Bergabunglah dengan acara yang dipercaya oleh para pemimpin perusahaan selama hampir dua dekade. VB Transform menyatukan orang -orang yang membangun strategi AI perusahaan nyata. Pelajari lebih lanjut
Penyedia AI utama seperti Openai, Google, XAI, dan lainnya semuanya telah meluncurkan berbagai agen AI yang melakukan penelitian lengkap atau “mendalam” di seluruh web atas nama pengguna, menghabiskan menit pada suatu waktu untuk menyusun kertas putih yang dikutip secara luas dan melaporkan bahwa, dalam versi terbaik mereka, siap untuk diedarkan ke kolega, pelanggan, dan pasangan bisnis tanpa ada revering editing manusia.
Tetapi mereka semua memiliki batasan yang signifikan di luar kotak: mereka hanya dapat mencari web dan banyak situs web yang menghadap publik di dalamnya-bukan pelanggan perusahaan perusahaan intern basis data dan grafik pengetahuan. Kecuali, tentu saja, perusahaan atau konsultan mereka meluangkan waktu untuk membangun pipa pengambilan augmented generasi (RAG) menggunakan sesuatu seperti respons Openai API, tetapi ini akan membutuhkan sedikit waktu, biaya, dan keahlian pengembang untuk diatur.
Tapi sekarang Alphasense, platform AI awal untuk intelijen pasar, sedang mencoba melakukan perusahaan – terutama yang ada di jasa keuangan dan perusahaan besar (menghitung 85% dari S&P 100 sebagai pelanggannya) – yang lebih baik.
Hari ini perusahaan mengumumkan “penelitian mendalam” sendiri, “agen AI otonom yang dirancang untuk mengotomatisasi alur kerja riset kompleks yang meluas ke seluruh web, katalog Alphasense dari sumber data eksklusif non-publik yang terus diperbarui seperti Goldman Sachs dan Laporan Penelitian Morgan Stanley).
Sekarang tersedia untuk semua pengguna AlphaSense, alat ini membantu menghasilkan output analitik terperinci dalam sebagian kecil dari waktu yang dibutuhkan metode tradisional.
“Deep Research adalah agen otonom pertama kami yang melakukan penelitian di platform atas nama pengguna – mengurangi tugas yang pernah memakan waktu berhari -hari atau berminggu -minggu hanya beberapa menit,” kata Chris Ackerson, wakil presiden senior produk di Alphasense, dalam sebuah wawancara eksklusif dengan VentureBeat.
Arsitektur model yang mendasari dan optimasi kinerja
Untuk memberi daya pada alat AI -nya – termasuk penelitian mendalam – Alphasense bergantung pada arsitektur fleksibel yang dibangun di sekitar rangkaian dinamis model bahasa besar.
Daripada berkomitmen untuk penyedia tunggal, perusahaan memilih model berdasarkan tolok ukur kinerja, penggunaan case fit, dan perkembangan berkelanjutan di ekosistem LLM.
Saat ini, Alphasense mengacu pada tiga keluarga model utama: antropik, diakses melalui AWS Bedrock, untuk penalaran lanjutan dan alur kerja agen; Google Gemini, dihargai karena kinerja yang seimbang dan kemampuan untuk menangani petunjuk konteks panjang; dan model Llama Meta, diintegrasikan melalui kemitraan dengan Cerebras startup perangkat keras AI.
Melalui kolaborasi itu, Alphasense menggunakan inferensi serebras yang berjalan pada perangkat keras WSE-3 (Wafer-Scale Engine), mengoptimalkan kecepatan inferensi dan efisiensi untuk tugas volume tinggi. Strategi multi-model ini memungkinkan platform untuk memberikan output berkualitas tinggi secara konsisten di berbagai skenario penelitian yang kompleks.
Agen AI baru bertujuan untuk mereplikasi pekerjaan tim analis yang terampil dengan kecepatan dan akurasi tinggi
Ackerson menekankan kombinasi unik alat ini tentang kecepatan, kedalaman, dan transparansi.
“Untuk mengurangi halusinasi, kami membumikan setiap wawasan yang dihasilkan AI dalam konten sumber, dan pengguna dapat melacak setiap output langsung ke kalimat yang tepat dalam dokumen asli,” katanya.
Keterlacakan granular ini ditujukan untuk membangun kepercayaan di antara pengguna bisnis, banyak di antaranya mengandalkan AlphaSense untuk keputusan berisiko tinggi di pasar yang mudah menguap.
Setiap laporan yang dihasilkan oleh Deep Research mencakup kutipan yang dapat diklik untuk konten yang mendasari, memungkinkan verifikasi dan tindak lanjut yang lebih dalam.
