10 startup che cavalcano l’onda dell’innovazione dell’IA
Le organizzazioni stanno adottando sempre più tecnologie abilitate all’intelligenza artificiale per affrontare i problemi esistenti ed emergenti all’interno dell’ecosistema aziendale, soddisfare le mutevoli richieste del mercato e fornire risultati aziendali su larga scala. 

Shubhangi Vashisth, analista di ricerca principale senior presso Gartner , ha affermato che l’innovazione dell’IA sta avvenendo a un ritmo rapido. Vashisth ha inoltre osservato che le innovazioni, tra cui l’intelligenza artificiale all’avanguardia, la visione artificiale, l’intelligenza decisionale e l’apprendimento automatico, avranno un impatto trasformativo sul mercato nei prossimi anni. 

Tuttavia, mentre le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale stanno aiutando a costruire sistemi aziendali più agili ed efficaci, aprono nuove sfide. Ad esempio, Gartner osserva che gli approcci basati sull’intelligenza artificiale, se non controllati, possono perpetuare pregiudizi che portano a problemi, perdita di produttività e entrate. L’intelligenza artificiale è alimentata dai dati e se si verificano errori lungo la pipeline di dati , i modelli di intelligenza artificiale produrranno risultati distorti. Solo il 53% dei progetti di intelligenza artificiale passa dal prototipo alla produzione, secondo una ricerca di Gartner .

Ma non è tutto rovina e oscurità per l’ecosistema. Un nuovo sondaggio di McKinsey ha rivelato che le aziende ad alte prestazioni dell’IA che seguono le migliori pratiche traggono i maggiori vantaggi dall’IA e stanno professionalizzando o industrializzando le proprie capacità. Man mano che sempre più startup cavalcano la prossima ondata di intelligenza artificiale per innovare per l’impresa, alcune startup sembrano pronte a guidare il gruppo nel 2022 e oltre.


Un rapporto pubblicato il mese scorso da Statista ha mostrato che il numero di startup focalizzate sull’intelligenza artificiale in tutto il mondo era 3.465 nel 2018, con 1.393 solo negli Stati Uniti. Un altro rapporto sullo stato dell’intelligenza artificiale di CBS Insights lo scorso anno ha affermato che i finanziamenti per le startup AI hanno raggiunto il record di $ 17,9 miliardi nel terzo trimestre. Molti giocatori nell’ecosistema si spingono per guidare il gruppo con abbastanza dollari di investimento. Ma quali startup nello spazio di startup AI in continua evoluzione potrebbero richiedere uno sguardo più da vicino per le imprese?
Di seguito sono elencate 10 startup di intelligenza artificiale che stanno dimostrando traiettorie di crescita al rialzo in un mercato frenetico e i cui CEO hanno articolato su VentureBeat negli ultimi mesi un contesto più ampio per i loro fattori chiave di differenziazione, strategie e trazione.

Di seguito sono riportati i dettagli vitali su queste 10 startup di intelligenza artificiale che vale la pena guardare in diversi settori, tra cui vendita al dettaglio, finanza, sicurezza informatica, devops e altro ancora. Ogni azienda è classificata in base al finanziamento totale fino ad oggi, con quotazioni e metriche fornite durante le interviste con VentureBeat.

DataStax
Fondato: 2010

Fondatore/i: Jonathan Ellis, Matt Pfeil

Sede centrale: California, USA

Finanziamento totale fino ad oggi: $ 227,6 milioni

La società di dati in tempo reale, DataStax , afferma che aiuta le aziende a liberare il valore dei dati in tempo reale per creare rapidamente le applicazioni intelligenti e ad alta crescita necessarie per diventare aziende basate sui dati. Alcuni dei principali servizi digitali utilizzati quotidianamente per lo streaming, i giochi, i social network, l’e-commerce e molti altri sono basati su DataStax. Aziende come Verizon, Audi, ESL Gaming e molte altre stanno utilizzando le soluzioni DataStax, inclusi il database cloud DataStax NoSQL, Astra DB e la tecnologia di streaming di eventi unificata, Astra Streaming, per creare applicazioni in tempo reale su larga scala che alimentano le loro attività.

