Siddhant Masson, CEO và Đồng sáng lập của Wokelo – Phỏng vấn

Sid Masson là Đồng sáng lập và CEO của Wokelo. Với kinh nghiệm bao gồm chiến lược, phát triển sản phẩm và phân tích dữ liệu tại các tổ chức như Tata Group, Chính phủ Ấn Độ và Deloitte, Masson mang lại chuyên môn sâu về việc áp dụng công nghệ mới nổi vào các thách thức kinh doanh thực tế. Tại Wokelo, anh đang dẫn dắt công ty trong nhiệm vụ chuyển đổi cách các chuyên gia kiến thức thực hiện thẩm định, phân tích ngành và giám sát danh mục đầu tư thông qua các khuôn khổ AI đại lý.

Wokelo là một nền tảng nghiên cứu đầu tư được hỗ trợ bởi AI tạo sinh, được thiết kế để tự động hóa các quy trình nghiên cứu phức tạp, bao gồm thẩm định, phân tích ngành và giám sát danh mục đầu tư. Sử dụng các tác nhân dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) độc quyền, nền tảng này giúp thu thập, tổng hợp và tam giác hóa dữ liệu để tạo ra đầu ra có cấu trúc, sẵn sàng cho việc ra quyết định.

Wokelo được sử dụng bởi một loạt các tổ chức, bao gồm các công ty tư nhân, ngân hàng đầu tư, công ty tư vấn và các đội ngũ doanh nghiệp, để hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Điều gì đã truyền cảm hứng cho bạn để tạo ra Wokelo AI, và làm thế nào bạn xác định được nhu cầu về một trợ lý nghiên cứu được hỗ trợ bởi AI có thể简化 thẩm định, phân tích đầu tư và chiến lược doanh nghiệp?

Wokelo AI được sinh ra từ kinh nghiệm thực tế. Sau khi dành nhiều năm trong tư vấn quản lý tại Deloitte và phát triển doanh nghiệp tại Tata Group, tôi đã gặp phải những thách thức giống nhau một cách liên tục – nghiên cứu thủ công, lặp đi lặp lại, khan hiếm dữ liệu trên thị trường tư nhân và công việc nặng nhọc mà làm chậm lại các nhà phân tích và người ra quyết định.

Điểm chuyển đổi đến trong thời gian tôi học thạc sĩ thứ hai về AI tại Đại học Washington, nơi luận văn của tôi tập trung vào Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên. Trong khi làm việc tự do như một tư vấn để trang trải chi phí học tập, tôi đã xây dựng một nguyên mẫu sử dụng các phiên bản đầu tiên của GPT và chứng kiến tận mắt cách AI có thể biến những tuần làm việc thành ngày và giờ – mà không ảnh hưởng đến chất lượng. Đó là khoảnh khắc ánh sáng.

Hiểu được rằng công nghệ này có thể cách mạng hóa nghiên cứu đầu tư, tôi quyết định đi tất cả. Wokelo AI không chỉ là một công cụ nghiên cứu khác – chúng tôi là một trong những người tiên phong đầu tiên về các tác nhân AI hai năm trước. Đây là giải pháp mà tôi ước ao có được trong những năm làm việc về thẩm định và phân tích đầu tư.

Làm thế nào kinh nghiệm của bạn tại Deloitte, Tata và Chính phủ Ấn Độ đã định hình cách bạn xây dựng Wokelo?

Tại Deloitte, với tư cách là một nhà tư vấn quản lý, tôi đã làm việc trên nhiều dự án phức tạp, liên quan đến nghiên cứu, phân tích và thẩm định hàng ngày. Công việc đó đòi hỏi sự tập trung cao độ, bao gồm nhiều nhiệm vụ thủ công, lặp đi lặp lại và nghiên cứu trên bàn làm việc thường làm chậm tiến độ và tăng chi phí. Tôi đã trở nên quá quen thuộc với những điểm khó khăn khi thu thập dữ liệu, đặc biệt là khi nói đến các công ty tư nhân, và những thách thức khi sử dụng các công cụ truyền thống không được thiết kế cho hiệu quả hoặc khả năng mở rộng.

