تدعم GGV Capital US التحول الرقمي لشركة Arteria AI لإنشاء المستندات المالية

البيانات تجعل العالم يدور، ولكن فقط إذا كان بإمكانك الحصول على ما تحتاجه ومعرفة كيفية استخدامه بشكل جيد. مع وجود حوالي 90% من بيانات المؤسسة غير المنظمة، واستخدام المؤسسات لحوالي أقل من 1% من تلك البيانات لاتخاذ القرارات، فمن الواضح أن المؤسسات تواجه مشكلة كبيرة في البيانات غير المنظمة.

تعرف على Arteria AI، وهي شركة تتبع نهج البيانات أولاً في التعامل مع كل تلك البيانات غير المنظمة، مع التركيز على عقود التمويل المؤسسي.

قبل تأسيس Arteria AI، عمل المؤسسون المشاركون شيلبي أوستن وأبرار حق وجوناثان وونغ معًا في Deloitte Canada حيث أداروا البيانات والتحليلات والذكاء الاصطناعي. أخبر أوستن، الذي يتمتع بخلفية قانونية أيضًا، موقع TechCrunch أن البحث يدويًا في مئات الصفحات من الوثائق للعثور على جزء رئيسي واحد من البيانات ليس مشكلة جديدة. ومع ذلك، فإن التكنولوجيا أصبحت في الآونة الأخيرة فقط متطورة بما يكفي لحل هذه المشكلة.

وقال الرئيس التنفيذي أوستن: “كانت فكرتنا الكبرى هي كيفية إحداث ثورة في صناعة الخدمات المالية، التي تمتلك أصولًا بمئات التريليونات، وستنفق حوالي 20 تريليون دولار على تحولها التكنولوجي”. “لقد نظرنا في كيفية استخدام الأشياء، مثل الذكاء الاصطناعي، لمهاجمة هذه المشكلة الضخمة للمؤسسات واسعة النطاق. في حالتنا، كنا مفتونين بشكل خاص بالعمل المصرفي لأنه على الرغم من أن هذه المؤسسات كبيرة ومعقدة وجميلة، إلا أن الكثير منها يتطلب خبرة وظيفية حقيقية فيما يتعلق بما يحاولون تحقيقه.

كيف تعمل

قامت الشركة التي يقع مقرها في تورونتو بتشكيل فريق من الخبراء المتخصصين والتقنيين والعلماء والمحامين وتم إطلاقها في عام 2020. وهي تبني نهجًا يعتمد على البيانات أولاً للبنية التحتية الحديثة للتوثيق. تستهدف Arteria AI المؤسسات المالية العالمية وكيف يمكنها تحويل العمليات اليدوية على نطاق واسع.

ببساطة، تقوم منصة الشركة ببناء البيانات في وقت صياغة العقد. ومع إضافة الوثائق، يساعد سير العمل الذكي على تسريع الموافقات والمفاوضات وصنع القرار. وفي الوقت نفسه، توفر طبقة الرؤى نظرة، على سبيل المثال، على أي اختناقات في العملية، أو عدد التعديلات التي تم إجراؤها على قسم معين أو كيف يمكن أن تكون العملية أكثر سلاسة للعقد التالي.

كان العام الماضي وقتًا “نموًا كبيرًا في اكتساب العملاء” لشركة Arteria AI، وفقًا لأوستن. وجلبت الشركة بعضًا من أكبر عملائها من المؤسسات المالية، بما في ذلك جولدمان ساكس وسيتي. وقال أوستن إنه نتيجة لذلك، ضاعفت الشركة إيراداتها المتكررة ثلاث مرات خلال نفس الفترة.

وتعلن الآن عن جولة تمويل من السلسلة B بقيمة 30 مليون دولار بقيادة شركة GGV Capital US، بمشاركة جميع المستثمرين الرئيسيين الحاليين، بما في ذلك Illuminate Financial وInformation Venture Partners وBDC Capital وCiti. وبذلك يصل إجمالي تمويل Arteria AI إلى 50 مليون دولار حتى الآن.

حل للبيانات غير المنظمة

قال Chelcie Taylor، المستثمر في GGV، في مقابلة إن تركيز Arteria AI على المؤسسات المصرفية والمالية يعالج مشكلة البيانات غير المنظمة بطريقة مختلفة عن اللاعبين الآخرين في المجال، الذين يقومون بذلك تقليديًا من خلال وظيفة قانونية.

“تدرك Arteria أنه على الرغم من أهمية الوظيفة القانونية، إلا أن هناك أيضًا وحدات الأعمال الأخرى التي تشمل صفقات إدارة الأصول في التداول والمشتقات والسلع، تلك التي لم تتح لها الفرصة لفهم بياناتها واستخدامها بطريقة قوية ورقمية أولاً “، قال تايلور.

بالإضافة إلى ذلك، قال تايلور إن الشركة “تستفيد من الذكاء الاصطناعي بطريقة فعالة حقًا”.

“في بعض هذه العقود، خاصة في التداول على سبيل المثال، يمكن أن يكون هناك مبلغ بالدولار في زاوية صغيرة، على الصفحة اليسرى من الصفحة 92، ولكنها أهم وأهم المعلومات”. وأضاف. “تقليديًا، سيكون من مهام الإنسان مراجعة ذلك والتحقق منه مرة أخرى. يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Arteria التعرف على الفور والقول بأن هذه هي المعلومات ذات الأولوية.

البقاء ذكيا

وفي الوقت نفسه، تخطط الشركة لاستخدام الأموال في أنشطة الذهاب إلى السوق الإضافية وتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية. لا تزال شركة Arteria AI تتمتع بالذكاء مع أقل من 100 موظف، إلا أن أوستن قال إن الخطط تهدف إلى مضاعفة عدد الموظفين هذا العام.

لقد حدث بعض ذلك بالفعل بين القيادة: خلال الأشهر الأربعة الماضية، قامت شركة Arteria AI بتعيين جون والاس في منصب المدير المالي، وبيلي دوجيرتي كرئيس عالمي للخدمات المهنية، ولاري لورانس ودونا مانسفيلد لقيادة النمو.

وقال أوستن: “إننا نستثمر أيضًا في الأبحاث للتأكد من أننا نقوم بإنشاء نماذج وثيقة الصلة لعملائنا”. “لقد بدأنا نرى أننا ننجرف عبر الضفة بأكملها. بمجرد أن يفهم الناس ما نقوم به، وكيف يمكننا إحداث تأثير من منظور وظيفي، فإنهم يريدون المزيد، يريدون المزيد.