 
Secondo il presidente e CEO di DataStax, Chet Kapoor, DataStax fornisce uno stack aperto per tutti i dati in tempo reale basati sul database più scalabile del mondo (Apache Cassandra) e sulla tecnologia di streaming più avanzata (Apache Pulsar), in un cloud aperto architettura nativa. Lo stack aperto dell’azienda aiuta gli sviluppatori a creare facilmente applicazioni in tempo reale che gestiscono le loro attività.

Kapoor ha affermato che questi sviluppatori continuano a sfruttare la potenza della tecnologia avanzata di streaming di eventi basata su Apache Pulsar per agire istantaneamente sui dati, promuovere esperienze clienti dinamiche e sfruttare ML e AI, il tutto su un unico stack di dati che funziona. Ha affermato che DataStax utilizza API moderne che consentono agli sviluppatori di saltare la complessità di più progetti OSS e API che non sono scalabili.

DataStax afferma che le sue moderne API di dati “alimentano il commercio, i dispositivi mobili, l’IA/ML, l’IoT, i microservizi, i social, i giochi e le applicazioni interattive che devono aumentare e ridurre in base alla domanda”. Kapoor ha notato che DataStax ha un vantaggio rispetto ad altri attori del settore perché è solo uno stack aperto che unifica i dati in movimento e i dati inattivi per l’uso in tempo reale, disponibile su qualsiasi cloud e con prezzi con pagamento in base alla crescita.

Visier 
Fondato: 2010

Fondatore/i: John Schwarz, Ryan Wong

Sede: Vancouver, Canada

 

Finanziamento totale fino ad oggi: $ 216,5 milioni

La società canadese SaaS Visier Inc. (anche Visier) è una piattaforma di analisi delle risorse umane che offre soluzioni basate su cloud per l’analisi della forza lavoro e la pianificazione della forza lavoro. Per ottenere risultati migliori in termini di team e gestione aziendale, i leader devono iniziare ponendo le domande giuste sulla loro forza lavoro. Ryan Wong, cofondatore e CEO di Visier, ha dichiarato a VentureBeat che Visier fornisce soluzioni che trasmettono dati personali rapidi e accurati in modo che le aziende possano migliorare la produttività e le prestazioni, aumentare la soddisfazione e la fidelizzazione dei dipendenti, garantire una pianificazione professionale redditizia e aggiornare eticamente il processo decisionale futuro.

Wong ha affermato che Visier sviluppa la sua soluzione con una combinazione di Scala, Angular, algoritmi open source e tecnologie proprietarie. Ha affermato che Visier utilizza l’IA per arricchire i dati di un’organizzazione con informazioni standardizzate, consentendo alle organizzazioni di confrontare e comprendere meglio le tendenze nel tempo. Ha anche affermato che Visier fornisce previsioni di ML comprovate che sono state verificate in centinaia di aziende.

“I modelli di previsione apprendono i modelli dai dati dei dipendenti o dalle organizzazioni e li sintetizzano in informazioni di facile comprensione e utilizzabili. Visier utilizza anche l’intelligenza artificiale per supportare gli analisti nell’organizzazione analizzando i dati di un’organizzazione mentre viene creata, evidenziando e avvisando gli utenti di nuovi modelli, valori anomali e potenziali problemi”.

