الآراء التي يعبر عنها رواد الأعمال المساهمين هي آراءهم الخاصة.
اعتادت شركات التأمين على قضاء أشهر في تسعير الكوارث. الذكاء الاصطناعي الأرضي يريد أن يفعل ذلك في الوقت الحقيقي.
تقوم الشركة الناشئة التي يوجد مقرها في أمستردام، والتي أسسها الباحث السابق في جامعة هارفارد شايان شكري، ببناء ما تسميه “طبقة الاستدلال المالي”، وهو نظام ذكاء اصطناعي مصمم لإخبار البنوك وشركات التأمين ومديري الأصول ليس فقط بما يحدث في العالم، ولكن أيضًا ما هي القيمة الفعلية لتلك الأحداث بالدولار ومدى تعرضها للمخاطر.
والمستثمرون ينتبهون.
في 30 أبريل، أعلن إيرثيان عن أ رفع ما قبل البذور في أ القيمة 112 مليون دولار – تم تنظيمها على شكل أسهم بالإضافة إلى الديون – بدعم من برنامج Rabobank وNVIDIA’s Inception. اجتذبت جولة التمويل أيضًا مديرين تنفيذيين سابقين من Goldman Sachs وMoody’s وAccenture.
وقال شكري في بيان: “خمس شركات من قائمة فورتشن 500 تستخدم نماذج المخاطر الخاصة بنا اليوم، ونتوقع أن يصل العدد إلى 30 بحلول عام 2027”. “هذا النوع من الجذب لا يأتي من عرض تقديمي جيد. إنه يأتي من حل مشكلة ظلت هذه المؤسسات تحاول حلها داخليًا لسنوات.”
المشكلة ليست افتراضية تسببت الكوارث الطبيعية 107 مليارات دولار خسائر مؤمنة عالمياً في 2025للسنة السادسة على التوالي يتجاوز هذا الرقم 100 مليار دولار. بلغت خسائر حرائق الغابات في لوس أنجلوس وحدها 40 مليار دولار. أضف إلى ذلك التجزئة الجيوسياسية، والتقلبات المناخية، والتهديدات السيبرانية التي يحركها الذكاء الاصطناعي، فستجد أن الرياضيات تتحرك بشكل أسرع من محاولة المحللين القيام بذلك.
الائتمان: إيرثيان آي آي
هذا هو المكان الذي يبدأ فيه تحديد موقع Earthian. في حين تهيمن نماذج اللغات الكبيرة على معظم محادثات الذكاء الاصطناعي العامة، تركز Earthian على نماذج SLM، أو نماذج اللغات الصغيرة، المدربة خصيصًا للاستدلال المالي.
قال شكري: “يمكن لنموذج لغة كبير أن يكتب لك سوناتة، لكن لا ينبغي أن يسعر تعرضك للكارثة”. “إن نماذجنا اللغوية الصغيرة تعمل بشكل أسرع، وتستخدم طاقة أقل، وتصمد بشكل أفضل في البيئات المنظمة. وهي لا تهلوس بنوع من الفوارق المالية الدقيقة التي يميل الذكاء الاصطناعي العام إلى الاختناق بها، لأنها لم يتم تدريبها أبدًا لتكون عامة.”
قد تكون النماذج صغيرة، لكن الكمية هائلة. يقوم محرك Earthian للذكاء الاصطناعي بمعالجة ما يصل إلى 2 مليار نقطة بيانات يوميًا، مستمدًا من صور الأقمار الصناعية وملفات هيئة الأوراق المالية والبورصات والتحديثات التنظيمية وإفصاحات الشركات – وهو مستوى من السعة يتجاوز ما تمتلكه عادة أكبر شركات التأمين داخل الشركة.
ونمذجة المخاطر هي مجرد نقطة الدخول. مبادرة بحثية منفصلة مشروع ألفا-إندكس، يستكشف ما تسميه الشركة “محافظ الذكاء الاصطناعي الأصلية”، وهي النماذج التي تعمل باستمرار على إعادة توازن الممتلكات في جميع قطاعات GICS الـ 11 بناءً على تفكير المخاطر التطلعي، بهدف التفوق على الاستراتيجيات القياسية التقليدية مثل مؤشر S&P 500.
إنها لقطة مباشرة لكيفية قيام بلومبرج، وموديز، وستاندرد آند بورز جلوبال ببناء إمبراطورياتهم لعقود من الزمن: تجميع البيانات، وبيعها، وتكرارها. يراهن إيرثيان على أن الفئة التالية تنتمي إلى من يستطيع تفسير المخاطر بشكل أسرع.
شكري لا يفكر بشكل صغير أيضًا. وقال: “نريد أن نصل إلى تريليون دولار في غضون عشر سنوات”. فدمشيرًا إلى Google وNvidia كدليل على أن الأسواق التي لم يتوقع أحد قدومها يمكن أن تعيد تشكيل صناعات بأكملها بين عشية وضحاها تقريبًا.
قد يبدو ذلك هائلاً. ولكن مرة أخرى، كانت كوارث التسعير في الوقت الفعلي تبدو مستحيلة أيضًا.
اعتادت شركات التأمين على قضاء أشهر في تسعير الكوارث. الذكاء الاصطناعي الأرضي يريد أن يفعل ذلك في الوقت الحقيقي.
تقوم الشركة الناشئة التي يوجد مقرها في أمستردام، والتي أسسها الباحث السابق في جامعة هارفارد شايان شكري، ببناء ما تسميه “طبقة الاستدلال المالي”، وهو نظام ذكاء اصطناعي مصمم لإخبار البنوك وشركات التأمين ومديري الأصول ليس فقط بما يحدث في العالم، ولكن أيضًا ما هي القيمة الفعلية لتلك الأحداث بالدولار ومدى تعرضها للمخاطر.
والمستثمرون ينتبهون.
اكتشاف المزيد من موقع صحبة | أخبار واستراتيجيات التسويق الرقمي
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
