Terminal X khớp 88,6% nhận định nhà đầu tư kỳ cựu nhờ GPT‑6.1

Lợi thế của một công ty đầu tư được xây dựng qua từng thương vụ, nhưng khả năng phán đoán đằng sau mỗi quyết định thường chỉ nằm trong đầu một vài nhà đầu tư kỳ cựu. Khi họ rời đi, công ty phải gánh thứ mà Terminal X⁠(mở trong cửa sổ mới) gọi là món nợ trí nhớ: công ty có thể giữ lại tài liệu, nhưng mất đi cách suy luận.

Hệ điều hành Capital Memory của Terminal X được thiết kế để từng bước trả món nợ đó. Các kỹ sư triển khai tại chỗ của công ty, vốn là chuyên gia tài chính và đầu tư tại JPMorgan và Blackstone, làm việc trực tiếp với đội ngũ đầu tư của từng khách hàng, thiết kế kiến trúc tác nhân và mã hóa cách thức đầu tư của công ty thành các tác nhân do chính công ty sở hữu, được triển khai tại chỗ hoặc trên đám mây riêng.

Các mô hình OpenAI, bao gồm GPT‑6.1 Sol và GPT‑6 Luna, đảm nhiệm việc suy luận bên trong những tác nhân đó. Còn Eval Agent của Terminal X chấm điểm đầu ra của các tác nhân theo tiêu chuẩn của công ty. GPT‑6.1 Sol giúp Eval Agent phát hiện thêm khoảng 25% khuyến nghị lệch khỏi phạm vi đầu tư của quỹ và chạy cùng các quy trình với chi phí mỗi truy vấn thấp hơn khoảng 30% so với mô hình tốt thứ hai.

Với mỗi khách hàng, Terminal X xây dựng các tác nhân được thiết kế để đầu tư theo cách của những nhà đầu tư giỏi nhất trong công ty. Các kỹ sư Terminal X dành nhiều tuần làm việc tại chỗ với khách hàng, phân tích ngược các bản ghi nhớ đáng tin cậy của công ty để tái dựng cách làm và ghi nhận những quy trình chưa từng được văn bản hóa, chẳng hạn cách bộ phận tín dụng sàng lọc bên vay hoặc những nguồn mà nhóm đồng đầu tư tra cứu trước khi soạn bản ghi nhớ.

Tiếp theo, những quy trình đó được mã hóa vào hàng trăm tác nhân, tùy chỉnh theo loại tài sản và chiến lược, với các tác nhân phụ cho từng giai đoạn đầu tư. GPT‑6.1 Sol xử lý các giai đoạn đòi hỏi khả năng phán đoán và cửa sổ ngữ cảnh rất lớn: tổng hợp luận điểm đầu tư, xác định những yếu tố then chốt cần cân nhắc và đánh giá mức độ phù hợp với phạm vi đầu tư của công ty. GPT‑6 Luna thực hiện các bước có khối lượng xử lý lớn, nơi hiệu quả sử dụng token quan trọng hơn chiều sâu phân tích.

Các tác nhân hoạt động trong phòng dữ liệu riêng của từng công ty, một môi trường chuyên dụng để doanh nghiệp chia sẻ và quản lý dữ liệu đầu tư nhạy cảm. Các tác nhân xử lý tài liệu bằng tiếng Anh, tiếng Hàn, tiếng Nhật và tiếng Trung, rồi lưu những gì học được thành Bộ nhớ của công ty: một bản ghi có quản lý phiên bản về cách một bộ phận đưa ra một loại quyết định, bao gồm các phân tích trước đây, quyết định của ủy ban, hướng dẫn quy trình và quan điểm đầu tư của công ty.

Các kỹ sư chuyển từng Bộ nhớ thành quy trình có thể lặp lại trên nền tảng Terminal X, nơi mọi truy vấn trong môi trường vận hành thực tế đều có thể được kiểm tra qua đầy đủ dấu vết: các bước đã thực hiện, nguồn đã truy xuất, mô hình đã dùng và quá trình suy luận.

Theo Terminal X, cách tiếp cận này giúp khách hàng tiết kiệm đáng kể, trong đó có một công ty đầu tư vốn cổ phần tư nhân báo cáo khoản tiết kiệm quy đổi theo năm là 2,4 triệu USD nhờ tự động hóa quy trình thẩm định và lập bản ghi nhớ đầu tư.

Để kiểm tra câu trả lời của các tác nhân theo tiêu chuẩn riêng của công ty, Terminal X đã xây dựng Eval Agent. Đây là một quy trình được điều phối trên GPT‑6.1 Sol và các mô hình OpenAI khác, được thiết kế để đọc mọi đầu ra của tác nhân như cách một phó chủ tịch xem xét công việc của chuyên viên phân tích.

