Деякі фірми дуже уважно ставляться до підсумків експертних мереж, тоді як інші цього не роблять. Деякі фірми дуже уважно ставляться до запитів кредитних угод, тоді як інші цього не роблять.

Ми працюємо з нашими клієнтами, щоб визначити найкращі випадки використання для їхньої фірми. Зазвичай це завдання фронтофісу, які можуть принести вищу, більш негайну віддачу. Ми відображаємо ці випадки використання проти можливостей, доступних на ринку, щоб визначити 3-5 випадків, на які вони хочуть зосередитися. Ми працюємо з нашими клієнтами, щоб ідентифікувати правильний продукт і партнера. Знаходьте фірму, яку Ви вважаєте відповідною та здатною ітеруватися з Вами – одну з доведеної успішності та правильної кібер-/приватної/комплаєнс-позиції.

Враховуючи Ваш широкий досвід у сфері кібербезпеки, які ключові ризики безпеки альтернативні інвестиційні фірми повинні бути обізнані при впровадженні рішень на основі генеративного штучного інтелекту?

Безпека даних і конфіденційність є великою проблемою при використанні рішень на основі генеративного штучного інтелекту. По-перше, важливо зрозуміти, куди йде Ваші дані та як вони захищаються, особливо при використанні рішень на основі моделей мови, які розміщені у хмарі. Далі, важливо зрозуміти заходи безпеки, які застосовуються для забезпечення безпеки Вашої інформації та запобігання її випадковому викриттю чи використанню для навчання моделей, особливо для альтернативних інвестиційних фірм, які займаються дуже чутливими торговими стратегіями та інформацією про інвесторів, які можуть бути катастрофічними, якщо вони будуть скомпрометовані. Нарешті, фірми повинні впроваджувати потужні рамки управління, які включають чіткі політики обробки даних, регулярні аудити безпеки та комплексні навчальні програми для мінімізації ризику та потенційних загроз, які можуть витягнути конфіденційну інформацію через взаємодію з цими потужними системами штучного інтелекту.

Ви підкреслили LLM-агностичний підхід BlueFlame AI. Чому це важлива функція, і як вона приносить користь Вашим клієнтам?

Ми вважаємо, що сила всіх моделей мови разом більша, ніж кожна окрема модель. Ми бачимо це щодня, працюючи з клієнтами над автоматизацією завдань, де одна модель мови може бути кращою за іншу для конкретного завдання. DeepSeek був цікавим моментом, який показав, що відкриті моделі стають дуже цікавими та конкурентоспроможними. Бути агностичним до моделей мови означає, що ми можемо використовувати всі моделі, а наші клієнти можуть робити це безпосередньо без необхідності окремих ліцензій для кожної моделі, і ми можемо автоматично перенаправляти до найкращого вибору для конкретного завдання в конкретний момент часу. Це продовжує бути корисним, оскільки моделі змінюються з часом.

Багато фірм стикаються з проблемою надмірної інформації. Як BlueFlame AI допомагає інвестиційним менеджерам оптимізувати дослідження та ділові розслідування?

BlueFlame допомагає у сфері управління знаннями підприємства через пошук та відповідь у всіх системах. Ми вирішуємо проблему надмірної інформації та розсіювання даних. Проста відповідь може знаходитися в будь-якій з систем фірми. Ми шукаємо потенційні відповіді на будь-яке питання у ключових системах та файлових сховищах.

Регулятори починають уважно стежити за використанням штучного інтелекту на фінансових ринках. Як Ви бачите розвиток комплаєнсу у сфері штучного інтелекту?

Сьогодні регулятори очікують наявності політик та процедур, а також ретельного захисту інформації інвесторів, особливо захисту від моделей третіх сторін, які навчаються на чутливій інформації. Незабаром ми побачимо комплаєнс-шар проти агентів: ці агенти будуть вважатися “доступними особами” і повинні дотримуватися правил комплаєнсу фірми, як і будь-який інший член команди.

Що повинні робити хедж-фонди та приватні інвестиційні фірми, коли інтегрують штучний інтелект у свої робочі процеси, зберігаючи при цьому сильні заходи кібербезпеки?

Я думаю, що коли Ви починаєте, кожна фірма повинна зробити дві речі. По-перше, ідентифікувати найкращі випадки використання для Вашої фірми. Зазвичай завдання фронтофісу можуть принести вищу, більш негайну віддачу. Відображайте ці випадки використання проти можливостей, доступних на ринку, щоб визначити 3-5 випадків, на які Ви хочете зосередитися. По-друге, ідентифікувати правильний продукт і партнера. Знаходьте фірму, яку Ви вважаєте відповідною та здатною ітеруватися з Вами – одну з доведеної успішності та правильної кібер-/приватної/комплаєнс-позиції.

Яке майбутнє штучного інтелекту у сфері альтернативних інвестицій? Чи бачите Ви штучний інтелект у майбутньому як учасника процесів інвестування?

Штучний інтелект вже залучений до процесів інвестування, але це стає все більш поширеним. Багато функцій приватного капіталу матимуть агентів штучного інтелекту, таких як агент для пошуку цілей та організації зустрічей. Зрештою, будуть квантитативні фірми приватного капіталу, які працюватимуть повністю на моделях штучного інтелекту, як і квантитативні хедж-фонди. Ці квантитативні фірми приватного капіталу матимуть агентів штучного інтелекту, які взаємодіятимуть з банкірами, юристами тощо для завершення угод.

Дякую за чудове інтерв’ю. Читачам, які бажають дізнатися більше, рекомендуємо відвідати BlueFlame AI.