Sau đó, tại Tata Group, nơi tôi làm việc về sáp nhập và mua lại và phát triển doanh nghiệp, tôi tiếp tục đối mặt với những vấn đề tương tự — khan hiếm dữ liệu, nghiên cứu chậm và thách thức biến thông tin thô thành thông tin có thể hành động cho các quyết định quy mô lớn. Sự thất vọng khi không có công cụ hiệu quả để hỗ trợ việc ra quyết định, đặc biệt là khi đối phó với các công ty tư nhân, đã tiếp thêm nhiên liệu cho mong muốn tìm ra một giải pháp.

Thêm vào đó, công việc của tôi với Chính phủ Ấn Độ về giải pháp IoT cho dự án cơ sở hạ tầng nước đã tinh chỉnh thêm sự hiểu biết của tôi về cách đổi mới sản phẩm có thể giải quyết các vấn đề thực tế trên quy mô lớn, và nó đã cho tôi sự tự tin để áp dụng cách tiếp cận tương tự để giải quyết các thách thức nghiên cứu và phân tích trong lĩnh vực tư vấn và đầu tư.

Vậy, kinh nghiệm nghề nghiệp và sự tiếp xúc trực tiếp với những khó khăn trong nghiên cứu, phân tích và thu thập dữ liệu trong tư vấn và phát triển doanh nghiệp đã ảnh hưởng trực tiếp đến cách tôi tiếp cận Wokelo. Tôi biết từ kinh nghiệm những chướng ngại vật mà các chuyên gia phải đối mặt, vì vậy tôi tập trung vào việc xây dựng một giải pháp không chỉ tự động hóa công việc nặng nhọc mà còn cho phép người dùng tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược, có tác động cao, cuối cùng làm cho họ trở nên năng suất và hiệu quả hơn.

Wokelo tận dụng GenAI cho nghiên cứu và thông tin. Điều gì phân biệt cách tiếp cận AI của bạn với các công cụ tóm tắt khác trên thị trường?

Trong khi hầu hết các đối thủ cạnh tranh cung cấp giao diện Q&A kiểu chatbot — về cơ bản là các phiên bản được đóng gói lại của ChatGPT với giao diện người dùng tập trung vào tài chính — Wokelo AI tiếp cận theo một cách hoàn toàn khác. Chúng tôi đã xây dựng một tác nhân AI được thiết kế đặc biệt cho nghiên cứu đầu tư và dịch vụ tài chính — không chỉ là một chatbot mà là một công cụ tự động hóa quy trình làm việc đầy đủ.

Khác với các công cụ tóm tắt đơn giản, Wokelo xử lý các giao hàng nghiên cứu từ đầu đến cuối, thực hiện 300-400 nhiệm vụ của nhà phân tích mà thường sẽ mất một tuần. Hệ thống của chúng tôi tự động xác định yêu cầu, chia nhỏ chúng thành các nhiệm vụ con và thực hiện mọi thứ từ trích xuất dữ liệu và tổng hợp đến tam giác hóa và tạo báo cáo. Kết quả là, khách hàng của chúng tôi nhận được những thông tin sâu sắc, toàn diện và tinh vi — một phân tích thực sự, không chỉ là những câu trả lời bề mặt.

Một yếu tố phân biệt chính khác là độ chính xác và độ tin cậy của thông tin. Wokelo không tạo ra những thông tin — nó không ảo tưởng — nó cung cấp đầu ra được tham chiếu đầy đủ, đã được kiểm tra事 thực với trích dẫn, loại bỏ các vấn đề về niềm tin mà nhiều công cụ GenAI có. Ngoài ra, người dùng nền tảng của chúng tôi cũng nhận được báo cáo có thể xuất ở các định dạng khác nhau thường được các nhà phân tích sử dụng, khiến nó trở thành một sự thay thế liền mạch cho các nền tảng nghiên cứu truyền thống như PitchBook hoặc Crunchbase, nhưng với thông tin giàu hơn về hoạt động M&A, vòng tài trợ, quan hệ đối tác và xu hướng thị trường.

Wokelo không chỉ là một LLM với một lớp giao diện người dùng. Bạn có thể giải thích các khả năng AI sâu hơn đằng sau nền tảng của mình?

