Terminal X с GPT‑6.1: 88,6% совпадений с оценками инвесторов

Конкурентное преимущество инвестиционной компании складывается от сделки к сделке, но опыт и логика, стоящие за каждым решением, обычно хранятся лишь в головах нескольких ведущих инвесторов. Когда они уходят, у компании возникает то, что Terminal X⁠(открывается в новом окне) называет долгом памяти: документы могут сохраниться, но логика решений теряется.

Операционная система Capital Memory от Terminal X призвана погасить этот долг. Инженеры компании по внедрению — бывшие специалисты по финансам и инвестициям из JPMorgan и Blackstone — работают бок о бок с инвестиционными командами каждого клиента. Они проектируют агентную архитектуру компании и воплощают ее инвестиционный подход в агентах, которые принадлежат самой компании и развертываются на ее локальной инфраструктуре или в ее облаке.

За рассуждения этих агентов отвечают модели OpenAI, в том числе GPT‑6.1 Sol и GPT‑6 Luna. А Eval Agent от Terminal X оценивает результаты работы агентов по стандартам компании. С GPT‑6.1 Sol агент Eval Agent выявлял примерно на 25% больше рекомендаций, выходящих за рамки инвестиционного мандата фонда. При выполнении тех же рабочих процессов стоимость запроса была примерно на 30% ниже, чем у ближайшей по результатам модели.

Для каждого клиента Terminal X создает агентов, призванных инвестировать так, как это делают лучшие инвесторы компании. Инженеры Terminal X неделями работают на территории клиента: восстанавливают логику подготовки меморандумов, которым доверяют в компании, и фиксируют процессы, которые никогда не были описаны. Например, как кредитное подразделение проверяет заемщика или к каким источникам обращается команда совместных инвестиций перед подготовкой меморандума.

Затем эти процессы воплощаются в сотнях агентов, настроенных под классы активов и стратегии, с отдельными субагентами для каждого этапа инвестирования. GPT‑6.1 Sol отвечает за этапы, где нужны взвешенные суждения и огромное контекстное окно: формирование инвестиционной идеи, выявление ключевых факторов и оценка соответствия инвестиционному мандату компании. GPT‑6 Luna выполняет массовые операции, где экономный расход токенов важнее глубины анализа.

Агенты работают внутри закрытой комнаты данных каждой компании — выделенной среды для обмена конфиденциальными инвестиционными данными и управления ими. Агенты обрабатывают документы на английском, корейском, японском и китайском языках и сохраняют полученные знания в корпоративной памяти. Это запись с историей версий о том, как конкретное подразделение принимает решения определенного типа: она включает прошлые анализы, решения комитетов, инструкции для рабочих процессов и позиции компании.

Инженеры превращают каждую запись памяти в воспроизводимый рабочий процесс на платформе Terminal X. Здесь каждый запрос в рабочей среде доступен для аудита с полной историей: выполненными шагами, найденными источниками, использованной моделью и рассуждениями.

По данным Terminal X, этот подход обеспечивает клиентам значительную экономию. Так, одна компания прямых инвестиций сообщила об экономии 2,4 млн долларов в годовом выражении благодаря автоматизации комплексной проверки и подготовки инвестиционных меморандумов.

Чтобы проверять ответы агентов на соответствие собственным стандартам компании, Terminal X создала Eval Agent. Это управляемый рабочий процесс на базе GPT‑6.1 Sol и других моделей OpenAI, который проверяет каждый ответ агента так, как вице-президент проверяет работу аналитика.

Eval Agent проверяет каждый ответ по системе из 54 критериев. Он выясняет: из правильных ли источников взяты цифры, данные по аналогам, консенсус-прогнозы и цитаты? Убедительна ли аргументация? Согласуется ли рекомендация с позицией компании?

По каждому критерию выносится вердикт: проверка пройдена или не пройдена. Для каждой неудачной проверки указывается причина в одну строку и более подходящий источник или исправленный текст. Все это становится записью памяти. Например, пропущенный источник, неверно выбранный аналог или инвестиционная идея, расходящаяся с позицией компании, превращаются в новую инструкцию для рабочего процесса или новый тестовый сценарий для соответствующего подразделения.

«Каждый ответ проходит оценку, а каждое исправление аналитика помогает системе чуть лучше понять, как работает эта компания, — говорит Кен Ли, сооснователь и технический директор Terminal X. — Поэтому чем дольше компания пользуется системой, тем больше та мыслит как ее собственная команда».

Terminal X выбирает модели по результатам собственных оценок. На выборке из 500 оценок выводы Eval Agent на базе GPT‑6.1 Sol совпали с выводами старшего эксперта в 88,6% случаев против 86,4% у ближайшей по результатам модели — улучшение на 220 базисных пунктов.

Один из типов ошибок, в выявлении которых GPT‑6.1 Sol оказалась сильнее, — отклонение от инвестиционного стиля. Например, мандат фонда выкупа компаний предполагает поиск публичных компаний, торгующихся ниже стоимости чистых активов, для выкупа с последующим уходом с биржи, оценку бизнеса и структурирование финансирования. Когда сценарные модели указывают на разворот рынка, в рекомендациях по сделкам начинают появляться вложения в проблемный долг или финансирование для спасения бизнеса. Eval Agent на базе GPT‑6.1 Sol выявил примерно на 25% больше таких отклонений, чем ближайшая по результатам модель.

Экономный расход токенов GPT‑6.1 Sol при работе с длинным контекстом позволил Terminal X выстроить более глубокую проверку в рамках прежнего бюджета. Сначала инвестиционная идея проверяется на соответствие мандату фонда, затем сопоставляется с его недавними сделками. Если выводы неоднозначны, проверка проводится повторно, а агент согласует результаты перед подготовкой отчета.

Такая углубленная проверка выявила проблемы в сделках, которые сопоставимая модель одобрила за один проход. Кроме того, GPT‑6.1 Sol выполняла те же рабочие процессы с сопоставимой скоростью, но стоимость запроса была примерно на 30% ниже, чем у ближайшей по результатам модели.

С помощью GPT‑6.1 Sol и GPT‑6 Luna компания Terminal X создала 1 700 записей корпоративной памяти и выполнила более 1 миллиона индивидуально настроенных рабочих процессов. Число активных пользователей за неделю достигло 81% от числа активных пользователей за месяц.

Следующий шаг Terminal X — расширить корпоративную память с уровня подразделений до уровня отдельных сотрудников, чтобы фиксировать подход каждого инвестиционного специалиста не только по его описанию, но и по тому, как он применяется на практике.

Для Хёна, сооснователя и генерального директора Terminal X, именно в этом суть: «В следующем десятилетии победят компании, которые будут владеть своим опытом принятия решений в виде данных. Наша задача — сделать качество этих решений измеримым, чтобы этот опыт можно было сохранять, совершенствовать и использовать снова».