Model ML auttaa rahoituslaitoksia
rakentamaan toimintonsa alusta alkaen uudelleen tekoälyn avulla

Executive Function -sarjassamme esitellään tekoälyn käyttöönoton etulinjassa toimivien johtajien näkökulmia.

Model ML rakentaa tekoälyinfrastruktuuria, joka muuttaa johtavien rahoituspalveluyritysten toimintatapoja. Model ML:n alustassa on tarkoitukseen kehitettyjä agentteja ja sovellus, joka automatisoi kokonaisvaltaisia työnkulkuja sekä räätälöityjä tutkimuksia ja analyysejä. 

Keskustelimme toimitusjohtajan ja yhtiön toisen perustajan Chaz Englanderin kanssa siitä, miten rahoituslaitokset kehittyvät ja miten uusimmat tekoälyn saavutukset automatisoivat ja virtaviivaistavat niiden toimintoja.

Myytyämme edellisen yrityksemme veljeni ja minä ymmärsimme, ettemme pidä sijoittamisesta, mutta innostuimme automatisoimaan sijoitustoiminnan kulun GPT:n käyttämän toiminnon kutsumisen avulla.

Olimme kuusihenkinen perhetoimisto, mutta hyödyntämällä GPT‑3.5:tä käyttäviä LLM:iä tuntui kuin meillä olisi ollut 60-henkisen tiimin vahvuus.

Rakensimme Model ML:n prototyypin itsellemme emmekä suunnitelleet sen kaupallistamista. Huomattuamme tutkimustyönkulkujen automatisoinnista saatavan ymmärryksen ja tehokkuuden lisääntyneen tiesimme kuitenkin, että olimme löytäneet jotain tärkeää.

Jotkut tehtävistä, jotka ennen veivät päiviä, viikkoja tai jopa kuukausia, voidaan nyt tehdä minuuteissa tai tunneissa. Esimerkiksi neljännesvuosittaisten tulosyhteenvetojen laatiminen vei ennen tunteja. Agentit hoitavat nyt koko prosessin: ne hakevat tiedot, muotoilevat diat ja julkaisevat Powerpointin SharePointissa ilman ihmisen puuttumista asiaan. Uskon, että se tulee olemaan tämän vuoden suurin muutos – tulet aamulla paikalle, ja työ on jo valmiina.

Se pakottaa miettimään uudelleen, missä asioissa ihmiset tuovat lisäarvoa, ja kuinka yritysten on suunniteltava uudelleen se, miten tiimit toimivat tehokkaasti sekä nyt että jatkossa.

Yritykset ovat siirtämässä työntekijöitä entistä tärkeämpiin, arviointikykyä vaativiin tehtäviin. Yritysjohtajat, joiden kanssa työskentelemme, ovat ainakin meidän nähdäksemme niitä, jotka miettivät koko organisaation rakennetta uudelleen tekoälyä hyödyntävällä tavalla. Se on erittäin vaikeaa. Siksi toimimme jo varhaisessa vaiheessa konsultteina ja autamme heitä määrittelemään, missä tekoälyä voidaan nykyään parhaiten soveltaa, ja myös varmistamaan, missä se on mielestämme tehokkaimmillaan vuoden päästä. 

Huomaamme, että rahoitusalan yrityksissä työskentelevillä ihmisillä on nyt enemmän vaikutusvaltaa, ei vähemmän. Kun automaatio ottaa hoitaakseen raskaan työn, ihmiset voivat keskittyä ihmissuhteisiin ja strategiseen ajatteluun. Ne yritykset voittavat, jotka miettivät koko toimintarakenteensa uudelleen hyödyntääkseen tätä muutosta.

Taloushallinnossa tarkkuus, vaatimustenmukaisuus ja työnkulkujen sopivuus eivät ole valinnaisia asioita, vaan välttämättömiä. Tähän tarkkuuteen yleiskäyttöiset työkalut eivät pysty. Model ML on alusta alkaen kehitetty rahoituspalveluja varten kahdella kriittisellä tasolla.

Olemme ensinnäkin rakentaneet ja hienosäätäneet agenttikerroksessa järjestelmiä, jotka on tarkoitettu analysoimaan ja käsittelemään rahoitusalan ammattilaisten päivittäin käyttämiä, strukturoituja ja strukturoimattomia tietoja Sharepointin kaltaisissa työkaluissa ja yleisissä tietojoukoissa, kuten Capital IQ:ssa, FactSetissä ja Crunchbasessa, jotka voivat olla satojen taulukoiden ja 20 teratavujen pituisia. Vuosi sitten oli lähes mahdotonta rakentaa agenttia näiden tietojoukkojen pohjalta. Nämä eivät ole vain malleja, jotka vastaavat kysymyksiin, vaan ne tiedostavat asiayhteyden, ymmärtävät skeemoja, kirjoittavat koodia ja hakevat tietoa monitahoisista teratavujen kokoisista tiedoista. 

Toiseksi on olemassa sovelluskerros: käyttöliittymä, jonka kautta käyttäjät ovat vuorovaikutuksessa agenttien kanssa, jotka on suunniteltu erityisesti rahoitusta varten. Se tarjoaa yrityksille työkalut sellaisten agenttien rakentamiseen, jotka automatisoivat koko työnkulun ja mahdollistavat aiemmin saavuttamattomat analyysit. Käyttötapauksia tulee päivittäin kymmeniä uusia, ja meillä on tuhansia käyttötapauksia ja asiakkaat saavat useimmat niistä heti käyttöönsä rekisteröityessään.