Eval Agent kiểm tra từng đầu ra theo bộ 54 tiêu chí đánh giá. Tác nhân này đặt câu hỏi: Các số liệu, dữ liệu so sánh, số liệu đồng thuận và trích dẫn có được lấy từ đúng nguồn không? Lập luận có vững chắc không? Khuyến nghị có bám sát quan điểm đầu tư của công ty không?

Mỗi lần kiểm tra đều cho kết quả đạt hoặc không đạt. Mỗi kết quả không đạt đều kèm lý do trong một dòng cùng nguồn phù hợp hơn hoặc nội dung đã sửa, rồi được lưu thành một Bộ nhớ. Ví dụ, một nguồn bị bỏ sót, một đối tượng so sánh không phù hợp hoặc một luận điểm lệch khỏi quan điểm đầu tư của công ty sẽ được mã hóa thành hướng dẫn quy trình mới hoặc ca kiểm thử mới cho bộ phận đó.

“Mọi câu trả lời đều được đánh giá, và mỗi chỉnh sửa của chuyên viên phân tích đều giúp hệ thống hiểu thêm một chút về cách công ty đó làm việc”, Ken Lee, đồng sáng lập kiêm CTO của Terminal X, cho biết. “Vì vậy, công ty càng sử dụng lâu, hệ thống càng tư duy giống đội ngũ của họ.”

Terminal X lựa chọn mô hình dựa trên kết quả đánh giá riêng. Trong 500 nhận định được chấm điểm, Eval Agent chạy trên GPT‑6.1 Sol đồng ý với chuyên gia đánh giá cấp cao trong 88,6% trường hợp, so với 86,4% của mô hình tốt thứ hai, tương đương mức cải thiện 220 điểm cơ bản.

Một loại lỗi mà GPT‑6.1 Sol phát hiện tốt hơn là lệch phong cách đầu tư. Ví dụ, nhiệm vụ đầu tư của một quỹ mua lại là tìm các doanh nghiệp có thể mua lại để hủy niêm yết, đang giao dịch dưới giá trị tài sản ròng (NAV), thẩm định doanh nghiệp và xây dựng cấu trúc tài trợ. Khi các mô hình kịch bản cho thấy thị trường có thể đảo chiều, các đề xuất thương vụ bắt đầu chuyển sang khuyến nghị đầu tư vào nợ của doanh nghiệp gặp khó khăn hoặc cung cấp vốn giải cứu. Eval Agent chạy trên GPT‑6.1 Sol phát hiện thêm khoảng 25% trường hợp lệch hướng như vậy so với mô hình tốt thứ hai.

Khả năng sử dụng token hiệu quả của GPT‑6.1 Sol khi xử lý ngữ cảnh dài giúp Terminal X xây dựng quy trình rà soát chuyên sâu hơn trong cùng ngân sách. Luận điểm đầu tư trước tiên được kiểm tra dựa trên phạm vi đầu tư của quỹ, sau đó được đối chiếu với các thương vụ gần đây của quỹ. Những kết luận chưa chắc chắn được đánh giá lại, rồi tác nhân đối chiếu và thống nhất kết quả trước khi báo cáo.

Quy trình rà soát chuyên sâu hơn đó đã đánh dấu những thương vụ mà một mô hình tương đương chỉ kiểm tra một lượt đã cho qua. GPT‑6.1 Sol cũng chạy cùng các quy trình với chi phí mỗi truy vấn thấp hơn khoảng 30% so với mô hình tốt thứ hai, ở tốc độ tương đương.

Sử dụng GPT‑6.1 Sol và GPT‑6 Luna, Terminal X đã xây dựng 1.700 Bộ nhớ cho các công ty, chạy hơn 1 triệu quy trình tùy chỉnh và đạt số người dùng hoạt động hằng tuần bằng 81% số người dùng hoạt động hằng tháng.

Bước tiếp theo của Terminal X là mở rộng Bộ nhớ của công ty từ cấp bộ phận đến từng cá nhân, để ghi nhận tiêu chuẩn của mỗi chuyên gia đầu tư qua cách họ thực sự áp dụng, chứ không chỉ qua cách họ mô tả.

Với Hyun, đồng sáng lập kiêm CEO của Terminal X, đó chính là mục tiêu: “Những công ty giành chiến thắng trong thập kỷ tới sẽ sở hữu năng lực phán đoán của mình dưới dạng dữ liệu. Công việc của chúng tôi là làm cho năng lực phán đoán đó có thể đo lường được, để có thể lưu giữ, cải thiện và tái sử dụng.”