시드 매손 Wokelo의 공동 창립자이자 CEO입니다. Masson은 Tata Group, Government of India 및 Deloitte와 같은 조직의 전략, 제품 개발 및 데이터 분석을 통해 실제 비즈니스 문제에 새로운 기술을 적용하는 데 깊은 전문 지식을 제공합니다. Wokelo에서 그는 지식 근로자가 에이전트 AI 프레임 워크를 통해 실사, 부문 분석 및 포트폴리오 모니터링을 수행하는 방법을 변화시키는 회사의 사명을 이끌고 있습니다.
기부 실사, 부문 분석 및 포트폴리오 모니터링을 포함한 복잡한 연구 워크 플로우를 자동화하도록 설계된 생식 AI 구동 투자 연구 플랫폼입니다. 독점적 인 대형 언어 모델 (LLM) 기반 에이전트를 사용하여 플랫폼은 데이터의 큐 레이션, 합성 및 삼각 측량을 용이하게하여 구조화 된 의사 결정 준비 출력을 생성합니다.
Wokelo는 사모 펀드 회사, 투자 은행, 컨설팅 회사 및 기업 팀을 포함한 다양한 조직에서 데이터 정보를 제공하는 의사 결정을 지원합니다.
Wokelo AI를 만들도록 영감을 준 것은 무엇이며, 실사, 투자 분석 및 기업 전략을 간소화 할 수있는 AI 중심 연구 보조원의 필요성을 어떻게 식별 했습니까?
Wokelo Ai는 직접 경험에서 태어났습니다. Tata Group의 Deloitte에서 경영 컨설팅 및 기업 개발에 수년을 보냈으며, 수동, 반복적 인 연구, 민간 시장의 데이터 부족, 분석가와 의사 결정자를 속도하는듯한 일을 계속해서 동일한 도전에 직면했습니다.
전환점은 워싱턴 대학의 AI에서 열린 두 번째 석사 시간 동안 내 논문이 자연어 처리에 중점을 두었습니다. 학교를 통과하는 컨설턴트로서 프리 랜싱을하는 동안, 나는 초기 버전의 GPT를 사용하여 프로토 타입을 만들었고 AI가 몇 주 동안 일을 며칠과 몇 시간으로 바꿀 수있는 방법을 직접 보았습니다. 그것은 전구 순간이었습니다.
이 기술이 투자 연구에 혁명을 일으킬 수 있다는 사실을 깨닫고, 나는 모두 들어가기로 결정했습니다. Wokelo AI는 또 다른 연구 도구가 아닙니다. 우리는 2 년 전 AI 요원을 개척 한 최초의 사람들 중 일부였습니다. 실사 및 투자 분석에서 몇 년 동안했던 솔루션입니다.
Deloitte, Tata 및 India 정부에서의 경험은 Wokelo 건축에 대한 접근 방식을 어떻게 형성 했습니까?
Deloitte에서는 경영 컨설턴트 인 Deloitte에서 다양한 복잡한 프로젝트를 수행하여 연구, 분석 및 실사를 매일 다루었습니다. 이 작업은 집중적 인 수동, 반복적 인 작업 및 데스크 연구와 관련하여 진행 상황을 자주 둔화시키고 비용을 증가 시켰습니다. 나는 데이터 수집의 고통 지점, 특히 민간 기업과 관련하여 효율성이나 확장 성을 위해 구축되지 않은 전통적인 도구를 사용하는 데 따른 과제에 너무 익숙해졌습니다.
그런 다음 M & A 및 기업 개발에 참여한 Tata Group에서는 데이터 부족, 느린 연구 및 원시 정보를 대규모 결정에 대한 실행 가능한 통찰력으로 전환 해야하는 도전과 같은 동일한 문제에 계속 직면했습니다. 의사 결정을 지원하기위한 효과적인 도구가 없다는 좌절감, 특히 민간 기업을 다룰 때 솔루션을 찾으려는 욕구가 더욱 발전했습니다.
또한, 수자원 인프라 프로젝트를위한 IoT 솔루션에 대한 인도 정부와의 작업으로, 제품 혁신이 실제 문제를 대규모로 해결할 수있는 방법에 대한 이해를 더욱 세분화했으며, 컨설팅 및 투자 공간에서 연구 및 분석 문제를 해결하기 위해 동일한 접근 방식을 적용 할 수있는 신뢰를 얻었습니다.
