Syarikat dalam bidang perkhidmatan kewangan dan insurans hidup dan mati dengan data mereka - khususnya, seberapa baik mereka dapat menggunakannya untuk memahami apa yang akan dilakukan orang dan perniagaan selepas ini, suatu proses yang semakin dikuasai oleh AI. Sekarang, sebuah startup bernama Finbourne, yang diasaskan dari pusat kewangan London, telah membangunkan platform untuk membantu syarikat kewangan mengatur dan menggunakan lebih banyak data mereka dalam AI dan model lain. Ia mengumumkan jumlah dana sebanyak £55 juta ($70 juta), yang akan digunakan untuk memperluaskan jangkauannya di luar Square Mile.
Highland Europe dan strategic backer AVP (lengan usaha raksasa insurans AXA) bersama-sama memimpin Siri B, yang menilai syarikat itu sedikit lebih dari £280 juta ($356 juta) selepas dana.
Thomas McHugh, CEO yang bersama-sama mendirikan Finbourne, memberitahu TechCrunch bahawa beliau datang dengan idea untuk startup itu selepas bertahun-tahun bekerja sebagai seorang quant kanan di bandar, di mana sebahagian besar masa itu dihabiskannya di Royal Bank of Scotland. Salah satu tahun tersebut adalah 2008, tahun di mana RBS, ketika itu bank terbesar di dunia, secara dramatis mendapati dirinya berada di ambang kejatuhan selepas terlalu terdedah kepada wabak pinjaman subprime.
Pemindahan besar berlaku secara dalaman dalam bentuk reorganisasi besar-besaran. Sebelum ini, seluruh bank itu dianyam dalam siri silo-silo perniagaan, yang mengakibatkan tidak hanya cara orang beroperasi, tetapi juga cara data di dalamnya beroperasi. Semuanya itu memakan banyak wang untuk dijalankan, kos yang perlu dipotong dengan segera. "Kita terpaksa menggugurkan beratus-ratus juta kos dari perniagaan dalam masa yang sangat singkat," katanya.
Mereka memutuskan untuk mengambil tindakan dari dunia khidmat awan yang baru namun berkembang pesat. AWS, yang diasaskan pada tahun 2006, hanya berjalan selama dua tahun pada ketika ini, tetapi pasukan data dapat melihat bahawa ia membentangkan model yang meyakinkan, dan perbandingan, tentang bagaimana bank boleh menyimpan dan menggunakan data. Jadi, ia juga mengambil pendekatan yang terkonsolidasi dan diperbincangkan mengenai masalah tersebut.
"Kita berjaya membina secara asasnya banyak teknologi yang berfungsi di setiap kelas aset. Orang sebelum itu mengatakan bahawa ini sebenarnya tidak mungkin. Tetapi kita mempunyai alasan yang hebat untuk berubah dan daripada itu, kita tahu bahawa kita boleh membangunkan teknologi yang lebih baik, teknologi yang jauh lebih boleh diukur," kata McHugh. Sistem ekuiti, pendapatan tetap dan kredit, katanya, semua sebelum ini dijalankan sebagai sistem yang berasingan, kini berada di atas satu platform.
Krisis kewangan U.K. pada tahun 2008 adalah rollercoaster yang, jika anda tidak dilemparkan sepenuhnya, anda pasti akan berjalan dengan keyakinan bahawa anda boleh menghadapi dan menerima sebarang cabaran. Jadi tentu saja itu akhirnya membawa McHugh untuk mengambil risiko terbesar dalam semua perkara perniagaan: satu startup.
Walaupun Finbourne mempunyai akar-akar dalam cara McHugh dan orang lain dalam pasukannya menangani cabaran membangunkan perkhidmatan data yang lebih cekap di bank mereka, tetapi ia juga mengevolusikan idea tersebut, mencerminkan dan membentuk bagaimana syarikat perkhidmatan kewangan membeli IT hari ini. Sama seperti syarikat yang mempunyai operasi jualan yang meluas mungkin menggunakan Salesforce (atau platform pesaing) daripada membina perisian mereka sendiri, tanggapan Finbourne ialah syarikat kewangan akan semakin melakukan perkara yang sama: bekerjasama dengan syarikat luar untuk alatan menjalankan operasi mereka daripada membina mereka sendiri.
Itu tidak dapat dielakkan juga berhubung dengan bagaimana bank-bank dan lain-lain dalam perkhidmatan kewangan semakin bekerja dengan AI. Hari ini, produk syarikat termasuk LUSID Operational data store; buku catataran pelaburan dan perakaunan (digunakan dalam analisis pengurusan aset); platform pengurusan portfolio yang mengesan kedudukan, tunai, P&L dan pendedahan; dan alat virtualisasi data. McHugh berkata bahawa Finbourne juga membantu mengurus bagaimana syarikat-syarikat menangani data mereka untuk membentuk model, satu kawasan di mana ia kemungkinan akan terlibat lebih banyak.
Nampaknya titik-tegak utama di sini adalah tiada pemimpin yang jelas, dan bank-bank tidak mahu berkongsi data dengan bank lain agar tidak dilatih untuk menjaga supaya perkara itu tidak berlaku - suatu proses yang juga membantu pelanggan mengawal keputusan dengan lebih ketat dan mengelakkan "halusinasi" daripada meresap ke dalam gambaran. Sumber terbuka memainkan peranan penting dalam cara ia menyajikan pilihan yang lebih fleksibel kepada pengguna akhir. "Apa yang kita lihat ialah pelanggan tidak mahu sebarang model yang kita tulis atau gunakan dilatih kepada data siapa-siapa yang lain," katanya. "Kita melihat perkara tersebut amat kuat. Kita melakukannya kerana dengan tidak dibenarkan menggunakan gambaran orang lain, model-model tersebut kurang berupaya untuk berhalusinasi."
Finbourne mempunyai pelbagai pesaing ketika ini. Rakan pengurus aset, sebagai contoh, termasuk Aladdin oleh Blackrock, SimCorp, State Street Alpha dan Goldensource; pesaing pengurus aset alternatif termasuk Broadridge, Enfusion, SS&C Eze dan Maia. BNY Mellon Eagle, Rimes, Clearwater Analytics dan IHS Markit semua menawarkan alat untuk pemilik aset; dan perkhidmatan aset termasuk syarikat seperti FIS, Temenos, Denodo, SS&C Advent dan NeoXam.
Fakta bahawa terdapat begitu banyak mungkin merupakan satu alasan yang meyakinkan seseorang untuk mengambil pendekatan yang lebih ringkas dengan hanya bekerja dengan satu - satu laluan yang syarikat seperti Fidelity International, Kumpulan Bursa Saham London, Baillie Gifford, Northern Trust dan Pension Insurance Corporation (PIC) sedang menempuhnya. "Selama beberapa tahun kebelakangan ini, Finbourne telah membina platform SaaS yang revolusioner yang membolehkan ramai institusi kewangan terbesar di dunia untuk berpindah dari penyelesaian warisan yang bertanggungjawab kepada senibina data moden, membolehkan penglihatan sepenuh masa nyata dan membuat keputusan secara optimal," kata Tony Zappala, rakan di Highland Europe, dalam satu kenyataan.
"Apabila pasukan pertama menunjukkan kepada saya pada tahun 2020 bahawa mereka boleh mengintegrasikan data pelaburan dari seluruh alam aset yang dipegang oleh pengurus pada platform tunggal, mereka membuat saya tertarik," tambah Imran Akram, seorang rakan pengurus di AXA Venture Partners. "Hari ini ini adalah pembeda yang jelas dan terutamanya penting untuk gelombang AI yang sedang berkembang."
