금융 신호 포착, AI 기업의 새로운 역할
금융 세계에서는 시장의 매수나 매도의 기회를 발견하기 위한 신호를 끊임없이 찾습니다. 일부는 고가의 분석 보고서에서 이 신호를 찾고, 다른 일부는 내부자와의 비공식 대화에서 이를 끌어냅니다. Brightwave는 이러한 신호를 공공 데이터에서 발견할 수 있도록 돕는 AI 에이전트를 제공한다고 말합니다.
Brightwave의 CEO인 Mike Conover는 이러한 공공 데이터에서 발견되지 않은 신호가 많다고 주장합니다. 그는 자산 관리자의 핵심 역할은 아직 세상에 드러나지 않은 정보를 발견하여 잘못된 가격의 자산을 식별하는 것이라고 강조하며, 이는 인류의 주의 집중력이 수행하기에 적합하지 않은 작업일 수 있다고 주장합니다.
AI가 제공하는 금융 연구 보고서
Brightwave의 AI 에이전트는 자산 관리자들을 위해 뉴스 이벤트, 기사 또는 시장 보고서를 요약하여 연구 보고서를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, Brightwave의 AI는 Goldman Sachs가 발표한 30페이지 디지털 AI 보고서를 약 5페이지로 요약할 수 있습니다. 고객은 AI 생성 보고서에서 텍스트 조각을 강조 표시하여 해당 문장의 출처를 확인하거나 특정 주제에 대해 더 깊이 파고들 수 있습니다.
이 기술은 최근 Perplexity가 출시한 새로운 금융 연구 도구의 추적 질문 기능과 유사한 것으로 보입니다. AI 에이전트를 사용한 금융 연구에 많은 스타트업이 참여 중이라지만, Brightwave의 주된 차별점은 지식 그래프라고 Conover는 말합니다. 이 그래프는 실제 세계의 실체와 그 관계를 구조적으로 표현하는 방법으로, 그가 LinkedIn 시절에 연구했던 분야입니다.
빠르게 성장하는 Brightwave
Brightwave는 이번 여름에 Decibel Partners의 주도로 600만 달러의 시드 투자를 받았습니다. 4개월 후, 또 다른 라운드로 1,500만 달러의 시리즈 A 투자를 받았으며, OMERS Ventures도 참여했습니다. 이러한 빠른 자금 조달은 Brightwave가 4개월 만에 매출을 4배 증가시켰으며, Decibel이 더 큰 펀드에 방해받지 않도록 빠르게 라운드를 종료하고자 했기 때문이라고 설명합니다.
Conover는 이전에 Databricks의 오픈 소스 AI 모델인 Dolly를 공동 개발한 경험이 있으며, 공동 창립자 Brandon Kotara는 Workday의 머신 러닝 프로젝트를 주도한 바 있습니다. Brightwave는 금융 연구 보고서를 생성하기 위해 사용하는 모델이나 공공 및 라이선스 데이터에 대한 세부 정보를 공개하지 않았지만, 뉴스 기사를 일부 활용하고 있을 가능성이 높습니다.
Conover는 뉴스 기관을 경쟁자로 보지 않으며, 콘텐츠 제작자의 권리를 존중하면서 최고의 뉴스 기관과 협력할 계획이라고 밝혔습니다.
출처 : Brightwave’s AI agent helps asset managers find signal, and it’s fundraising fast