Accern、ウェブ上の金融文書を分析するAIに2000万ドルを調達

AIを用いて特定の企業、トレンド、業界に関するオンライン会話を分析するAccernは本日、Mighty CapitalとFusion Fundが共同リードし、Tribe Capital、Shasta Ventures、Gaingelsなどが参加したシリーズBラウンドで2,000万ドルを調達したと発表した。CEOのKumesh Aroomoogan氏は、新たに調達した資金は「製品主導の成長」、新規市場への進出、そしてAccernのAI技術の研究開発に充てられると述べた。

「世界のデータの80%以上は非構造化データです。非構造化データを大規模に構造化するには、非常に手間のかかる手作業が必要となり、組織全体のデータサイエンスリソースを大量に消費します」と、Aroomoogan氏はTechCrunchへのメールで述べた。「人的資本と時間コストが膨大であるため、非構造化データは効率的に分析されず、過去のデータに基づく意思決定から除外されることがよくあります。その結果、あらゆる組織の意思決定能力に影響を及ぼし、それぞれのポートフォリオとバランスシートにさらなるリスクをもたらします。」

シティグループを含むウォール街の企業で元リサーチアナリストを務めたクメシュ・アルームーガン氏は、2014年にアンシュル・ヴィクラム・パンディ氏と共にAccernを共同設立しました。ニューヨークに拠点を置くAccernは当初、ウェブ上の金融情報、特に株式関連情報の監視とキュレーションに特化していました。しかし、後に同社は信用調査や不正行為の監視、コンプライアンスなど、企業財務の他の分野にも事業範囲を広げました。

Accernは、顧客向けに、分野固有の金融用語を認識、分類、抽出するようにトレーニングされたAI搭載アプリと自然言語処理（NLP）モデルを提供しています。このサービスは、ニュース、ブログ、SEC提出書類などの公開ソースをスキャンすることで、例えば消費者心理を測定したり、サプライチェーンの混乱がビジネスに及ぼす影響を予測したりすることができます。

Accernは、ユーザーがAIを活用したカスタムアプリを構築できるビジュアルダッシュボードに加え、企業、人物、場所、テーマを網羅した事前構築済みのタクソノミーも提供しています。「現在、お客様が当社のプラットフォーム上で構築している金融サービスのユースケースは豊富に揃っています。そのため、従来のNLPクラウドプロバイダーとは異なり、お客様は当社のプラットフォーム上で何を構築できるかを考えたり、ゼロから構築したりする時間をかける必要がありません」とAroomoogan氏は述べています。「当社のモデルはすべて、金融アナリストや分野の専門家の支援を受けて金融コンテンツでトレーニングされており、金融サービスのユースケースにおいて高い精度を確保しています。」

もちろん、どんなに優れた設計のアルゴリズムでも、バイアスやドリフトの影響を受けます。季節性やデータエラーといった要因によって、時間の経過とともに精度が低下するのです。しかし、独自のモデルを持つ多くの企業と同様に、Accernも開発プロセスについては秘密主義です。Aroomoogan氏は、モデルの学習に使用したデータセットや、潜在的なバイアスをどのように軽減しているかという質問に対し、明らかにしませんでした。

代わりに、アルーモガン氏は顧客名を明かすことは控えながらも、Accernの市場における牽引力を強調することを好んでいる。このスタートアップはDataminrや、ある程度NoogataやPecan.aiのデータ分析製品（そしてロイターやブルームバーグなどのデータサービス）と競合しているものの、アルーモガン氏によると、Accernの年間経常収益は2020年以降9倍に増加しているという。