Sebbene Visier abbia concorrenza nei fornitori di analisi delle persone di nicchia come One Model e Crunchr, Wong ha affermato che l’azienda è progettata per aiutare le organizzazioni ad accelerare la loro strategia di analisi delle persone in tre aree chiave in cui altri sistemi e processi di analisi non riescono o non sono all’altezza. Queste aree includono la gestione dei dati, la distribuzione e l’esperienza utente. L’elenco dei concorrenti di Visier include anche fornitori di analisi delle suite HCM come Workday e Oracle, nonché analisi delle persone fai-da-te che utilizzano strumenti BI generici come Tableau e PowerBI.
L’azienda continua a concentrarsi sulla risposta alle domande importanti di cui gli imprenditori hanno bisogno per capire come dare forma a un modello di business migliore in generale. Dopo aver raccolto 125 milioni di dollari in un round di finanziamento di serie E lo scorso anno, Visier è sulla buona strada per espandere la sua influenza globale.

I clienti includono Electronic Arts, Uber, Adobe e altri, Visier sta espandendo la sua presenza in 75 paesi con molto spazio per crescere.

Vic.ai
Fondato: 2016

Fondatore/i: Alexander Hagerup, Kristoffer Roil, Rune Løyning

Sede: New York, USA

Finanziamento totale fino ad oggi: $ 62,7 milioni

I fondatori di Vic.ai hanno deciso di reinventare la contabilità utilizzando l’autonomia e l’intelligenza artificiale. Kristoffer Roil, cofondatore e COO di Vic.ai, ha affermato che Vic.ai sta inaugurando una nuova era della contabilità intelligente eliminando l’immissione manuale dei dati e automatizzando completamente l’elaborazione delle fatture, il compito più manuale e inefficiente della contabilità.

Secondo il cofondatore e CEO di Vic.ai, Alexander Hagerup, Vic.ai utilizza una tecnologia di intelligenza artificiale proprietaria con algoritmi che, essendo stati addestrati su oltre mezzo miliardo di dati, possono gestire fatture di tutti i tipi e formati. L’IA opera con una precisione fino al 99% e i clienti vedono un miglioramento del processo fino all’80%. Vic.ai fornisce inoltre ai clienti business intelligence. Ricavando informazioni preziose dalle transazioni finanziarie in tempo reale, i leader possono ottenere un vantaggio finanziario prendendo decisioni migliori più velocemente. 


A differenza delle soluzioni RPA , Roil ha affermato che la piattaforma di Vic.ai non richiede regole, modelli o configurazione per funzionare poiché è stata addestrata su oltre mezzo miliardo di fatture e continua ad imparare dai dati ogni giorno. Leggere una fattura è facile, ha affermato, ma classificarla correttamente richiede intelligenza, da parte di un essere umano o, in modo più efficiente, da una soluzione di intelligenza artificiale come Vic.ai.

“Pre-addestrando Vic.ai con i dati storici, inizi con tassi di precisione incredibilmente elevati. Nel tempo, il sistema apprende, si adatta e migliora al punto che una grande percentuale di fatture può essere elaborata autonomamente. Non solo è in grado di leggere la fattura, ma è anche in grado di classificare un numero su una fattura e il tipo corretto di costo”, ha affermato Hagerup.

Mentre i maggiori concorrenti di Vic.ai includono AppZen, ABBYY , Smartli e Mineraltree, l’azienda continuerà a fare da pioniere nell’uso dell’autonomia e dell’intelligence per migliorare la produttività, il processo decisionale e il ROI all’interno dei processi contabili e finanziari.

