Инвесторы, банкиры, консультанты и юристы проводят бесчисленные часы, анализируя рыночные исследования, отчёты по капиталу, виртуальные комнаты данных, контракты и регуляторные документы для принятия ответственных решений.
Hebbia (ссылка открывается в новом окне) решила изменить эту ситуацию, представив Matrix – многоагентную ИИ-платформу, созданную для полного охвата самых сложных финансовых и юридических процессов от начала до конца.
Вместо того чтобы полагаться на одну единственную ИИ-модель, Matrix одновременно координирует работу нескольких агентов, используя OpenAI’s o3‑mini, o1 и GPT‑4o вместе. Результат – «ИИ-партнёр», способный выполнить за секунды то, что ранее требовало от целых команд дней или даже недель, а глубокий анализ позволяет обработать любое количество офлайн-данных, автоматизируя до 90% задач в сферах финансов и юриспруденции.
«Мы не просто создаём чат-бота. Мы разрабатываем агентную операционную систему, способную решать самые сложные задачи в мире», – говорит Джордж Сивулка, генеральный директор Hebbia.
Достижение передовой точности для профессиональных задач
Работая с первыми клиентами, команда Hebbia осознала, что основное ограничение современных ИИ-решений для исследований заключается не в самих моделях, а в извлечении информации из закрытых источников.
Пока стандартный веб-поиск почти всегда возвращает ответы из открытых данных, инструменты на базе Retrieval-Augmented Generation (RAG) испытывают трудности с офлайн-документами. Часто нужная информация не сформулирована явно, и традиционные методы поиска оказываются недостаточно эффективными.
Hebbia пошла другим путём и разработала распределённый механизм оркестрации, который повышает точность глубоких исследований в финансовой и юридической областях. Этот механизм успешно преодолевает ограничения RAG, предоставляя моделям OpenAI «бесконечное» окно контекста, что позволяет создать самый точный инструмент для анализа высокоценных офлайн-данных. Использование модели o1 позволяет достигать 92% точности по сравнению с 68% при стандартном подходе – согласно строгим тестам, охватывающим как количественные, так и качественные задачи в сложных юридических и финансовых документах.
Преодоление сложности с помощью роя агентов
Опираясь на продвинутые аналитические способности модели OpenAI o1 и собственный движок оркестрации Hebbia, платформа Matrix способна:
– Разбивать сложные запросы на структурированные аналитические шаги;
– Интеллектуально направлять задачи к оптимальной ИИ-модели для конкретной задачи;
– Обрабатывать полные документы, а не только их отдельные фрагменты;
– Синтезировать ответы с полными ссылками для обеспечения прозрачности;
– Выполнять более масштабные LLM-задачи, чем любые другие ИИ-инструменты;
– Создавать самообучающийся индекс, который проактивно обновляет данные для пользователей.
В результате возникает платформа ИИ-агентов, способная составлять меморандумы для инвестиционных комитетов, интерпретировать сложнейшие юридические положения и извлекать многоступенчатые инсайты из практически неограниченного числа документов.
Достижение реальной ценности для финансовых и юридических компаний
Подход Hebbia к многоагентной оркестрации – в отличие от одиночных чат-ботов – уже приносит значительную пользу клиентам:
• Инвестиционные банкиры экономят 30–40 часов на каждую сделку, создавая маркетинговые материалы, подготавливаясь к встречам с клиентами и отвечая контрагентам.
• Команды по частному кредитованию автоматизируют извлечение условий займов и ковенантов, что сокращает дни ручного анализа контрактов и существенно снижает затраты на услуги сторонних специалистов.
• Фирмы частного капитала экономят 20–30 часов на сделку за счёт упрощения скрининга, due diligence и исследований в экспертных сетях.
• Юридические компании сокращают время проверки кредитных соглашений на 75%, экономя до 2000 долларов в час на юридических услугах.
Однако ценность Matrix не ограничивается лишь повышением эффективности. Компании начинают реализовывать задачи, которые ранее казались невозможными. Например, фирмы частного капитала и банкиры используют «бесконечное» окно контекста Matrix для анализа исторических данных в объёмах, недоступных человеческому восприятию, а юристы уже применяют Matrix на реальных сделках для обращения к прошлым структурам и выявления новых рычагов для переговоров в режиме реального времени.
За последний месяц специалисты юридической и финансовой сфер обработали на платформе Hebbia больше неструктурированных данных, чем за предыдущие двенадцать месяцев вместе взятых.
Получение глубоких инсайтов и ускорение принятия решений
Многоагентная система Hebbia позволяет профессионалам проводить глубокие исследования для ответа на тонкие вопросы, используя самые сложные, защищённые и офлайн-данные. С помощью модели OpenAI o1 для рассуждений, GPT‑4o для общего анализа и небольших моделей для целевых задач, Hebbia постоянно совершенствует подход к выполнению профессиональных задач в масштабах предприятия.
По мере роста внедрения бизнес-ИИ ключевым отличием станет не столько размер или скорость модели, сколько способность ИИ интегрироваться в реальные рабочие процессы и обеспечивать точные, обоснованные инсайты. Благодаря моделям OpenAI, лежащим в основе платформы Matrix, финансовые и юридические команды получают возможность глубже анализировать данные, ускорять рабочие процессы и приобретать конкурентное преимущество в принятии решений.
«Работая с OpenAI, мы переопределяем возможности ИИ-инструментов в рабочей среде. Вместе мы запускаем агентов, которые воплощают обещания корпоративного ИИ», – заключает Джордж Сивулка, генеральный директор Hebbia.