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As empresas em áreas como os serviços financeiros e os seguros vivem e morrem pelos seus dados – especificamente, até que ponto podem utilizá-los para compreender o que as pessoas e as empresas farão a seguir, um processo que está a tornar-se cada vez mais dominado pela IA. Agora, uma startup chamada Finbourne, fundada no centro financeiro de Londres, construiu uma plataforma para ajudar as empresas financeiras a organizar e utilizar mais os seus dados em IA e outros modelos. Está anunciando £ 55 milhões (US$ 70 milhões) em financiamento, que usará para expandir seu alcance fora da Square Mile.

A Highland Europe e o patrocinador estratégico AVP (o braço de risco da gigante de seguros AXA) estão co-liderando a Série B, que avalia a empresa em pouco mais de £ 280 milhões (US$ 356 milhões) pós-dinheiro.

Thomas McHugh, o CEO que cofundou a Finbourne, disse ao TechCrunch que teve a ideia da startup depois de muitos anos trabalhando como quant sênior na cidade, a maior parte deles gastos no Royal Bank of Scotland. Um desses anos foi 2008, ano em que o RBS, na altura o maior banco do mundo, dramaticamente se viu à beira do colapso depois de ter sido sobreexposto ao contágio dos empréstimos subprime.

A grande mudança ocorreu internamente na forma de uma enorme reorganização.

Anteriormente, todo o banco estava organizado numa série de silos de negócios, o que resultava não apenas na forma como as pessoas operavam, mas também na forma como os dados dentro delas funcionavam. Tudo isso custou uma fortuna para ser executado, custos que precisavam ser cortados com urgência. “Tivemos que eliminar centenas de milhões de custos do negócio em muito pouco tempo”, lembrou ele.

Eles decidiram seguir o exemplo do mundo nascente, mas em rápido crescimento, dos serviços em nuvem. A AWS, fundada em 2006, já existia há apenas dois anos, mas as equipes de dados perceberam que ela apresentava um modelo atraente e comparativo de como um banco poderia armazenar e usar dados. Por isso, também adoptou uma abordagem consolidada e federada do problema.

“Conseguimos basicamente construir uma enorme quantidade de tecnologia que funcionou em todas as classes de ativos. As pessoas até então diziam que isso não era realmente possível. Mas tínhamos um motivo incrível para mudar e, a partir disso, sabíamos que poderíamos construir uma tecnologia melhor, uma tecnologia muito mais escalável”, disse McHugh. Os sistemas de capital, rendimento fixo e crédito, disse ele, todos anteriormente geridos como sistemas separados, estavam agora numa única plataforma.

A crise financeira do Reino Unido de 2008 foi uma montanha-russa que, se não fosse completamente desequilibrado, teria definitivamente deixado de acreditar que seria capaz de resistir e enfrentar qualquer tipo de desafio. É claro que isso acabou levando McHugh a assumir a mais arriscada de todas as coisas nos negócios: uma startup.

Finbourne pode ter as suas raízes na forma como McHugh e outros membros da sua equipa enfrentaram o desafio de construir serviços de dados mais eficientes no seu banco, mas também desenvolveu a ideia, refletindo e moldando a forma como as empresas de serviços financeiros compram TI hoje. Tal como as empresas que têm operações de vendas extensas podem utilizar a Salesforce ou uma plataforma concorrente em vez de construir o seu próprio software, a aposta de Finbourne é que as empresas financeiras farão cada vez mais o mesmo: trabalharão com empresas externas para obterem ferramentas para gerirem as suas operações, em vez de construírem as suas próprias.

Isso inevitavelmente também se enquadra na forma como os bancos e outras entidades do setor de serviços financeiros estão trabalhando cada vez mais com a IA.

Hoje os produtos da empresa incluem o armazenamento de dados operacionais LUSID; livros de registro de investimento e contabilidade (usados ​​na análise de gestão de ativos); uma plataforma de gerenciamento de portfólio que rastreia posições, caixa, lucros e perdas e exposição; e uma ferramenta de virtualização de dados. McHugh disse que Finbourne também está ajudando a gerenciar como as empresas lidam com seus dados para modelos de treinamento, uma área onde é provável que se envolva mais.

Parece que a principal conclusão aqui é que não existe um líder óbvio, e os bancos não querem compartilhar dados com outros bancos, então estão treinando para evitar que isso aconteça – um processo que também ajuda os clientes a controlar mais rigorosamente os resultados e evitar que “alucinações” apareçam na imagem. O código aberto está desempenhando um papel importante na forma como apresenta opções mais flexíveis aos usuários finais.

“O que vimos é que os clientes não querem que nenhum dos modelos que escrevemos ou usamos seja treinado nos dados de terceiros”, disse ele. “Vemos isso com muita força. Fazemos isso porque, ao não podermos usar a foto de outra pessoa, essas modelos são menos capazes de ter alucinações.”

Finbourne tem uma grande variedade de concorrentes atualmente. Os rivais de gestão de ativos, por exemplo, incluem Aladdin da Blackrock, SimCorp, State Street Alpha e Goldensource; concorrentes alternativos de gestão de ativos incluem Broadridge, Enfusion, SS&C Eze e Maia. BNY Mellon Eagle, Rimes, Clearwater Analytics e IHS Markit oferecem ferramentas para proprietários de ativos; e os serviços de ativos incluem empresas como FIS, Temenos, Denodo, SS&C Advent e NeoXam.

O fato de haver tantos pode ser um motivo convincente para alguém adotar uma abordagem mais simplificada de trabalhar com apenas um – um caminho que empresas como Fidelity International, London Stock Exchange Group, Baillie Gifford, Northern Trust e Pension Insurance Corporation ( PIC) estão tomando.

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