BUDDI AI
Fondato: 2013

Fondatore/i: Ram Swaminathan, Sudarsun Santhappan, Venkatesh Prabhu

Sede: New York, USA

Finanziamento totale fino ad oggi: non divulgato

Il settore sanitario sta assistendo a un aumento astronomico nell’uso dell’IA, con un rapporto di Gartner che afferma che la comprensione strategica dell’IA da parte delle organizzazioni sanitarie è maturata rapidamente. La società di piattaforme di deep learning con sede a New York, BUDDI AI , è alla ricerca di portare la trasformazione digitale nel settore sanitario con l’IA. BUDDI AI fornisce soluzioni di automazione del ciclo clinico e dei ricavi per l’assistenza sanitaria. L’azienda afferma che le sue soluzioni abilitate all’intelligenza artificiale aiutano a trasformare i dati non strutturati nelle organizzazioni sanitarie in informazioni fruibili per coloro che si trovano lungo il continuum dell’assistenza.
Il cofondatore e CEO di BUDDI AI, Ram Swaminathan, ha dichiarato a VentureBeat che la piattaforma di BUDDI AI estrae il contesto clinico e automatizza le funzioni che migliorano l’assistenza ai pazienti, migliorano la documentazione clinica, semplificano l’accuratezza della codifica medica e migliorano i rimborsi, tutto ciò è parte integrante di un ciclo di entrate sano. 

Swaminathan ha affermato che negli ultimi 6 anni BUDDI AI ha innovato un insieme di algoritmi proprietari per eseguire l’elaborazione del linguaggio naturale, grafici contestuali clinici, generazione del linguaggio naturale, rilevatori di negazione, riconoscimento ottico dei caratteri, estrazione di colonne tabulari e molti altri. Secondo Swaminathan, l’azienda dispone di oltre 50 offerte AI as a Service (AIaaS) progettate specificamente per automatizzare le funzioni sanitarie, offrendo al contempo una delle migliori prestazioni del settore per l’uso produttivo.

I concorrenti di BUDDI AI includono negozi di codifica medica manuale tradizionale e fatturazione medica che considerano praticamente tutte le altre società di semi-automazione come Optum, 3M, EPIC, Cerner, Eclinicalworks o Athena Health come collaboratori. Tuttavia, Swaminathan ha affermato che BUDDI AI si differenzia da tutti loro perché esegue autonomamente la codifica medica e la fatturazione medica in tutte le specialità mediche ambulatoriali. Ha affermato che BUDD AI lo fa utilizzando algoritmi di deep learning combinati con sistemi sofisticati costruiti da esperti, offrendo garanzie contrattuali di oltre il 95% di precisione su codici e reclami per oltre il 70% dei volumi mensili.

Hyperproof
Fondato: 2018


Fondatore/i: Craig Unger

Sede centrale: Washington DC., USA

Finanziamento totale fino ad oggi: $ 22,3 milioni

Hyperproof è una piattaforma SaaS per operazioni di conformità che mira a rendere più facile per le aziende seguire i protocolli di sicurezza e conformità. Il CEO e fondatore, Craig Unger, ha avviato Hyperproof per garantire che le aziende potessero completare il proprio lavoro di conformità senza i processi manuali ridondanti, dispendiosi in termini di tempo e difettosi che spesso esistono. 

Secondo Unger, Hyperpoof prevede di sfruttare il ML in diversi modi, inclusa l’eliminazione delle attività di conformità ripetitive e la fornitura di informazioni dettagliate sui rischi agli utenti in modo che possano prendere decisioni migliori e più strategiche.

“Hyperproof utilizzerà il ML per aiutare i nostri utenti a identificare/contrassegnare automaticamente i requisiti sovrapposti in vari framework di conformità, in modo che possano vedere le aree in cui stanno già soddisfacendo i requisiti e riutilizzare i loro artefatti di conformità per soddisfare i nuovi requisiti”.

Entro la fine dell’anno, Hyperproof svelerà soluzioni abilitate al ML che identificano automaticamente le opportunità per gli utenti di configurare integrazioni che consentano agli utenti di essere conformi e anche di aiutare gli utenti a valutare quanto sono preparati per un audit imminente.

Il sondaggio di Coalfire del 2020 ha rilevato che il 51% dei professionisti della sicurezza informatica sta spendendo il 40% o più del proprio budget per la conformità. Con un finanziamento di serie A di 16,5 milioni di dollari raccolto nel quarto trimestre del 2021, Hyperproof sta aiutando le aziende a scalare e ottenere visibilità rimanendo conformi. Unger ha affermato che Hyperproof è l’unica piattaforma focalizzata sulle operazioni di conformità per supportare le persone in trincea che sono sopraffatte dalle richieste di conformità/assicurazione da parte dei clienti e degli organismi di regolamentazione della loro organizzazione.


