Il private equity si basa sul giudizio – e il giudizio, a quanto pare, è straordinariamente difficile da ridimensionare. Decenni di promemoria delle trattative, modelli di sottoscrizione, note dei partner e dati di portafoglio sono sparsi in sistemi che non sono mai stati progettati per comunicare tra loro.
Ogni volta che un nuovo accordo arriva sulla scrivania di un’azienda, gli analisti ricominciano da zero, anche quando le risposte alle loro domande più urgenti sono sepolte da qualche parte nella storia dell’azienda.
Questo è il problema per cui Rowspace è stato creato ed è il motivo per cui la startup di San Francisco sta emergendo dall’ombra Un finanziamento di 50 milioni di dollari e una presentazione coraggiosa: l’intelligenza artificiale per il private equity che non si limita ad assistere il processo decisionale, ma apprende effettivamente come pensa un’azienda.
La società è stata lanciata pubblicamente con un seed round guidato da Sequoia e una serie A co-guidata da Sequoia ed Emergence Capital, con la partecipazione di Stripe, Conviction, Basis Set, Twine e un gruppo di angel investor focalizzati sulla finanza.
I primi clienti – senza nome, ma descritti come società di private equity e di credito di marca che gestiscono asset da centinaia a quasi un trilione di dollari – vivono già sulla piattaforma, con una decina di aziende di punta con valori contrattuali annuali a sette cifre.
Due laureati del MIT, un problema ostinato
Rowspace è stata fondata da Michael Manapat e Yibo Ling, che si sono incontrati come studenti laureati al MIT prima di intraprendere carriere molto diverse. Manapat ha continuato a costruire i sistemi di apprendimento automatico di Stripe che elaborano miliardi di transazioni, quindi ha contribuito a guidare l’espansione di Notion nell’intelligenza artificiale come CTO.
Ling ha intrapreso la strada della finanza: due volte CFO, ha guidato i team finanziari di Uber e Binance e ha trascorso anni a prendere decisioni sugli investimenti sintetizzando manualmente i dati su sistemi frammentati. Quando ChatGPT è stato lanciato alla fine del 2022, Ling lo ha testato su attività di due diligence e si è scontrato direttamente con lo stesso muro.
“Chiaramente c’erano molte promesse, ma semplicemente non funzionavano”, ha detto Fortuna. “Servono le informazioni giuste nel contesto giusto.” Questo divario – tra il potenziale dell’intelligenza artificiale e la realtà dei dati disordinati, proprietari e specifici delle istituzioni della finanza – è diventato la tesi fondante.
Ling, co-fondatore e COO, lo spiega chiaramente: “La maggior parte degli strumenti tecnologici non sono sufficientemente completi o sfumati per la finanza. E la maggior parte degli strumenti finanziari deve aumentare il proprio tetto tecnico. Intendiamo fare entrambe le cose.”
Come si presenta effettivamente l’intelligenza artificiale per il private equity
La piattaforma di Rowspace collega dati strutturati e non strutturati attraverso l’intera storia di un’azienda – archivi di documenti, sistemi di investimento e contabilità, vecchi PowerPoint, promemoria di affari – e applica ciò che Manapat chiama una lente nativa della finanza: una lente che riflette il modo in cui un’azienda riconcilia effettivamente le informazioni, interpreta le discrepanze e prende decisioni. Fondamentalmente, elabora tutto questo all’interno dell’ambiente cloud del cliente. I dati dell’azienda non sfuggono mai al suo controllo.
Il risultato è accessibile tramite l’interfaccia di Rowspace, all’interno di strumenti come Excel e Microsoft Teams o direttamente nell’infrastruttura dati esistente di un’azienda. Un analista al primo anno che esamina un nuovo accordo può far emergere decenni di decisioni precedenti, transazioni comparabili e modelli di sottoscrizione interni senza alzare il telefono o cercare tra unità condivise.
“La finanza è piena di decisioni ad alto rischio. In passato c’era un compromesso tra muoversi rapidamente e prendere decisioni pienamente informate e sfumate utilizzando tutti i possibili dati a disposizione di un’azienda. La nostra piattaforma di intelligenza artificiale elimina questo compromesso”, ha affermato Michael Manapat, cofondatore e CEO di Rowspace. “Stiamo costruendo intelligence specializzata che trasforma i dati di un’azienda in giudizi scalabili con il rigore richiesto dalla finanza.”
L’ambizione è catturata in una frase che Manapat utilizza internamente: “Immagina un’azienda che non dimentica mai. Dove i flussi di lavoro di un investitore esperto, che toccano molti strumenti diversi in modi specifici, possono essere codificati e moltiplicati. Quando ciò è possibile, un analista al primo anno può attingere a decenni di conoscenza istituzionale e il giudizio si adatta a quello dell’azienda invece di essere diluito”.
Perché Sequoia ed Emergence scommettono sull’intelligenza artificiale verticale
La convinzione degli investitori dietro questo aumento è di per sé un segnale che vale la pena leggere. Alfred Lin, il partner di Sequoia che ha guidato l’investimento, ha posizionato Rowspace come una risposta diretta alla domanda su quali applicazioni di intelligenza artificiale sopravvivranno all’ascesa di modelli di base sempre più capaci.
“Michael ha costruito i sistemi di machine learning di Stripe che elaborano miliardi di transazioni e ha contribuito a guidare l’espansione di Notion nell’intelligenza artificiale. Yibo è stato un leader finanziario e un investitore che ha lottato con le sfide esatte che Rowspace sta risolvendo”, ha affermato Lin, aggiungendo che sia Michael che Yibo hanno visto il problema da entrambi i lati, abbinando la profondità tecnica alla comprensione diretta di ciò di cui i clienti hanno effettivamente bisogno.
Jake Saper, socio accomandatario di Emergence Capital, è andato oltre sulla tesi dell’infrastruttura dei dati: “Stanno facendo il lavoro precedentemente impossibile di connettere dati proprietari, riconciliarli e ragionarci sopra con vero rigore. Senza queste fondamenta, non importa quali altri strumenti di intelligenza artificiale stai utilizzando.”
L’argomentazione è una netta inversione della paura che attanaglia gran parte dell’industria del software in questo momento: che i modelli di base finiranno per mercificare le applicazioni. Il punto di vista di Lin è l’opposto: i sistemi di intelligenza artificiale verticali costruiti su strati di dati proprietari e profondi sono esattamente il luogo in cui si accumula un vantaggio competitivo duraturo.
Nello specifico, per quanto riguarda l’intelligenza artificiale per il private equity, dove l’alfa è per definizione specifico dell’azienda e non replicabile, questa logica è particolarmente difficile da contestare. Il back office della gestione degli investimenti è stato silenziosamente una delle ultime frontiere che l’intelligenza artificiale generale ha faticato a superare. Rowspace ha appena raccolto 50 milioni di dollari con la premessa di sapere perché e cosa fare al riguardo.
(Foto di Spazio per righe)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