Wokelo được thiết kế đặc biệt cho nghiên cứu đầu tư, kết hợp AI tiên tiến, dữ liệu tài chính độc quyền và một quy trình làm việc nghiên cứu — cung cấp các khả năng vượt xa một LLM đơn giản với một lớp giao diện người dùng. Ở cốt lõi, Wokelo tận dụng phương pháp Mixture of Experts (MoE), tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) độc quyền được đào tạo trước trên dữ liệu đầu tư hàng đầu, đảm bảo những thông tin chính xác, chuyên ngành sâu sắc cho các chuyên gia đầu tư.

Thiết kế để tích hợp quy trình làm việc một cách liền mạch, Wokelo có một trình chỉnh sửa kiểu sổ tay hợp tác, cho phép người dùng tạo, tinh chỉnh và xuất các đầu ra được cấu trúc, có mẫu trong các định dạng PPT, PDF và DOCX — giúp đơn giản hóa việc ghi chép và trình bày nghiên cứu. Hệ thống điều phối đa tác nhân và quản lý lời nhắc của nó đảm bảo khả năng thích ứng động của mô hình, trong khi các điều khiển quản trị mạnh mẽ cho phép xem lại nhật ký truy vấn và thực thi các quy tắc tuân thủ.

Bằng cách kết hợp các khả năng AI tiên tiến với thông tin tài chính sâu sắc và các công cụ nghiên cứu trực quan, Wokelo cung cấp một giải pháp nghiên cứu đầu tư từ đầu đến cuối vượt xa một LLM tiêu chuẩn.

Làm thế nào Wokelo đảm bảo phân tích dựa trên事 thực và ngăn chặn ảo tưởng AI khi tổng hợp thông tin?

Khi phục vụ các khách hàng có uy tín cao, những người mà mỗi quyết định phải được hỗ trợ bởi dữ liệu chính xác, độ chính xác và độ tin cậy là cốt lõi của các thông tin được hỗ trợ bởi AI. Không giống như các nền tảng AI chung chung có thể tạo ra thông tin suy đoán hoặc không được xác minh, Wokelo đảm bảo phân tích dựa trên事 thực thông qua một cách tiếp cận có tham chiếu, loại bỏ ảo tưởng AI.

Mỗi xu hướng, phân tích, tín hiệu thị trường, nghiên cứu trường hợp, hoạt động M&A, cập nhật quan hệ đối tác hoặc thông tin vòng tài trợ được tạo ra bởi Wokelo đều dựa trên các nguồn thực, có thể xác minh. Nền tảng của chúng tôi không “tạo ra” thông tin — mỗi thông tin đều đi kèm với tham chiếu và trích dẫn từ các nguồn dữ liệu premium, các nền tảng thông tin thị trường đáng tin cậy, các nhà cung cấp tin tức hàng đầu và các cơ sở dữ liệu ngành được xác minh. Người dùng có thể truy cập vào những nguồn này tại bất kỳ thời điểm nào, đảm bảo tính minh bạch và sự tự tin vào dữ liệu. Wokelo có một tác nhân kiểm tra事 thực nội bộ sử dụng một LLM độc lập để đảm bảo mỗi事 thực hoặc điểm dữ liệu được đề cập trong nguồn cơ bản.

Ngoài ra, Wokelo tích hợp với các kho dữ liệu nội bộ của khách hàng, mở khóa những thông tin quý giá có thể còn bị phân tán hoặc chưa được tận dụng. Điều này đảm bảo rằng phân tích được hỗ trợ bởi AI của chúng tôi được tùy chỉnh, toàn diện và phù hợp với các truy vấn liên quan đến đầu tư cụ thể.

Thiết kế cho việc ra quyết định kinh doanh quan trọng, AI của Wokelo được đào tạo để tổng hợp thông tin, không suy đoán — chỉ kéo từ các tập dữ liệu事 thực thay vì tạo ra giả định. Điều này làm cho Wokelo trở thành một giải pháp thay thế đáng tin cậy hơn cho các công cụ AI chung chung, cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh, dựa trên dữ liệu với sự tự tin.

Làm thế nào Wokelo xử lý việc thu thập dữ liệu thời gian thực trên nhiều nguồn như hồ sơ, bằng sáng chế và dữ liệu thay thế?

