นักลงทุน นายธนาคาร ที่ปรึกษา และทนายความต้องใช้เวลาจำนวนมากในการค้นคว้าข้อมูลตลาด ห้องข้อมูลเสมือน สัญญา และเอกสารกำกับดูแลเพื่อประกอบการตัดสินใจครั้งสำคัญ
Hebbia ได้สร้าง ‘AI associate’ ที่สามารถประมวลผลข้อมูลเชิงลึกจากแหล่งข้อมูลออฟไลน์ทั้งหมด เพื่อทำให้งานด้านการเงินและกฎหมายถึง 90% เป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยลดเวลาทำงานของทีมงานจากหลายวันเหลือเพียงไม่กี่วินาที
สำหรับงานวิจัยเชิงลึก ทีมงาน Hebbia พบว่าข้อจำกัดของ AI ในปัจจุบันไม่ใช่ตัวโมเดล แต่คือการดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลส่วนตัว ดังนั้นพวกเขาจึงสร้าง distributed orchestration engine เพื่อเพิ่มความแม่นยำในงานด้านการเงินและกฎหมาย
ลูกค้าของ Hebbia เช่น Investment bankers ประหยัดเวลาได้ 30–40 ชั่วโมงต่อดีล ส่วนทีม Private credit สามารถใช้ Matrix เพื่อดึงเงื่อนไขสินเชื่อและข้อตกลงต่างๆ โดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยลดการตรวจสอบสัญญาด้วยมือและค่าใช้จ่ายภายนอกได้อย่างมาก
ศัพท์ที่ควรรู้
- Distributed orchestration engine – กลไกการจัดระเบียบแบบกระจายที่ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการค้นคว้าข้อมูลเชิงลึก
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) – เครื่องมือที่ใช้การดึงข้อมูลมาเสริมการสร้างคำตอบ ซึ่งเหมาะกับเอกสารออฟไลน์มากกว่าการค้นหาบนเว็บทั่วไป
- Multi-agent orchestration – การใช้ระบบหลายตัวแทน (Agent) ทำงานร่วมกันเพื่อบรรลุเป้าหมายที่ซับซ้อน แทนการใช้แค่แชทบอทตัวเดียว
ที่มา: OpenAI