따라서 컨설팅 및 기업 개발에서 연구, 분석 및 데이터 수집의 투쟁에 대한 전문적인 배경과 직접 노출은 Wokelo에 접근하는 방법에 직접적인 영향을 미쳤습니다. 나는 전문가들이 직면 한로드 블록을 경험 한 것을 알았으므로 Grunt 작업을 자동화 할뿐만 아니라 사용자가 영향력이 높은 전략적 작업에 집중하여 궁극적으로보다 생산적이고 효율적으로 만들 수있는 솔루션을 구축하는 데 중점을 두었습니다.
Wokelo는 Genai를 연구 및 인텔리전스에 활용합니다. AI 접근 방식을 시장의 다른 요약 도구와 차별화하는 것은 무엇입니까?
대부분의 경쟁 업체는 Chatbot 스타일의 Q & A 인터페이스를 제공하지만, 금융 중심 UI와 함께 Chatgpt 버전을 다시 포장했습니다. Wokelo AI는 완전히 다른 접근 방식을 취합니다. 우리는 챗봇뿐만 아니라 본격적인 워크 플로 자동화 도구 인 투자 연구 및 금융 서비스를 위해 특별히 설계된 AI 에이전트를 구축했습니다.
간단한 요약 도구와 달리 Wokelo는 엔드 투 엔드 리서치 결과물을 처리하여 일반적으로 일주일이 걸리는 300-400 개의 분석가 작업을 수행합니다. 당사의 시스템은 자율적으로 요구 사항을 식별하고이를 하위 작업으로 분해하며 데이터 추출 및 합성에서 삼각 측량 및 보고서 생성에 이르기까지 모든 것을 실행합니다. 결과적으로 고객은 얻습니다 깊고 포괄적이며 미묘한 통찰력 -표면 수준의 답변뿐만 아니라 실제 분석.
또 다른 주요 차별화 요소는 인텔의 정확성과 신뢰성입니다. Wokelo는 통찰력을 만들지 않고 환각되지 않습니다. 인용으로 완전히 참조되고 사실 확인 된 출력을 제공하여 많은 Genai 도구가 가지고있는 신뢰 문제를 제거합니다. 우리의 플랫폼 사용자는 체리로서 분석가가 일반적으로 사용하는 다양한 형식으로 내보낼 수있는 보고서를 얻으므로 Pitchbook 또는 Crunchbase와 같은 전통적인 연구 플랫폼을 완벽하게 대체 할 수 있지만 M & A 활동, 자금 조달 라운드, 파트너십 및 시장 동향에 대한 훨씬 더 풍부한 인텔리전스가 있습니다.
Wokelo는 UI 래퍼가있는 LLM 이상입니다. 플랫폼 뒤에 더 깊은 AI 기능을 설명 할 수 있습니까?
Wokelo는 최첨단 AI, 독점 금융 데이터 세트 및 UI 래퍼가있는 간단한 LLM을 넘어 확장되는 기능을 제공하는 연구 중심 워크 플로를 결합하여 투자 연구를 위해 제작되었습니다. Wokelo는 핵심적으로 Tier-1 투자 데이터에 미리 훈련 된 독점 대형 언어 모델 (LLMS)을 통합하여 투자 전문가를위한 매우 정확한 도메인 별 통찰력을 보장합니다.
원활한 워크 플로 통합을 위해 설계된 Wokelo는 공동 작업, 노트북 스타일 편집기를 특징으로하여 사용자가 PPT, PDF 및 DOCX 형식의 잘 구조화 된 템플릿 출력을 생성, 수정 및 내보낼 수 있습니다. 다중 에이전트 오케스트레이터 및 프롬프트 관리 시스템은 동적 모델 적응성을 보장하는 반면, 강력한 관리자 제어는 쿼리 로그 검토 및 준수 규칙 시행을 용이하게합니다.
Wokelo는 고급 AI 기능을 깊은 금융 인텔리전스 및 직관적 인 연구 도구와 병합함으로써 표준 LLM을 훨씬 뛰어 넘는 엔드 투 엔드 투자 연구 솔루션을 제공합니다.
Wokelo는 통찰력을 종합 할 때 사실 기반 분석을 보장하고 AI 환각을 예방하는 방법은 무엇입니까?
우리는 정확한 데이터로 모든 결정을 뒷받침 해야하는 높은 평판이 좋은 고객에게 서비스를 제공함에 따라 AI 중심의 통찰력의 핵심에 정확성과 신뢰성이 있습니다. 추론 적이거나 검증되지 않은 정보를 생성 할 수있는 범용 AI 플랫폼과 달리 Wokelo는 강력하고 인용 지원 접근법을 통해 사실 기반 분석을 보장하여 AI 환각을 제거합니다.
