מצגת משקיעים בפנים, דוח מסכם בחוץ: הכלי שמדרג חברות הזנק בשניות

בעולם ההשקעות אפשר להרגיש את זה כמעט בכל שולחן עבודה: יותר הזדמנויות, יותר מסמכים, פחות זמן. משקיעים ואנליסטים נדרשים לעבור על היקף הולך וגדל של מצגות משקיעים, דוחות עסקיים וחומרי רקע ולבצע בדיקת נאותות ראשונית שתסנן רעש ותאתר איכות. אלא שכאשר מאות מסמכים נערמים מדי שבוע, גם הזדמנות טובה עלולה להיעלם פשוט מפני שלא הספיקו להגיע אליה.

כאן נכנסת "The Roots": מערכת בינה מלאכותית שפיתחה קבוצת סטודנטים מהמרכז האקדמי לב, במטרה להפוך את שלב הסינון הראשוני של חברות הזנק למהיר, שיטתי ונגיש גם למי שאינו קרן הון סיכון גדולה. הפיתוח העפיל לגמר Great-Minds #10 של מרכז היזמות שרייבר לב-טק וזכה במקום השלישי.

הבעיה: יותר חומר, פחות יכולת לעבד אותו

"שוק ההשקעות מאופיין כיום בהצפה קיצונית של הזדמנויות", מסביר עידו שמיר, חבר הקבוצה וסטודנט למדעי המחשב במרכז האקדמי לב: "אנליסט אנושי מקבל מאות מצגות משקיעים ודוחות, שכדי לעבור עליהם בצורה יסודית נדרשות עשרות שעות. במציאות כזו, גם הזדמנויות מצוינות עלולות פשוט להתפספס". לדבריו, הפתרונות הקיימים מתקשים לגשר בין היקף המידע ליכולת האנושית לנתח אותו בזמן סביר ובעלות נמוכה ולכן נולד הרעיון לפתח סוכן בינה מלאכותית שיבצע את הסינון הראשוני במהירות ובדיוק.

איך זה עובד: מסמכים נכנסים, דוח מדורג יוצא

המערכת מבוססת על סוכן בינה מלאכותית שמנתח חומרי חברה: מצגת משקיעים, דוחות עסקיים וחומרים נוספים. לאחר העלאת המסמכים, המערכת מבצעת ניתוח אוטומטי בזמן קצר ומפיקה סיכום על-פי שישה מדדים:
* צוות * מוצר * גודל שוק * ביצועים בשטח * פיננסים * חדשנות

לצד כל מדד מופיעים ניקוד והמלצות לשיפור. בנוסף, קיים ממשק שאלות ותשובות שמאפשר למשקיע או ליזם לשאול שאלות ממוקדות על המיזם ולקבל מענה המבוסס על החומרים שהוזנו ועל המידע שהמערכת הצליבה.

נקודה מרכזית בתיאור המערכת היא השילוב בין קריאה מהירה של המסמכים לבין הצלבת נתונים עם מידע פומבי ברשת. הרעיון אינו להחליף בדיקת נאותות מלאה, אלא להעמיד "שכבת כניסה" שתייצר סדר, תבליט סימני שאלה ותכוון את הקורא למה שדורש העמקה.

החידוש שמכוון לקהל הרחב: חינמית ונגישה

יהודה רובין, חבר בצוות The Roots, מדגיש יתרון נוסף: נגישות. "מערכות מתחרות מציעות כלים לניתוח בעלות גבוהה. המערכת שפיתחנו מבצעת ניתוח עצמאי, מהיר ויעיל ללא עלות", הוא אומר.

במילים אחרות, בעוד שרבים מהכלים בשוק פונים בעיקר לקרנות הון סיכון ולחברות גדולות, המערכת הזו מכוונת גם למשקיעים פרטיים, לאנליסטים עצמאיים וליזמים שרוצים להבין כיצד החומרים שלהם נראים בעיני מי שבוחן אותם. השילוב בין ניתוח מבוסס בינה מלאכותית, השוואה בין מיזמים והפקת דוחות עם ציונים נועד לייצר תמונת מצב מהירה ואחידה, בלי להציג את המכונה כמחליפה של שיקול דעת אנושי.

צילום: [צילום: מיכאל ארנבורג]

האנשים מאחורי הפיתוח

את "The Roots" פיתחו עידו שמיר, יהודה רובין, איתמר סורין ואורי מגד. הם סטודנטים לתואר ראשון במדעי המחשב ותלמידי הישיבה התיכונית תורה ומדע שליד המרכז האקדמי לב. לדבריהם, המערכת נולדה מתוך היכרות מעשית עם "צוואר הבקבוק" של קריאת חומרים והשוואה בין הזדמנויות, ובעיקר מתוך הבנה שמידע טוב לא תמיד מגיע בזמן הנכון.

במרכז היזמות מסמנים כיוון

"אין דרך טובה יותר לייצר חדשנות מאשר לתת לסטודנטים להתמודד עם אתגרים כלכליים אמיתיים", אומר ערן יומטוביאן, מנהל מרכז היזמות שרייבר לב-טק. "היכולת של קבוצת The Roots לקחת תהליך מורכב כמו בדיקת נאותות ולהפוך אותו לאוטומטי בעזרת בינה מלאכותית היא פשוט מרשימה. הסטודנטים שלנו ממשיכים להוכיח ששילוב בין טכנולוגיה לחוש עסקי הוא המפתח לפתרונות של המחר".