42AI привлекла $62,5 млн на модель поведения трейдеров
Израильский стартап 42AI вышел из скрытого режима и сообщил о посевном финансировании на $62,5 млн. Компания разрабатывает «поведенческую мировую модель» для оценки вероятности решений людей; сейчас система используется у 10 крупных брокеров для управления ликвидностью, маржинальными требованиями и риском хеджирования.
Основатели 42AI Амит Гал-Ор и Эхуд Эзра утверждают, что модель не пытается буквально определить следующее действие клиента. Её задача — оценить распределение вероятностей, исходя из устойчивых поведенческих склонностей человека в меняющихся обстоятельствах.
Как устроен поведенческий профиль
В финансовом сценарии платформа анализирует уже имеющиеся у брокера записи о клиенте: прохождение KYC, онбординг, обращения в поддержку, переводы средств и операции покупки или продажи бумаг. При разговорах с поддержкой учитываются, в частности, тональность, голос и частота обращений, а затем эти наблюдения сопоставляются с поведением на рынке.
42AI преобразует наблюдения в математические представления характеристик и передаёт их в мировую модель на архитектуре transformer. Для текстовых объяснений прогнозов применяется отдельная языковая модель. По словам Эзры, обучение должно сохранять базовые склонности в симуляциях: если обычно осторожного клиента система внезапно представляет склонным к риску, результат считается неверным.
Компания работала над подходом три года, объединив психологические исследования с данными нейронауки и генетики. Сначала команда изучала тысячи участников с помощью психологических оценок и поведенческих сценариев, затем подключила государственные и биобанковские наборы данных, охватывающие более 2 млн человек. Гал-Ор сказал, что клиентские массивы теперь охватывают почти 30 млн человек.
Метрики и пределы точности
42AI заявляет о 98% точности при прогнозировании рыночных сделок, но Гал-Ор уточнил смысл показателя: речь идёт о том, укладывается ли поток сделок в предсказанный диапазон, а не о верном предсказании каждой отдельной операции. Для направления и объёма торгов компания называет F1-меру от 0,8 до 0,85. Эта метрика отражает баланс между правильными срабатываниями, ложными тревогами и пропущенными событиями.
Основатели признают, что доступных системе данных недостаточно, чтобы учесть весь жизненный опыт человека. Точность также снижается, когда отсутствует важный ситуативный контекст: например, трейдер меняет стратегию после совета друга или коллеги.
Применение и вопросы использования данных
Клиенты платят 42AI фиксированную сумму либо долю созданной платформой ценности. Гал-Ор сообщил о семизначной выручке и заявил, что один брокер получил около $30 млн дополнительной ценности от динамического хеджирования. При этом компания не раскрыла детали расчётов и конкретный объём выручки.
42AI подчёркивает, что модели не нужны персональные идентифицирующие сведения: система не знает, кем является человек. Однако она всё равно строит индивидуальные поведенческие профили на основе связанных действий клиента. Эзра согласился, что возможность предугадывать поведение клиентов может быть использована в интересах брокера. Основатели сослались на регулирование, мониторинг и внутренний этический комитет, но не уточнили механизмы, которые ограничат такое использование заказчиками.
Помимо финансов, стартап изучает применение технологии в играх, предотвращении мошенничества и кибербезопасности, а в дальнейшем — для роботов и ИИ-агентов. Для каждой новой области модели потребуется обучение правилам и контексту. Бизнесу при оценке подобных систем важно отдельно проверять трактовку метрик, правовые основания для обработки поведенческих данных и меры, защищающие интересы профилируемых клиентов.