Jokaisen uuden mallin julkaisun yhteydessä olemme nähneet merkittäviä edistysaskeleita, jotka olemme kanavoineet välittömiksi hyödyiksi asiakkaillemme. Edistyminen esimerkiksi päättelyssä ja koodauskyvyssä on tehnyt eräistä tuotteemme osa-alueista valtavasti parempia. Viimeksi OpenAI o3‑pro, o3, o4-mini ja GPT‑4.1 -mallien julkaisun myötä nämä uudet mallit ovat tuoneet huomattavia parannuksia päättelyyn, multimodaalisiin ominaisuuksiin, ohjeiden seuraamiseen ja työkalujen integrointiin. Suurempien konteksti-ikkunoiden ja edistyneempien päättelyominaisuuksien ansiosta pystymme nykyään avaamaan kokonaisvaltaisia työnkulkuja. Nyt käyttäjät voivat yhdistää tiedonkeruu-, analyysi- ja esitystehtävät toisiinsa ja tuottaa valmiiksi muotoiltuja tuotoksia täysin itsenäisesti. 

Mielestäni syvällisin edessä oleva muutos on työnkulun kokonaisvaltainen automatisointi, jossa järjestelmät toimivat valvontatorneina, jotka valvovat digitaalisten työntekijöiden armeijaa. Kun agentit ottavat hoitaakseen mutkikkaampia, monivaiheisia tehtäviä koko digitaalisessa universumissa, jopa käyttöliittymä ja tapa, jolla olemme vuorovaikutuksessa laitteiston kanssa, alkavat muuttua. Tämä on luultavasti askeleen pidemmällä kuin 12 kuukauden päästä, mutta siihen suuntaan olemme menossa.

Seuraavaksi on vuorossa todella autonomisia agentteja, joita voit rakentaa tuotteeseemme. Agenttimme pystyvät toteuttamaan kehittyneitä työnkulkuja, jotka keräävät, analysoivat ja esittelevät tietoja CRM:stä, sähköposteista, tiedostoista, ulkoisilta tiedontoimittajilta, kokouspöytäkirjoista ja muista lähteistä. Nämä agentit eivät vain odota ohjeita, vaan ennakoivat, mitä on tehtävä, oli se sitten jaksoittaista (päivittäin, viikoittain, kuukausittain, neljännesvuosittain tai vuosittain) tai reaalimaailman tapahtumien käynnistämää – kuten jos kysyisit jotain tiimin jäseneltä kokouksen jälkeen, tai vastauksena sähköpostiin.

Todellinen muutos on siinä, että nämä työnkulut suoritetaan alusta loppuun automaattisesti, syvällisesti päättelemällä ja ohjaamalla kaikkia järjestelmiäsi. Tuotokset voisivat olla yhtä laajoja kuin 100-sivuinen PowerPoint, ja ne voitaisiin rakentaa kokonaan koneellisesti – nopeampia, johdonmukaisempia ja käytettävissä 24/7.

Tämä on tulevaisuus: itsenäiset digitaaliset tiimit, jotka hoitavat liiketoimintaa edistäviä työnkulkuja paremmin, nopeammin ja kaiken aikaa.

Uskomme, että tekoälyä hyödyntävät yritykset näyttävät rakenteellisesti erilaisilta. Vähemmän kerroksia, nopeammat jaksot, tiiviimmät palautteen ketjut. Olemme omaksuneet matalan organisaatiorakenteen. Arniella [toinen perustajista] ja minulla on molemmilla kaksinumeroinen määrä suoria raportoijia. Se voi kuulostaa hurjalta, mutta tekoäly tekee siitä hallittavaa. Kaikki kahdenkeskiset tapaamiset ovat tekoälyavusteisia. Muistiinpanot, työlistat, asiayhteys, kaikki on yksinkertaistettu. Sen ansiosta voimme toimia nopeammin ja pysyä lähempänä itse tuotetta. Uskomme, että nykyaikaiset yritykset toimivat niin: ne muistuttavat enemmän valvontatorneja kuin erillisiä hierarkioita.

Osa ketteryyttä on panostaa siihen, että ekosysteemi ja perusmallit paranevat. Avainasemassa on se, ja tämä on ehkä osa yrittäjämäistä ajattelutapaa ja insinööriorganisaatioiden toimintaa, ettei koodiin suhtauduta tunteella. Ennen rakensimme itse kaiken: agenttiabstraktiot, palveluliitännät, koko systeemin. Jos OpenAI tai avoimen lähdekoodin yhteisö toimittaa jotain parempaa – kuten OpenAI:n agentti-SDK:n tai MCP-yhdistimet – me vain nyt kytkemme ne ja poistamme oman koodimme. 

Olemme siirtyneet käyttämään OpenAI:n Agent SDK:ta ja MCP-työkaluja agenttisilmukoiden, työkalukutsujen, turvasääntöjen ja integraatioiden käsittelyyn, ja olemme voineet siirtyä eteenpäin vähemmällä ylläpidolla nopeampia innovaatioita varten.

Emme yritä voittaa ylläpitämällä infrastruktuuria, vaan tuottamalla lisäarvoa asiakastulosten kautta.

Model ML käyttää OpenAI:n API-alustaa, mukaan lukien GPT‑4.1, OpenAI o3 ja Agents SDK, käyttääkseen agenttejaan, automaatioitaan ja sisäisiä työkalujaan.