Wokelo vượt trội trong việc thu thập dữ liệu thời gian thực bằng cách tận dụng hơn 20 bộ dữ liệu dịch vụ tài chính premium, bao gồm các nguồn quan trọng như S&P CapIQ, Crunchbase, LinkedIn, SimilarWeb, YouTube và nhiều nguồn khác. Những bộ dữ liệu này cung cấp thông tin giàu có, đáng tin cậy phục vụ as nền tảng cho khả năng phân tích của Wokelo. Ngoài những bộ dữ liệu tài chính này, Wokelo tích hợp dữ liệu từ nhiều nhà xuất bản hàng đầu, bao gồm các bài báo, tạp chí học thuật, bản ghi âm podcast, bằng sáng chế và các nguồn dữ liệu thay thế khác.

Bằng cách tổng hợp thông tin từ những dòng dữ liệu đa dạng và liên tục được cập nhật này, Wokelo đảm bảo rằng người dùng có quyền truy cập vào thông tin toàn diện, thời gian thực có sẵn. Sự tổng hợp dữ liệu cấu trúc và không cấu trúc mạnh mẽ này cho phép Wokelo cung cấp cái nhìn toàn diện về thị trường, đưa ra những thông tin cập nhật từng phút quan trọng cho nghiên cứu đầu tư.

Wokelo đã được sử dụng bởi các công ty như KPMG, Berkshire, EY và Google (GOOGL ). Điều gì là chìa khóa để thúc đẩy việc áp dụng trong số những khách hàng có uy tín cao này?

Thành công của Wokelo trong số các nhà lãnh đạo ngành như KPMG, Berkshire, EY và Google bắt nguồn từ khả năng của nó trong việc mang lại tác động chuyển đổi có thể đo lường được trong khi tích hợp liền mạch vào các quy trình làm việc chuyên nghiệp. Không giống như các giải pháp AI chung chung, Wokelo được thiết kế đặc biệt cho nghiên cứu đầu tư, đảm bảo rằng các thuật toán của nó không chỉ đáp ứng mà còn vượt quá các tiêu chuẩn cao được kỳ vọng trong lĩnh vực này.

Một yếu tố chính thúc đẩy việc áp dụng là sự hợp tác chặt chẽ của Wokelo với các đội ngũ lãnh đạo, cho phép các công ty nhúng kiến thức chuyên sâu của họ vào các quy trình làm việc AI độc quyền. Sự tùy chỉnh sâu này đảm bảo rằng Wokelo phù hợp với các quy trình ra quyết định tinh vi của các chuyên gia đầu tư hàng đầu, cung cấp độ tin cậy và uy tín hàng đầu. Những công ty này chọn Wokelo hơn các công cụ khác trên thị trường vì độ sâu của phân tích, tính trung thực và độ chính xác của nó.

Beyond độ chính xác và khả năng thích ứng, Wokelo mang lại những lợi ích hiệu quả đáng kể. Bằng cách giảm thời gian thẩm định từ 21 xuống chỉ 10 ngày và tự động hóa các nhiệm vụ nghiên cứu cốt lõi, nó cắt giảm đáng kể chi phí nhân lực trong khi giải phóng các chuyên gia cao cấp khỏi hàng giờ công việc thủ công. Với khả năng sàng lọc 5–10 lần nhiều giao dịch mỗi tháng, các công ty sử dụng Wokelo đạt được lợi thế cạnh tranh, tăng tốc độ ra quyết định mà không ảnh hưởng đến độ sâu hoặc độ chính xác.

Bằng cách kết hợp AI tiên tiến, tùy chỉnh sâu và tác động thực tế, Wokelo đã thiết lập mình là một công cụ không thể thiếu cho các công ty tư vấn và đầu tư hàng đầu đang tìm cách mở rộng quy mô hoạt động mà không bỏ lỡ các chi tiết quan trọng.

Làm thế nào Wokelo tích hợp vào các quy trình làm việc hiện có của các chuyên gia đầu tư, và bạn đã nhận được phản hồi gì từ người dùng?