모든 트렌드, 분석, 시장 신호, 사례 연구, M & A 활동, 파트너십 업데이트 또는 Wokelo가 생성 한 라운드 통찰력은 실제 검증 가능한 출처에 기반을두고 있습니다. 당사의 플랫폼은 정보를 “구성”하지 않습니다. 각 통찰력에는 프리미엄 데이터 소스, 신뢰할 수있는 시장 인텔리전스 플랫폼, Tier-One News 제공 업체 및 검증 된 산업 데이터베이스의 참조 및 인용이 수반됩니다. 사용자는 언제든지 이러한 소스에 액세스 할 수있어 데이터에 대한 완전한 투명성과 신뢰를 보장 할 수 있습니다. Wokelo는 독립적 인 LLM을 사용하여 모든 사실 또는 데이터 포인트가 기본 소스에 언급되는지 확인하기 위해 내부 사실 검사 에이전트를 가지고 있습니다.
또한 Wokelo는 고객의 내부 데이터 리포지토리와 통합되어 흩어져 있거나 활용되지 않은 귀중한 통찰력을 잠금 해제합니다. 이를 통해 AI 중심 분석이 맞춤화되고 포괄적이며 특정 투자 관련 쿼리와 조정됩니다.
고위험 비즈니스 의사 결정을 위해 설계된 Wokelo의 AI는 추측이 아닌 통찰력을 종합하도록 훈련되었습니다. 이로 인해 Wokelo는 일반 목적 AI 도구에 대한보다 신뢰할 수 있고 신뢰할 수있는 대안으로 비즈니스가 정보를 제공하는 정보 중심의 결정을 확신 할 수 있도록 힘을 실어줍니다.
Wokelo의 AI는 제출, 특허 및 대체 데이터와 같은 여러 소스에서 실시간 데이터 집계를 어떻게 처리합니까?
Wokelo의 AI는 S & P Capiq, Crunchbase, LinkedIn, EmightWeb, YouTube 등과 같은 주요 소스를 포함하여 20 개가 넘는 프리미엄 금융 서비스 데이터 세트를 활용하여 실시간 데이터 집계에 탁월합니다. 이 데이터 세트는 Wokelo의 분석 기능의 기초 역할을하는 풍부하고 신뢰할 수있는 정보를 제공합니다. Wokelo는 이러한 재무 데이터 세트 외에도 뉴스 기사, 학술 저널, 팟 캐스트 전사, 특허 및 기타 대체 데이터 소스를 포함한 다양한 최상위 출판사의 데이터를 통합합니다.
Wokelo는 이러한 다양하고 지속적으로 업데이트 된 데이터 스트림의 통찰력을 합성함으로써 사용자가 가장 포괄적이고 실시간 인텔리전스에 액세스 할 수 있도록합니다. 구조화되지 않은 데이터의 강력한 집계를 통해 Wokelo는 시장에 대한 전체적인 관점을 제공하여 투자 연구에 중요한 최신 통찰력을 제공 할 수 있습니다.
Wokelo는 이미 KPMG, Berkshire, EY 및 Google과 같은 회사에서 사용하고 있습니다. 이 유명한 고객들 사이에서 입양을 운전하는 열쇠는 무엇입니까?
KPMG, Berkshire, EY 및 Google과 같은 업계 리더들 사이에서 Wokelo의 성공은 전문적인 워크 플로와 완벽하게 통합하면서 측정 가능하고 혁신적인 영향을 제공하는 능력에서 비롯됩니다. Generic AI 솔루션과 달리 Wokelo는 투자 연구를 위해 목적으로 지어졌으며, 알고리즘은이 분야에서 예상되는 높은 표준을 충족 할뿐만 아니라 높은 표준을 초과합니다.
채택의 주요 원동력은 Wokelo의 리더십 팀과의 긴밀한 협력으로, 기업은 어려운 전문 지식을 독점 AI 워크 플로에 포함시킬 수있었습니다. 이 깊은 사용자 정의는 Wokelo가 최고의 투자 전문가의 미묘한 의사 결정 프로세스와 일치하여 동급 최고의 신뢰성을 제공하고 엘리트 고객의 신뢰를 얻도록합니다. 이 회사들은 분석 깊이, 충실도 및 정확성을 위해 시장의 다른 도구보다 Wokelo를 선택합니다.
Wokelo는 정밀성과 적응성 외에도 실질적인 효율성을 제공합니다. 실사 타임 라인을 21 일에서 10 일로 줄이고 핵심 연구 작업을 자동화함으로써 인력 비용이 크게 줄어들면서 몇 시간 동안 수동 작업에서 선임 전문가를 해방시킵니다. 월에 5-10 배의 거래를 선별 할 수 있으므로 Wokelo를 사용하는 회사는 경쟁 우위를 확보하여 깊이 나 정확성을 손상시키지 않고 의사 결정을 가속화합니다.