La privacy dei dati è una delle principali preoccupazioni nel mondo degli affari oggi, secondo Unger. Ha affermato che la capacità di tracciare, implementare e applicare in modo efficiente le misure di conformità in corso consente alle organizzazioni di raggiungere obiettivi più elevati proteggendo in modo sicuro i propri dipendenti, clienti e azionisti. Tutto ciò contribuisce alla gestione del rischio, alla preparazione all’audit e alle operazioni senza interruzioni.

Hyperproof ha creato dozzine di integrazioni con servizi cloud che ospitano dati di conformità tra cui AWS, Azure, GitHub, Okta, Jamf, Jira, ZenDesk e altri, consentendo la raccolta automatizzata delle prove e la collaborazione senza interruzioni tra le parti interessate dell’organizzazione.

Strivacity
Fondato: 2019

Fondatore/i: Keith Graham e Stephen Cox

Sede: Virginia, USA

Finanziamento totale fino ad oggi: $ 11,3 milioni

Keith Graham e Stephen Cox affermano di reinventare lo spazio di Customer Identity and Access Management (CIAM) inserendo la “C” in CIAM. I fornitori legacy in questo settore hanno creato le loro soluzioni principalmente per l’uso B2E, dando la priorità alla sicurezza e alla conformità sopra ogni altra cosa, di solito lasciando l’esperienza del cliente come un ripensamento.

Strivacity fornisce una soluzione low-code che aggiunge rapidamente funzionalità di gestione dell’identità e dell’accesso (CIAM) dei clienti alle proprietà online di un marchio in modo che possano adattarsi alla domanda dei clienti, aumentare i ricavi, rimanere conformi alle normative sulla privacy in rapida evoluzione e personalizzare il proprio servizio. Strivacity acquisisce i dati derivati ​​dai modelli comportamentali basati sul riciclaggio come indicatore di rischio in qualsiasi momento del ciclo di vita del consumatore, aiutando le aziende a prendere decisioni critiche come consentire il proseguimento di un particolare evento del ciclo di vita o chiudere completamente un evento quando sembra troppo rischioso e Di Più.
Le aziende che credono che l’esperienza del cliente, la sicurezza e la conformità siano ugualmente vitali per il successo della propria attività traggono vantaggio dall’approccio di Strivacity a CIAM. Ad esempio, un’azienda tecnologica che lavora con Strivacity ha notato che Strivacity fornisce un approccio completo a CIAM, e sono intenzionati ad assicurarsi di soddisfare tutte le giuste esigenze delle parti interessate, dai clienti ai team di sicurezza al marketing.

“Sappiamo dai nostri clienti che, in media, l’utilizzo di Strivacity rispetto a un altro fornitore riduce i costi di sviluppo e operativi del 50% con i nostri flussi di lavoro e le API che puoi inserire direttamente nelle tue app”, ha affermato Graham.

Lucinity
Fondato: 2018

Fondatore/i: Gudmundur Kristjansson

Sede: Reykjavík, Islanda

Finanziamento totale fino ad oggi: $ 8,1 milioni

Lucinity iCEO e fondatore, Gudmundur Kristjansson, ha detto a VentureBeat Lucinity è alla ricerca di cambiare il mondo con la sua tecnologia antiriciclaggio (AML) che consente a banche, fintech e altri nell’ecosistema dei servizi finanziari di prendere decisioni basate sui dati.

