Борьба за освоение электронных таблиц с помощью ИИ еще не окончена. Новая компания Meridian вышла из режима скрытности с более комплексным подходом к агентному финансовому моделированию на основе интегрированной среды разработки (IDE) — и с большим объемом финансирования для его развития. В среду компания объявила о привлечении 17 миллионов долларов в рамках посевного финансирования при оценке после инвестиций в 100 миллионов долларов.
«Наша цель — сделать финансовое моделирование и электронные таблицы гораздо более предсказуемыми и поддающимися аудиту», — сказал генеральный директор и соучредитель Джон Линг в интервью TechCrunch. «Как можно сократить процесс, который традиционно занимал несколько часов, до 10 минут?»
Раунд финансирования возглавили Andressen Horowitz и General Partnership при участии QED Investors, FPV Ventures и Litquidity Ventures. Компания заявляет, что в настоящее время работает с командами Decagon и OffDeal, и только в декабре подписала контракты на сумму 5 миллионов долларов.
Агенты Excel стали популярной целью для стартапов в области искусственного интеллекта, отчасти из-за высокой стоимости финансового анализа, проводимого человеком. Но если предыдущие агенты Excel, такие как Shortcut AI, интегрировали агентов непосредственно в Excel, то Meridian работает как автономное рабочее пространство, больше похожее на курсор. Это позволяет приложению функционировать как интегрированная среда разработки (IDE), интегрируя источники данных и другие внешние ссылки, которые в противном случае могли бы создавать проблемы.
В команду Meridian, базирующуюся в Нью-Йорке, входят как бывшие сотрудники компаний, занимающихся искусственным интеллектом, таких как Scale AI и Anthropic, так и ветераны финансовой сферы из таких фирм, как Goldman Sachs.
Как описывает это Линг, главная проблема Meridian — это строгие требования финансовых клиентов, которые часто противоречат недетерминированной природе моделей искусственного интеллекта.
«Если вы обратитесь к десяти разным инженерам-программистам в Google и захотите добавить в приложение какую-нибудь новую функцию, вы, вероятно, получите десять совершенно разных вариантов реализации. И это совершенно нормально, — говорит Линг. — Но если вы обратитесь к десяти банковским аналитикам в Goldman Sachs и попросите десять моделей оценки компании, вы, вероятно, получите десять почти идентичных рабочих тетрадей».
В результате команда Meridian проделала значительную работу по повышению проверяемости и детерминированности своих результатов, сохранив при этом гибкость инструментов на основе LLM. В итоге получилось сочетание агентного ИИ и более традиционных инструментов, что сводит к минимуму «галлюцинации», замедляющие многие корпоративные внедрения.
«Наша цель — полностью исключить элемент неуверенности из процесса разработки модели LLM», — говорит Линг. «Вы точно знаете, как работает логика, и можете точно увидеть, откуда берутся все эти предположения или что-либо еще, что входит в модель».
Источник: techcrunch.com