Wokelo는 최첨단 AI, 깊은 커스터마이즈 및 실제 영향을 결합함으로써 중요한 세부 사항을 누락하지 않고 운영을 확장하려는 최상위 투자 및 자문 회사를위한 필수 도구로 자리 매김했습니다.
Wokelo는 투자 전문가의 기존 워크 플로우에 어떻게 통합되며 사용자로부터 어떤 피드백을 받았습니까?
Wokelo는 부문 매력 평가에서 3 천만 개 이상의 회사의 글로벌 데이터베이스에서 고위성 회사 식별에 이르기까지 전체 거래 수명주기를 자동화하여 투자 워크 플로에 원활하게 통합합니다. 심층적 인 회사 분석, 경쟁 벤치마킹 및 데이터 룸 자동화를 제공하여 지루한 파일 검토를 제거하고 실행 가능한 통찰력을 신속하게 생성합니다. Wokelo는 또한 포트폴리오 모니터링, 피어 분석을 지원하며 클라이언트 브랜딩, 클라이언트 프레젠테이션 간소화 및 회의 준비를 통해 수출하기 쉬운 PPT를 제공합니다.
사용자는 상당한 효율성 이득을보고하여 실사 타임 라인을 20 일에서 일주일로 줄이고 거래 평가 용량을 한 달에 100에서 500으로 증가시켜 거래 커버리지를 10 배로 늘립니다.
향후 5 년 안에 AI가 투자 연구 환경을 어떻게 변화시키는 것을 보십니까?
우리는 가능한 것의 표면을 긁고 있습니다. AI가 활성화됩니다 시간의 일부에 대한 엔드 투 엔드 연구. WI 심층 시장 조사 및 전문가의 통화에서 데이터 분석에 이르기까지 모든 것을 처리하고 잘 구성된 100 페이지의 데크 초안을 작성할 수있는 고 충실도 “슈퍼 에이전트”는 전통적으로 6-8 주 동안 일하는 5 명의 컨설턴트 팀이 필요한 작업을 훨씬 더 빨리 달성 할 수 있습니다. 속도와 광범위한 생산량의 도약은 새로운 수준의 생산성을 잠금 해제하여 인간 전문가가 높은 수준의 전략과 판단에 집중할 수있게 해줄 것입니다.
AI가 활성화됩니다 50–100X 더 많은 거래 파이프 라인에서. AI 중심 솔루션은 실사 및 분석의 많은 부분을 자동화함으로써 투자 관리자가 기하 급수적으로 거래 용량을 확장하여 더 많은 기회를 밝히고 이전에는 불가능한 방식으로 포트폴리오를 다각화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
가장 중요한 요소는 다음과 같습니다 증폭 인간 -AI 시너지. 이러한 “슈퍼 에이전트”가 무거운 리프팅을 시작함에 따라 AI 도구와 인간 의사 결정자 간의 협력이 중요 해집니다. AI는 규모에 따라 프로세스와 표면 통찰력을 신속하게 처리 할 것이지만, 인간의 전문 지식은 미세 조정 전략, 미묘한 결과를 해석하며 자신감있는 투자 결정을 내리는 데 필수적입니다. 이 시너지 효과는 향후 5 년간 Investment Research 환경에 걸쳐 향상된 수익과 혁신을 주도 할 것입니다.
AI 도구가 더욱 널리 퍼짐에 따라 미래에 인간 분석가와 AI 협력이 어떻게 보이나요?
AI 도구가 더욱 널리 퍼지자 인간 분석가의 미래는 AI와의 경쟁보다는 협업을 중심으로 진행될 것입니다. AI는 분석가를 대체하는 대신 강력한 증강 도구로 작용하여 반복적 인 작업을 자동화하고 분석가가 고가의 전략적 작업에 집중할 수 있도록합니다. 가장 성공적인 분석가는 AI를 워크 플로에 통합하고 생산성을 향상시키고 통찰력을 개선하며 혁신을 주도하는 법을 배우는 사람들입니다. 분석가들은 AI를 두려워하지 않고 기술을 증폭시키고 조직에 더 큰 가치를 더할 수있는 게임 변화 도구로 간주해야합니다.
궁극적으로 AI는 인간 분석가를 대체하지는 않지만 AI를 받아들이는 분석가는 그렇지 않은 사람들을 대체 할 것입니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 배우고 싶은 독자들은 방문해야합니다. 기부.
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