Поисковые войны на ИИ накаляются: Genspark добавляет финансовые отчеты по запросу на основе Claude

Инструмент был запущен ранее на этой неделе и обеспечивает ряд функций поисковой системы Genspark на основе искусственного интеллекта, включая Genspark Finance.В целом, очень просто, Distill Web дает пользователям возможность искать информацию о 300 000 и более публичных компаниях и создавать отточенные, читабельные, увлекательные финансовые отчеты об их доходах — с красочной графикой и диаграммами — превращая эти сложные финансовые данные в наглядные, простые в использовании форматы для широкой аудитории.

Хотите ли вы узнать, как идут дела у Apple после запуска новой линейки iPhone или как Google переживает войны искусственного интеллекта, Distill Web может создавать отчеты, которые демонстрируют финансовые отчеты этих и многих других компаний, автоматически выделяя интересные выбросы и тенденции. Это как Yahoo или Google Finance на стероидах. «Мы думаем, что в эпоху искусственного интеллекта поиск станет основным инструментом для агентов», — сказал Эрик Цзин, соучредитель и генеральный директор MainFunc и бывший главный менеджер по продуктам Search & Corporate VP в Baidu. «Люди не будут искать только запрос или список ссылок — они будут выполнять задачи. Объединяя различные инструменты, агенты могут делать гораздо больше, чем просто поиск».

С более чем 1 миллионом пользователей в месяц, привлеченных всего за четыре месяца благодаря «сарафанному радио», Genspark.ai уже зарекомендовал себя как важный игрок в области доступности данных на основе ИИ. Новое обновление подчеркивает его более широкое видение переосмысления того, как пользователи взаимодействуют с данными.

Делает финансовую информацию более доступной для тех, кто не связан с финансами

«Наша целевая аудитория — не финансовые специалисты, а обычные пользователи, которые хотят понимать финансовые данные публичных компаний», — сказал Цзин VentureBeat. «В конечном итоге мы надеемся помочь людям с данными частных компаний».

Флагманская функция Distill Web, Corporate Earnings Visual Reports, предлагает новый способ просмотра финансовой информации.

Эти визуализации на основе ИИ превращают сложные доходы компании в потоковые диаграммы, выделяя потоки доходов, затраты и прибыль. В настоящее время платформа предоставляет более 300 000 визуальных отчетов, и ежемесячно их число увеличивается.

Для дальнейшего повышения доступности Genspark также предлагает бесплатные пакеты финансовых данных. Эти загружаемые PDF-файлы предоставляют визуальный анализ отчетов о прибылях и убытках более 100 крупных компаний, позволяя пользователям легко отслеживать доходы, расходы и прибыль.Партнерство для интеграции продуктов

MainFunc утверждает, что Genspark превосходит другие поисковые усилия ИИ благодаря своим усилиям по созданию высококачественных, точных данных — поэтому компания не стремится к каким-либо скандалам, которые наблюдаются, например, с обзорами ИИ Google, предоставляющими галлюцинаторную и ошибочную информацию.

«Что отличает нас от других, так это то, что мы не просто используем ИИ для предоставления инструментов — мы создаем платформы данных», — сказал Цзин. «Наш подход объединяет сгенерированные ИИ идеи с традиционными методами кодирования для обеспечения точности и достоверности финансовых данных».

В рамках этого фокуса на точности MainFunc оценила, какая из ведущих больших языковых моделей (LLM) лучше всего подойдет для обработки финансовых данных и создания точных диаграмм и графиков, и обнаружила, что это семейство Claude компании Anthropic — поэтому они объединились в этом начинании.

«Мы обнаружили, что Claude, модель Anthropic, особенно хороша для обработки чисел и сложных вычислений по сравнению с другими, такими как OpenAI», — объяснил Цзин. «Вот почему мы сотрудничали с ними для анализа финансовых данных».

Для дальнейшего укрепления доверия Genspark реализует строгие меры проверки. «Одним из основных препятствий для укрепления доверия к ИИ является галлюцинация. Чтобы решить эту проблему, мы дважды проверяем цифры, используя как ИИ, так и традиционные методы на основе формул. Крайне важно, чтобы данные суммировались и были надежными».