Membangun pada satu dekade pengembangan AI
Peluncuran Deep Research Alphasense menandai langkah terbaru dalam evolusi multi-tahun dari penawaran AI-nya. “Dari pendirian perusahaan, kami telah memanfaatkan AI untuk mendukung profesional keuangan dan perusahaan dalam proses penelitian, dimulai dengan pencarian yang lebih baik untuk menghilangkan bintik-bintik buta dan mimpi buruk kontrol-F,” kata Ackerson.
Dia menggambarkan jalur perusahaan sebagai salah satu peningkatan berkelanjutan: “Ketika AI membaik, kami pindah dari penemuan informasi dasar ke analisis yang benar – lebih banyak alur kerja, selalu diarahkan oleh pengguna.”
Alphasense telah memperkenalkan beberapa alat AI selama beberapa tahun terakhir. “Kami telah meluncurkan alat-alat seperti pencarian generatif untuk tanya jawab cepat di semua konten Alphasense, grid generatif untuk menganalisis dokumen berdampingan, dan sekarang penelitian mendalam untuk sintesis bentuk panjang di ratusan dokumen,” tambahnya.
Kasus Penggunaan: Dari Analisis M&A ke Briefing Eksekutif
Deep Research dirancang untuk mendukung berbagai alur kerja bernilai tinggi. Ini termasuk menghasilkan primer perusahaan dan industri, penyaringan untuk peluang M&A, dan menyiapkan briefing papan atau klien terperinci. Pengguna dapat mengeluarkan petunjuk bahasa alami, dan agen mengembalikan output yang disesuaikan lengkap dengan pemikiran pendukung dan tautan sumber.
Data hak milik dan integrasi internal membedakannya
Salah satu keunggulan utama AlphaSense terletak di perpustakaan konten miliknya. “Alphasense mengumpulkan lebih dari 500 juta dokumen premium dan hak milik, termasuk konten eksklusif seperti penelitian sisi penjualan dan wawancara panggilan ahli-data yang tidak dapat Anda temukan di web publik,” jelas Ackerson.
Platform ini juga mendukung integrasi dokumentasi internal klien, menciptakan lingkungan penelitian campuran. “Kami mengizinkan pelanggan untuk mengintegrasikan pengetahuan kelembagaan mereka sendiri ke dalam Alphasense, membuat data internal lebih kuat ketika dikombinasikan dengan konten premium kami,” katanya.
Ini berarti perusahaan dapat memberi makan laporan internal, deck geser, atau catatan ke dalam sistem dan menganalisisnya bersama data pasar eksternal untuk pemahaman kontekstual yang lebih dalam.
Komitmen terhadap Pembaruan Informasi Berkelanjutan dan Fokus Keamanan
Semua sumber data di Alphasense terus diperbarui. “Semua set konten kami berkembang-ratusan ribu dokumen yang ditambahkan setiap hari, ribuan panggilan ahli setiap bulan, dan lisensi berkelanjutan dari sumber bernilai tinggi baru,” kata Ackerson.
Alphasense juga memberikan penekanan signifikan pada keamanan perusahaan. “Kami telah membangun sistem yang aman dan kelas perusahaan yang memenuhi persyaratan perusahaan yang paling diatur. Klien mempertahankan kendali data mereka, dengan enkripsi penuh dan manajemen izin,” Ackerson mencatat.
Opsi penyebaran dirancang agar fleksibel. “Kami menawarkan penyebaran multi-penyewa dan penyewa tunggal, termasuk opsi cloud pribadi di mana perangkat lunak berjalan sepenuhnya dalam infrastruktur klien,” katanya.
Tumbuh, Permintaan AI Perusahaan Kustom
Peluncuran Deep Research menanggapi tren perusahaan yang lebih luas terhadap otomatisasi cerdas. Menurut prediksi Gartner yang dikutip oleh Alphasense, 50% keputusan bisnis akan ditambah atau diotomatisasi oleh agen AI pada tahun 2027.
Ackerson percaya komitmen lama Alphasense untuk AI memberikan keunggulan dalam memenuhi kebutuhan ini. “Pendekatan kami selalu untuk mengendarai gelombang AI yang lebih baik untuk memberikan nilai lebih. Dalam dua tahun terakhir, kami telah melihat tongkat hoki dalam kemampuan model – sekarang mereka tidak hanya mengatur konten, tetapi juga beralasan,” katanya.
Dengan penelitian yang mendalam, Alphasense terus mendorongnya untuk menyederhanakan pekerjaan para profesional yang beroperasi di lingkungan yang bergerak cepat dan padat data. Dengan menggabungkan konten berpemilik berkualitas tinggi, integrasi yang dapat disesuaikan, dan sintesis yang dihasilkan AI, platform ini bertujuan untuk memberikan kejelasan strategis pada kecepatan dan skala.
