Thomas Li trabalhava no Point72, o fundo de hedge fundado por notório investidor Steve Cohenquando percebeu que o setor financeiro depende muito de processos manuais de entrada de dados que podem estar sujeitos a erros.
“Como analista de compras, senti a dor de obter e inserir dados manualmente para construir e atualizar modelos financeiros”, disse Li ao TechCrunch. “Isso levou tempo ao trabalho mais importante de análise e realização de investimentos.”
Depois de conhecer Jeremy Huang, ex-engenheiro de software da Airbnb e Meta, e Daniel Chen, ex-engenheiro da Microsoft, por meio de conexões da Universidade de Nova York (todos os três são ex-alunos), Li decidiu tentar uma solução automatizada para os dados desafios de entrada.
Os três parceiros lançaram Daloopa, que usa IA para extrair e organizar dados de relatórios financeiros e apresentações de investidores para analistas. Daloopa anunciou na terça-feira que levantou US$ 18 milhões em uma rodada de financiamento da Série B liderada pela Touring Capital, com a participação do Morgan Stanley e Nexus Venture Partners.
“Daloopa é uma infraestrutura de dados históricos alimentada por IA para analistas”, disse Li. “Esta forma de abordar o processo de descoberta de dados mantém empresas e equipes altamente competitivas à frente da curva.”
Os clientes da Daloopa são principalmente fundos de hedge, empresas de capital privado, fundos mútuos e bancos corporativos e de investimento, diz Li. Eles usam as ferramentas da startup para criar fluxos de trabalho para investimentos e pesquisas de due diligence. Os fluxos de trabalho, alimentados por algoritmos de IA, descobrem e entregam dados aos modelos financeiros dos analistas, reduzindo a necessidade de copiar dados manualmente.
“Daloopa oferece uma nova maneira de obter dados de missão crítica tanto para o lado da compra quanto para o lado da venda”, disse Li. “A economia de tempo é reinvestida em pesquisa e análise, ou em tempo de contato com o cliente – ajudando nossos clientes a obter vantagem em seu processo de pesquisa.”
Agora, estou um pouco cético de que a IA de Daloopa não cometa erros: afinal, nenhum sistema de IA é perfeito. Graças ao fenômeno conhecido como alucinação, não é incomum que os modelos de IA inventar fatos e números ao resumir documentos e arquivos.
Li não sugeriu que Daloopa seja infalível. Mas ele afirmou que os algoritmos da plataforma “só continuam a melhorar com o tempo” à medida que são treinados em conjuntos crescentes de documentos financeiros. Mamãe é a palavra sobre a origem exata dos dados; Li diz que é um segredo comercial.
“A Daloopa é uma empresa de IA desde o nascimento, há cinco anos, antes de todo o hype da IA”, disse Li. “Passamos esses anos treinando nossos algoritmos e desenvolvendo IA para instituições financeiras.”
Com o novo financiamento, que eleva o total da Daloopa, sediada em Nova York, para US$ 40 milhões, a empresa planeja aumentar sua equipe de cerca de 300 funcionários, reforçar a pesquisa e desenvolvimento de produtos e expandir seus esforços de aquisição de clientes.
“Daloopa é uma solução alimentada por IA que começou à frente da curva e tem visto uma aceleração de crescimento ano após ano nos últimos dois anos”, disse ele. “À medida que as instituições financeiras aumentam a sua adoção de ferramentas de IA, estamos muito bem posicionados para sermos líderes no espaço de dados fundamentais orientados pela IA.”
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