L’intelligence artificielle a eu un impact majeur au fil des ans dans le secteur financier, aidant les néobanques à personnaliser les services pour les clients, les prêteurs à évaluer les demandes de prêt, les fournisseurs numériques à détecter les problèmes de fraude et de sécurité, les analystes à exécuter une modélisation prédictive pour les investissements, etc.
Pourtant, une grande partie du travail effectué aujourd’hui concerne le domaine des données structurées. Avec une vague de données non structurées attendant d’être exploitées et utilisées dans le processus, une startup new-yorkaise appelée Cognaize adopte une approche hybride. Il a construit une plate-forme pour le traitement de données non structurées pour les applications d’IA financière, et il complète cela avec des « humains dans la boucle » pour affiner le travail.
Et aujourd’hui, il annonce un financement de 18 millions de dollars pour développer son activité grâce à la conquête de gros clients pour ses services. Les clients comprennent deux des trois plus grandes agences de notation de crédit, de grandes compagnies d’assurance et des entreprises de services financiers.
Argonautic Ventures mène le tour avec Metaplanet et d’autres investisseurs anonymes qui participent également. Cognaize ne divulgue pas son évaluation, sauf pour confirmer qu’elle se situe dans une fourchette de centaines de millions.
Le financement servira à l’embauche – Cognaize a également des bureaux en Allemagne et en Arménie – à la recherche, au développement de produits et au développement commercial.
Le fondateur de Cognaize, Vahe Andonians, est également CTO et CPO, et il a précédemment fondé une autre fintech qui fournissait des analyses et une gestion des risques autour des investissements de crédit qui a finalement été acquise par Moody’s. Son approche là-bas et avec Cognaize est basée sur l’idée que l’IA peut être capable de faire des choses que les humains ne peuvent pas, mais tout de même, elle ne peut pas remplacer les humains.
La prémisse de Cognaize est que, bien qu’il y ait une quantité apparemment illimitée de données disponibles pour le secteur financier ces jours-ci pour obtenir de meilleures informations sur leurs services, l’état du marché et leurs clients, il n’utilise généralement qu’une petite proportion de cela. données — la partie structurée.
La startup a construit une plate-forme qui exploite l’apprentissage en profondeur spécialement formé aux modèles financiers et à une très grande variété de documents – 1,3 million au total – qui peuvent contenir de nombreuses « cellules » d’informations différentes nécessitant un œil plus expert pour « lire ». (Les documents couvrent les demandes de prêt, mais aussi les dépôts auprès de la SEC, les documents ESG, les présentations, les rapports des fiduciaires et plus encore.)
Cette plate-forme, à son tour, est utilisée par des travailleurs humains, généralement des analystes financiers, à la fois pour aider à corriger ce qui est lu et pour tirer des conclusions et des décisions basées non sur les résultats.
« Si vous êtes une banque, vous avez trois options en ce moment », a déclaré Al Eisaian, PDG de Cognaize. « Vous pouvez essayer de développer des capacités d’IA en interne, mais oubliez cela. Vous pouvez passer par le modèle général d’IA par exemple en utilisant ChatGPT et essayer de l’implémenter en utilisant une armée de consultants. Ou l’option trois, c’est nous. Nous vous habilitons et vous éduquons.
Eisaian, un fondateur d’entreprise à répétition avec des sorties dans des entreprises comme VMware dans son passé, n’est pas un fondateur de Cognaize mais l’a rejoint très peu de temps après le démarrage de Cognaize. La raison de ce retard était qu’il devait trouver un successeur dans la dernière entreprise qu’il avait fondée et qu’il dirigeait, un spécialiste de l’analyse d’images aériennes appelé Intelinair.
La croissance de startups comme Cognaize dans le domaine de l’IA met en évidence un thème important dans l’espace : alors qu’il y aura probablement un certain nombre d’entreprises comme OpenAI, Google, Anthropic et d’autres qui feront de grands sauts dans les graphiques de connaissances générales en IA, construisant de véritables « grands « De grands modèles de langage dans le processus, il existe une tendance tout aussi intéressante d’acteurs très puissants se concentrant sur des domaines et des cas d’utilisation spécifiques. Ces acteurs sont peut-être encore en train de construire de «grands» LLM, mais ils se concentrent davantage sur la profondeur que sur l’étendue de leur portée.
Oui, les plus grands d’entre eux peuvent bien essayer de faire les deux, mais les spécialistes peuvent toujours être capables de parler un peu plus directement la langue de leurs clients, et c’est peut-être aussi sur cela que parient les investisseurs.
« Nous sommes ravis de nous associer à Cognaize car ils appliquent le pouvoir transformateur de l’IA et des grands modèles linguistiques (LLM) à la finance », a déclaré Viken Douzdjian, associé directeur chez Argonautic Ventures, dans un communiqué. « L’IA a bouleversé diverses industries, mais la quantité massive de données financières non structurées crée d’innombrables cas d’utilisation qui nécessitent une IA générative spécifique à la finance. La plate-forme Cognaize peut traiter de grandes quantités de données financières non structurées et extraire des informations avec une précision et une rapidité remarquables, ce qui améliore la prise de décision, l’évaluation des risques et la découverte de modèles et de tendances auparavant obscurcis par la complexité et l’erreur humaine. Nous avons une forte conviction en Al, Vahe et l’équipe Cognaize pour définir comment le secteur financier interagit avec l’IA. »
« Cognaize est une entreprise à surveiller car elle est l’une des premières à offrir une valeur reproductible et mesurable grâce à l’IA dans le secteur financier. C’était une décision facile d’investir dans Al, Vahe et toute l’équipe de Cognaize », a ajouté Rauno Miljand, associé directeur de Metaplanet. « Ils ont déjà exploité la puissance de l’IA, comme en témoignent la croissance enviable des activités de Cognaize, les leaders mondiaux de la finance qu’ils ont déjà sécurisés en tant que clients et leur feuille de route technologique inégalée. Ils redéfinissent rapidement la façon dont le secteur financier peut tirer parti de l’IA moderne pour exploiter la puissance de leurs propres données afin de réduire considérablement les coûts tout en créant simultanément un nouvel avantage concurrentiel.
Les arguments les plus convaincants en faveur d’approches plus ciblées, bien sûr, sont qu’elles donneront de meilleurs résultats et seront formées spécifiquement sur les besoins d’une entreprise ; mais aussi, ils peuvent s’avérer moins coûteux à exécuter, étant donné les paramètres plus petits de leurs LLM nécessitant moins de puissance de calcul.
« Il y aura toujours des opportunités parce que nous sommes plus agiles et concentrés », a déclaré Andonians. « Cela nous donne l’avantage. »
« Cela dit, seuls les paranoïaques survivent et nous tirons donc également parti de choses comme ChatGPT là où cela a du sens », a-t-il ajouté après une pause.