Wokelo tích hợp một cách liền mạch vào các quy trình làm việc đầu tư bằng cách tự động hóa toàn bộ vòng đời giao dịch — từ đánh giá sự hấp dẫn của ngành đến việc xác định các công ty có tiềm năng cao trong một cơ sở dữ liệu toàn cầu gồm hơn 30 triệu công ty. Nó cung cấp phân tích công ty sâu sắc, so sánh cạnh tranh, và tự động hóa phòng dữ liệu, loại bỏ việc xem xét tệp thủ công và nhanh chóng tạo ra những thông tin có thể hành động. Wokelo cũng hỗ trợ giám sát danh mục đầu tư, phân tích đồng nghiệp và cung cấp các bản trình bày PPT dễ xuất với thương hiệu của khách hàng, giúp đơn giản hóa việc chuẩn bị trình bày và họp cho khách hàng.

Người dùng báo cáo những lợi ích hiệu quả đáng kể, giảm thời gian thẩm định từ 20 ngày xuống chỉ một tuần và tăng khả năng đánh giá giao dịch từ 100 lên 500 mỗi tháng — tăng khả năng bao phủ giao dịch lên 10 lần.

Bạn nhìn thấy AI sẽ chuyển đổi cảnh quan nghiên cứu đầu tư như thế nào trong năm năm tới?

Chúng ta chỉ đang chạm vào bề mặt của những gì có thể. AI sẽ cho phép nghiên cứu từ đầu đến cuối trong một phần nhỏ của thời gian. Với các “siêu tác nhân” có độ trung thực cao, có khả năng xử lý mọi thứ từ nghiên cứu thị trường sâu đến cuộc gọi chuyên gia và từ phân tích dữ liệu đến soạn thảo một bản trình bày 100 trang được định dạng tốt, những nhiệm vụ mà truyền thống sẽ yêu cầu một đội ngũ 5 chuyên gia làm việc trong 6–8 tuần có thể được thực hiện nhanh hơn nhiều. Sự nhảy vọt này về tốc độ và phạm vi đầu ra sẽ mở khóa những mức độ mới về năng suất, cho phép các chuyên gia con người tập trung vào chiến lược và phán quyết cấp cao.

AI sẽ cho phép 50–100 lần nhiều giao dịch trong đường ống. Bằng cách tự động hóa các phần lớn của thẩm định và phân tích, các giải pháp được hỗ trợ bởi AI có thể giúp các nhà quản lý đầu tư mở rộng khả năng sàng lọc giao dịch của họ theo cấp số nhân, khám phá nhiều cơ hội hơn và đa dạng hóa danh mục đầu tư theo những cách trước đây không khả thi.

Yếu tố quan trọng nhất sẽ là tăng cường sự hợp tác giữa con người và AI. Khi những “siêu tác nhân” này đảm nhận công việc nặng nhọc, sự hợp tác giữa các công cụ AI và người ra quyết định con người trở nên quan trọng. Trong khi AI sẽ đẩy nhanh các quy trình và đưa ra những thông tin ở quy mô, chuyên môn con người sẽ vẫn cần thiết để tinh chỉnh chiến lược, diễn giải những phát hiện tinh vi và đưa ra quyết định đầu tư tự tin. Sự hợp tác này sẽ thúc đẩy lợi nhuận tăng cường và đổi mới trên toàn cảnh quan nghiên cứu đầu tư trong năm năm tới.

Khi các công cụ AI trở nên phổ biến hơn, bạn nhìn thấy sự hợp tác giữa các nhà phân tích con người và AI trong tương lai như thế nào?

Khi các công cụ AI trở nên phổ biến hơn, tương lai của các nhà phân tích sẽ xoay quanh sự hợp tác chứ không phải cạnh tranh với AI. Thay vì thay thế các nhà phân tích, AI sẽ đóng vai trò là một công cụ tăng cường mạnh mẽ, tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và cho phép các nhà phân tích tập trung vào công việc chiến lược, có giá trị cao. Những nhà phân tích thành công nhất sẽ là những người học cách tích hợp AI vào quy trình làm việc của họ, sử dụng nó để tăng cường năng suất, tinh chỉnh thông tin và thúc đẩy đổi mới. Thay vì sợ AI, các nhà phân tích nên xem nó là một công cụ thay đổi trò chơi giúp tăng cường kỹ năng của họ và cho phép họ thêm giá trị lớn hơn cho tổ chức của mình.

Ultimately, AI won’t replace human analysts—but analysts who embrace AI will replace those who don’t.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Wokelo.