Oggi, secondo Kristjansson, appena l’1% dei casi di riciclaggio di denaro viene rilevato o recuperato, nonostante le crescenti normative e le pressioni sui professionisti della conformità. Ha affermato che l’approccio API-first di Lucinity le consente di implementare tecnologie all’avanguardia in tutto lo stack dell’azienda, come Spark, Kubernetes e React, che ha dimostrato di essere una strategia di scala di successo. 
L’esperienza unica di Lucinity nel settore bancario, della conformità, della regolamentazione e della scienza dei dati li ha aiutati a sviluppare un nuovo approccio alla lotta al riciclaggio di denaro, sfruttando il meglio dell’intelligenza umana e potenziandola con un’intelligenza artificiale avanzata. La loro piattaforma SaaS proprietaria aiuta le banche a identificare rapidamente comportamenti sospetti ed esposizioni al rischio. Il rilevamento comportamentale di Lucinity consente ai team di conformità non solo di osservare l’attività dei clienti, ma di comprenderli in modo olistico e approfondito, garantendo una posizione di leadership nella conformità.

Altre società cercano di risolvere il riciclaggio di denaro con l’IA per il bene dell’IA, ha affermato Kristjansson, ma Lucinity si concentra invece sull’intersezione tra umani e macchine.

“In Lucinity, utilizziamo l’IA umana per spiegare i risultati dell’IA in modo che ogni professionista della conformità possa affrontare il crimine finanziario con l’aiuto della tecnologia. Evolviamo i nostri modelli con ogni nuovo cliente e i nostri programmi migliorano ogni giorno. Lavoriamo con i clienti per rendere la loro attività a prova di futuro”, ha affermato.

Con un focus su sistemi semplici da usare che funzionano con gli analisti, non contro di loro, Lucinity aiuta le banche e le fintech a recuperare tempo e denaro con un’interfaccia bella, efficiente ed efficace progettata attorno alle esigenze specifiche della moderna conformità.

Verikai
Fondato: 2018

Fondatore/i: Brett Coffin, Hari Sundram

Sede centrale: San Francisco, California, USA

Finanziamento totale fino ad oggi: $ 6 milioni

Verikai rappresenta un software di valutazione predittiva del rischio per il settore assicurativo. Utilizzando il ML per aiutare le compagnie assicurative e gli assicuratori a valutare il rischio, la società afferma che attualmente è l’unico strumento di dati predittivi nel “mercato insurtech”. Con un database di oltre 1,3 trilioni di indicatori di dati, 5.000 modelli di comportamento e un’abbondanza di fattori che rappresentano oltre 250 milioni di persone, Verikai offre alle compagnie assicurative approfondimenti sul rischio individuale e di gruppo come mai prima d’ora.

Hari Sundram, fondatore e CEO, ha affermato che Verikai è uno strumento predittivo di dati e rischio per assicuratori e broker. Ha affermato che i dati alternativi e il machine learning sono la base fondamentale dei prodotti di Verikai e avranno sempre un enorme impatto sugli strumenti forniti dall’azienda.

Il calcolo dei risultati clinici e degli attributi comportamentali utilizzando i big data può ora fornire agli assicuratori previsioni accurate ed economicamente vantaggiose. I rapporti sui rischi del censimento in tempo reale di Verikai aiutano i professionisti a ridurre le perdite, definire strategie e migliorare l’intero processo di sottoscrizione. L’azienda offre inoltre ai propri clienti aziendali l’accesso a prodotti assicurativi adeguati per aiutare le risorse umane e i dipendenti a ricevere l’assicurazione di cui hanno bisogno.

“Mentre i nostri modelli ML continuano a maturare e man mano che scopriamo nuove fonti di dati, la capacità di fornire ai nostri clienti i migliori modelli di prodotto è sempre la nostra priorità numero uno”, ha affermato Sundram.

