Terminal X: acord de 88,6% cu investitorii seniori, cu GPT‑6.1

Avantajul competitiv al unei firme de investiții se construiește tranzacție cu tranzacție, dar discernământul din spatele fiecărei decizii se află, de obicei, doar în mintea câtorva investitori seniori. Când aceștia pleacă, firma acumulează ceea ce Terminal X⁠(se deschide într-o fereastră nouă) numește o datorie de memorie: firma poate păstra documentele, dar pierde raţionamentul.

Sistemul de operare Capital Memory al Terminal X este conceput pentru a reduce această datorie. Inginerii companiei care lucrează direct la sediul clienților, foști profesioniști în finanțe și investiții la JPMorgan și Blackstone, colaborează cu echipele de investiții ale fiecărui client, proiectează arhitectura bazată pe agenți a firmei și transpun modul în care aceasta investește în agenți deținuți de firmă, implementați în infrastructura locală sau în propriul cloud.

Modelele OpenAI, inclusiv GPT‑6.1 Sol și GPT‑6 Luna, asigură raţionamentul acestor agenți. Iar Eval Agent de la Terminal X evaluează rezultatele agenților în raport cu standardele firmei. GPT‑6.1 Sol a ajutat Eval Agent să detecteze cu circa 25% mai multe recomandări care se abăteau de la mandatul unui fond și a executat aceleași fluxuri de lucru la un cost pe interogare cu aproximativ 30% mai mic decât modelul clasat pe locul al doilea.

Pentru fiecare client, Terminal X creează agenți concepuți să investească așa cum o fac cei mai buni investitori ai firmei. Inginerii Terminal X petrec săptămâni la sediul clientului, reconstituind logica memorandumurilor pe care firma se bazează și documentând procese care nu au fost niciodată consemnate, cum ar fi modul în care echipa de credit analizează un debitor sau sursele pe care echipa de coinvestiții le consultă înainte de a redacta un memorandum.

Apoi, aceste procese sunt transpuse în sute de agenți, adaptați în funcție de clasa de active și de strategie, cu subagenți pentru fiecare etapă a investiției. GPT‑6.1 Sol gestionează etapele care necesită discernământ și o fereastră contextuală foarte mare: sintetizarea tezei de investiții, identificarea aspectelor esențiale și evaluarea compatibilității cu mandatul firmei. GPT‑6 Luna execută etapele cu volum mare de procesare, în care eficiența utilizării tokenurilor contează mai mult decât profunzimea analizei.

Agenții lucrează în camera de date privată a fiecărei firme, un mediu dedicat companiilor pentru partajarea și gestionarea datelor sensibile privind investițiile. Agenții procesează documente în engleză, coreeană, japoneză și chineză și stochează ceea ce învață într-o Memorie a firmei: o evidență cu versiuni a modului în care o echipă ia un anumit tip de decizie, care include analizele anterioare, deciziile comitetului, instrucțiunile de lucru și perspectivele firmei.

Inginerii transformă fiecare Memorie într-un flux de lucru repetabil pe platforma Terminal X, unde fiecare interogare din mediul de producție poate fi auditată pe baza istoricului complet: pașii urmați, sursele consultate, modelul utilizat și raţionamentul.

Potrivit Terminal X, această abordare le aduce clienților economii semnificative. De exemplu, o firmă de private equity a raportat economii anualizate de 2,4 milioane de dolari datorită automatizării fluxurilor de due diligence și de redactare a memorandumurilor de investiții.

Pentru a verifica răspunsurile agenților în raport cu propriul standard al firmei, Terminal X a creat Eval Agent. Acesta este un flux de lucru orchestrat, bazat pe GPT‑6.1 Sol și alte modele OpenAI, conceput să analizeze fiecare rezultat al unui agent așa cum un vicepreședinte verifică munca unui analist.

Eval Agent verifică fiecare rezultat pe baza unei grile cu 54 de criterii. Întrebările sale sunt: datele numerice, comparabilele, estimările de consens și citatele provin din sursele potrivite? Este argumentația solidă? Se aliniază recomandarea cu perspectiva firmei?

Fiecare verificare se încheie cu un verdict: admis sau respins. Fiecare respingere include o justificare de un rând și o sursă mai bună sau un text corectat și devine o Memorie. De exemplu, o sursă omisă, o comparabilă greșită sau o teză care se abate de la perspectiva firmei este transpusă într-o nouă instrucțiune de lucru sau într-un nou caz de testare pentru echipa respectivă.

„Fiecare răspuns este evaluat, iar fiecare corecție făcută de analist învață sistemul câte ceva în plus despre modul în care lucrează firma”, spune Ken Lee, cofondator și director tehnologic al Terminal X. „Așadar, cu cât o firmă îl folosește mai mult, cu atât sistemul gândește mai mult ca propria ei echipă.”

Terminal X alege modelele pe baza rezultatelor propriilor evaluări. Din 500 de aprecieri evaluate, Eval Agent bazat pe GPT‑6.1 Sol a fost de acord cu evaluatorul uman senior în 88,6% din cazuri, față de 86,4% pentru modelul clasat pe locul al doilea: o îmbunătățire de 220 de puncte de bază.

Un tip de eroare la care GPT‑6.1 Sol a avut rezultate superioare este abaterea de la stilul de investiții. De exemplu, mandatul unui fond de buyout este să identifice companii cotate sub valoarea activului net (VAN), care pot fi achiziționate și retrase de la bursă, să evalueze viabilitatea investiției și să structureze finanțarea. Când modelele de scenarii sugerează o schimbare de direcție a pieței, recomandările de tranzacții încep să vizeze poziții în datorii ale companiilor în dificultate sau finanțări de salvare. Eval Agent bazat pe GPT‑6.1 Sol a detectat cu circa 25% mai multe astfel de abateri decât modelul clasat pe locul al doilea.

Eficiența GPT‑6.1 Sol în utilizarea tokenurilor pentru sarcini cu context lung i-a permis Terminal X să creeze un flux de verificare mai aprofundat, în limita aceluiași buget. Teza este verificată mai întâi în raport cu mandatul fondului, apoi cu tranzacțiile sale recente. Evaluările cu verdict incert sunt reluate, iar agentul reconciliază rezultatele înainte de raportare.

Această verificare mai aprofundată a semnalat tranzacții pe care un model comparabil le aprobase după o singură verificare. GPT‑6.1 Sol a executat, de asemenea, aceleași fluxuri de lucru la un cost pe interogare cu circa 30% mai mic decât modelul clasat pe locul al doilea, la o viteză similară.

Folosind GPT‑6.1 Sol și GPT‑6 Luna, Terminal X a creat 1.700 de Memorii pentru firme, a executat peste 1 milion de fluxuri de lucru personalizate și a ajuns la un număr de utilizatori activi săptămânal egal cu 81% din numărul utilizatorilor activi lunar.

Următorul pas pentru Terminal X este extinderea Memoriilor firmelor de la nivelul echipelor la cel individual, astfel încât standardul fiecărui profesionist în investiții să fie surprins așa cum este aplicat, nu doar așa cum este descris.

Pentru Hyun, cofondator și director general al Terminal X, acesta este scopul: „Firmele care vor câștiga în următorul deceniu vor deține propriul discernământ sub formă de date. Rolul nostru este să facem acest discernământ măsurabil, ca să poată fi păstrat, îmbunătățit și reutilizat.”