AlphaSense запускает ИИ-агента для комплексного анализа данных: веб, премиум-контент и корпоративные знания в одном флаконе

Такие агенты тратят минуты на создание детализированных отчетов и аналитических записок, готовых к отправке коллегам или клиентам без правки. Однако их ключевое ограничение «из коробки» – они анализируют лишь открытые веб-источники, но не корпоративные базы данных клиентов. Для этого компаниям приходится создавать сложные RAG-системы (с расширенной генерацией на основе извлечения данных), что требует времени, средств и высокой квалификации разработчиков.

Компания AlphaSense, пионер в области ИИ-платформ для рыночной аналитики, предлагает предприятиям – особенно из финансового сектора и крупного бизнеса (среди ее клиентов 85% компаний из индекса S&P 100) – более продвинутое решение.

Сегодня AlphaSense анонсировала выход собственного автономного ИИ-агента «Deep Research» (Глубокое исследование). Его задача – автоматизировать сложные аналитические процессы, охватывающие не только открытый интернет, но и:

1. Собственный каталог AlphaSense: включающий постоянно обновляемые, закрытые источники (например, аналитические отчеты Goldman Sachs и Morgan Stanley).

2. Данные предприятия-клиента: любые внутренние базы знаний, подключенные к платформе по выбору клиента.

Инструмент, уже доступный всем пользователям AlphaSense, позволяет получать детализированные аналитические выводы за доли времени, требуемого традиционными методами.

«Deep Research – наш первый автономный агент, проводящий исследования в платформе от имени пользователя. Он сокращает задачи, раньше занимавшие дни или недели, до минут», – заявил в эксклюзивном интервью Крис Экерсон (Chris Ackerson), старший вице-президент по продуктам AlphaSense.

Гибкая архитектура и оптимизация
Для работы своих ИИ-инструментов, включая Deep Research, AlphaSense использует динамическую архитектуру, построенную вокруг набора больших языковых моделей (LLM). Вместо привязки к одному поставщику, компания выбирает модели по критериям производительности, применимости к задаче и новейшим разработкам в сфере LLM.

Сейчас используются три основные группы моделей:

1. Anthropic (через AWS Bedrock): для сложных логических задач и рабочих процессов агентов.

2. Google Gemini: ценится за сбалансированную производительность и работу с длинными контекстами.

3. Модели Meta Llama: интегрированные через партнерство со стартапом Cerebras (аппаратное обеспечение для ИИ).

Благодаря сотрудничеству с Cerebras, AlphaSense использует их технологию вывода (Inference) на аппаратной платформе WSE-3 (Wafer-Scale Engine), что оптимизирует скорость и эффективность обработки больших объемов данных. Эта мультимодельная стратегия обеспечивает стабильно высокое качество результатов в сложных сценариях анализа.

Цель: Скорость и точность аналитической команды
Экерсон подчеркнул уникальное сочетание скорости, глубины и прозрачности инструмента:

«Чтобы снизить число неточностей ("галлюцинаций"), каждое утверждение, сгенерированное ИИ, привязано к источнику. Пользователи могут проследить любой вывод до конкретного предложения в оригинальном документе», – пояснил он.

Такая детальная прослеживаемость призвана укрепить доверие бизнес-пользователей, многие из которых полагаются на AlphaSense при принятии важных решений на волатильных рынках. Каждый отчет Deep Research содержит кликабельные ссылки на источники для проверки и углубленного изучения.

Развитие на базе 10-летнего опыта
Запуск Deep Research – очередной этап многолетней эволюции ИИ-предложений AlphaSense.

«С момента основания мы используем ИИ для поддержки финансовых и корпоративных специалистов, начиная с улучшенного поиска, чтобы устранить "слепые зоны"», – отметил Экерсон. – «По мере развития ИИ мы перешли от простого поиска информации к настоящему анализу, автоматизируя всё больше рабочих процессов под контролем пользователя».

Компания уже выпустила несколько ИИ-инструментов: «Генеративный поиск» для быстрых вопросов-ответов по всем данным AlphaSense, «Генеративная сетка» для параллельного анализа документов, а теперь и «Глубокое исследование» для синтеза информации из сотен документов.

Применение: от сделок M&A до презентаций для руководства
Deep Research создан для поддержки критически важных задач:

• Подготовка обзоров компаний и отраслей.

• Поиск возможностей для слияний и поглощений (M&A).

• Создание детализированных презентаций для совета директоров или клиентов.
  Пользователи задают запросы на естественном языке, а агент возвращает адаптированные результаты с обоснованием и ссылками на источники.

Ключевое отличие: Закрытые данные и внутренняя интеграция
Главное преимущество AlphaSense – ее собственная библиотека контента.

«AlphaSense агрегирует свыше 500 миллионов премиальных и закрытых документов, включая эксклюзивы вроде исследований "sell-side" и расшифровок интервью с экспертами – данных, которых нет в открытом доступе», – объяснил Экерсон.

Платформа также позволяет интегрировать внутренние документы клиентов, создавая единую аналитическую среду.

«Клиенты могут подключить свою институциональную базу знаний к AlphaSense, усиливая внутренние данные за счет нашего премиального контента», – добавил он.

Это означает, что компании могут загружать в систему внутренние отчеты, презентации или заметки и анализировать их вместе с внешними рыночными данными для более глубокого контекста.

Актуальность данных и безопасность
Все источники данных в AlphaSense непрерывно обновляются.

«Наши наборы контента постоянно растут – сотни тысяч документов добавляются ежедневно, тысячи расшифровок экспертных интервью ежемесячно, мы постоянно лицензируем новые ценные источники», – сообщил Экерсон.

AlphaSense уделяет большое внимание безопасности корпоративного уровня.

«Мы построили защищенную систему, соответствующую требованиям самых строго регулируемых компаний. Клиенты сохраняют контроль над своими данными при полном шифровании и управлении правами доступа», – заявил Экерсон.

Доступны гибкие варианты развертывания: мультитенантные (общая среда) и однотенантные (выделенная среда), включая частное облако, где ПО работает исключительно в инфраструктуре клиента.

Растущий спрос на точность и кастомизацию
Запуск Deep Research отвечает растущему тренду предприятий на интеллектуальную автоматизацию. По данным AlphaSense, ссылающейся на прогноз Gartner, к 2027 году 50% бизнес-решений будут приниматься или автоматизироваться с помощью ИИ-агентов.

Экерсон уверен, что многолетняя специализация AlphaSense в ИИ дает ей преимущество.

«Наша стратегия – использовать прогресс ИИ для большей пользы. За последние два года возможности моделей резко выросли – теперь они не просто систематизируют контент, но и рассуждают на его основе», – сказал он.

Новый инструмент для сложной бизнес-среды
С Deep Research AlphaSense продолжает упрощать работу профессионалов в условиях быстрых изменений и огромных массивов данных. Объединяя качественный закрытый контент, настраиваемую интеграцию и ИИ-синтез, платформа стремится обеспечивать стратегическую ясность с высокой скоростью и масштабом.