HIVERY
Fondato: 2015

Fondatore/i: Franki Chamaki, Jason Hosking

Sede centrale: Sydney, Australia

Finanziamento totale fino ad oggi: $ 4,6 milioni

HIVERY spera di cambiare radicalmente il modo in cui le aziende e i rivenditori di beni di consumo confezionati (CPG) collaborano per quanto riguarda l’assortimento e le decisioni sullo spazio. HIVERY Curate utilizza ML proprietari e algoritmi matematici applicati che sono stati sviluppati e acquisiti dall’agenzia scientifica nazionale australiana, CSIRO’s Data61. Con HIVERY Curate, un processo che richiede 6 mesi si riduce a circa 6 minuti, il tutto con la potenza dell’IA/ML e delle tecniche matematiche applicate.

Franki Chamaki, cofondatore e CEO di HIVERY, ha affermato che i clienti di HIVERY sono in grado di effettuare simulazioni rapide di strategie di assortimento per quanto riguarda la razionalizzazione degli SKU, l’introduzione degli SKU e lo spazio, considerando qualsiasi obiettivo di categoria, regole di merchandising e trasferimento della domanda con HIVERY Curate. Una volta determinata una strategia, ha affermato Chamaki, HIVERY Curate può generare planogrammi di accompagnamento per l’esecuzione. 

I modelli ML proprietari di HIVERY utilizzano sistemi di raccomandazione. Questi modelli ML possono imparare dai set di dati dei clienti per formulare consigli sull’assortimento a livello di negozio o in qualsiasi conteggio di negozi cluster richiesto. HIVERY combina ML con metodi matematici applicati, spesso chiamati “ricerca operativa” o “OR”. Mentre i modelli ML di HIVERY consigliano i prodotti, i suoi algoritmi OR tengono conto delle regole o dei vincoli del mondo reale per garantire che qualsiasi raccomandazione sia pratica, operativa e consapevole dello spazio del prodotto a livello di negozio.

Chamaki ha affermato che i rivenditori e i CPG attualmente richiedono più fornitori di soluzioni per determinare l’assortimento o la strategia di categoria, ottimizzare l’assortimento, lo spazio e generare planogrammi a livello di negozio. HIVERY, tuttavia, può eseguire la simulazione della strategia di assortimento e prendere in considerazione eventuali obiettivi di categoria e vincoli di merchandising nelle sue raccomandazioni – tutto in un’unica soluzione – cosa che Chamaki ha affermato che nessuna azienda fa al momento.

La società si è guadagnata un posto nella lista delle 100 società da tenere d’occhio di Forbes Asia l’ anno scorso ed è stata più recentemente nominata da CB Insights nel suo rapporto Retail Tech 100 del 2022 , una classifica annuale delle 100 società di tecnologia al dettaglio B2B più promettenti al mondo.

Prospero.Ai

Fondato: 2019

Fondatori: George Kailas, Adam Plante e Niles Plante

Sede: New York, USA

Finanziamento totale fino ad oggi: non divulgato

Prospero.Ai afferma di impegnarsi a livellare il campo di gioco investendo con AI e ML come pilastri della sua soluzione. I cofondatori di Prospero, George Kailas, Adam Plante e Niles Plante, hanno creato una piattaforma che mira a rendere la finanza più equa e prospera per tutti. Precedentemente dal mondo degli hedge fund, il CEO George Kailas è appassionato di fornire gratuitamente ricerche di investimento di qualità istituzionale senza conflitti di interesse.

Altre società fintech non offrono ai loro utenti il ​​bene più prezioso – le previsioni derivate dai loro dati – ma Prospero sta facendo le cose in modo diverso, ha affermato Kailas. L’IP congiunta di Prospero con la NYU, un sistema di intelligenza artificiale proprietario, semplifica l’analisi delle azioni in 10 segnali chiave ed educa su come sfruttare le loro previsioni per investire meglio.

“Prospero è la prima piattaforma completamente gratuita proteggendo completamente la privacy degli utenti. Attualmente in versione beta, mira a invertire il deterioramento della classe media fornendo strumenti finanziari e alfabetizzazione per tutti”, ha affermato.

Di ihal

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