AlphaSense ra mắt Nghiên cứu sâu của riêng mình cho web VÀ các tệp doanh nghiệp của bạn — đây là lý do tại sao nó quan trọng

Nhưng tất cả chúng đều có một hạn chế đáng kể ngay khi cài đặt: chúng chỉ có thể tìm kiếm trên web và nhiều trang web công khai trên đó — không phải bất kỳ cơ sở dữ liệu 
nội bộ và biểu đồ kiến ​​thức nào của khách hàng doanh nghiệp. Tất nhiên, trừ khi doanh nghiệp hoặc các nhà tư vấn của họ dành thời gian để xây dựng một đường ống tạo tăng cường truy xuất (RAG) bằng cách sử dụng một cái gì đó giống như API phản hồi của OpenAI , nhưng điều này sẽ đòi hỏi khá nhiều thời gian, chi phí và chuyên môn của nhà phát triển để thiết lập.

Nhưng hiện nay AlphaSense , một nền tảng AI ban đầu phục vụ cho mục đích thu thập thông tin thị trường, đang cố gắng giúp các doanh nghiệp – đặc biệt là các doanh nghiệp trong lĩnh vực dịch vụ tài chính và doanh nghiệp lớn ( chiếm 85% S&P 100 ) – trở nên tốt hơn.

Hôm nay, công ty đã công bố “Nghiên cứu sâu” của riêng mình, một tác nhân AI tự động được thiết kế để tự động hóa quy trình nghiên cứu phức tạp trải rộng trên toàn bộ web, danh mục các nguồn dữ liệu độc quyền không công khai được cập nhật liên tục của AlphaSense như báo cáo nghiên cứu của Goldman Sachs và Morgan Stanley, và dữ liệu riêng của khách hàng doanh nghiệp (bất kỳ dữ liệu nào họ kết nối với nền tảng này đều là lựa chọn của họ).

Hiện đã có sẵn cho tất cả người dùng AlphaSense, công cụ này giúp tạo ra kết quả phân tích chi tiết chỉ trong một phần nhỏ thời gian so với các phương pháp truyền thống.

Chris Ackerson, Phó chủ tịch cấp cao phụ trách sản phẩm tại AlphaSense, cho biết trong một cuộc phỏng vấn độc quyền với VentureBeat: “Deep Research là tác nhân tự động đầu tiên của chúng tôi thực hiện nghiên cứu trên nền tảng thay mặt cho người dùng, giúp giảm thời gian thực hiện các tác vụ từng mất nhiều ngày hoặc nhiều tuần xuống chỉ còn vài phút”.

Kiến trúc mô hình cơ bản và tối ưu hóa hiệu suất

Để cung cấp năng lượng cho các công cụ AI của mình — bao gồm Nghiên cứu sâu — AlphaSense dựa vào kiến ​​trúc linh hoạt được xây dựng xung quanh bộ mô hình ngôn ngữ lớn năng động.

Thay vì cam kết với một nhà cung cấp duy nhất, công ty lựa chọn các mô hình dựa trên chuẩn mực hiệu suất, mức độ phù hợp với trường hợp sử dụng và sự phát triển liên tục trong hệ sinh thái LLM.

Hiện tại, AlphaSense sử dụng ba họ mô hình chính: Anthropic, được truy cập thông qua AWS Bedrock, để lập luận nâng cao và quy trình làm việc của tác nhân; Google Gemini, được đánh giá cao vì hiệu suất cân bằng và khả năng xử lý lời nhắc ngữ cảnh dài; và các mô hình Llama của Meta, được tích hợp thông qua quan hệ đối tác với công ty khởi nghiệp phần cứng AI Cerebras .

Thông qua sự hợp tác đó, AlphaSense sử dụng Cerebras Inference chạy trên phần cứng WSE-3 (Wafer-Scale Engine), tối ưu hóa tốc độ suy luận và hiệu quả cho các tác vụ khối lượng lớn. Chiến lược đa mô hình này cho phép nền tảng cung cấp đầu ra chất lượng cao một cách nhất quán trên nhiều kịch bản nghiên cứu phức tạp.

Tác nhân AI mới có mục tiêu sao chép công việc của một nhóm phân tích viên lành nghề với tốc độ và độ chính xác cao

Ackerson nhấn mạnh sự kết hợp độc đáo giữa tốc độ, độ sâu và tính minh bạch của công cụ này.

Ông cho biết: “Để giảm ảo giác, chúng tôi căn cứ mọi thông tin chi tiết do AI tạo ra vào nội dung nguồn và người dùng có thể theo dõi bất kỳ thông tin đầu ra nào trực tiếp đến câu chính xác trong tài liệu gốc”.

Khả năng truy xuất chi tiết này nhằm mục đích xây dựng lòng tin giữa những người dùng doanh nghiệp, nhiều người trong số họ dựa vào AlphaSense để đưa ra những quyết định quan trọng trong thị trường biến động.

Mỗi báo cáo do Deep Research tạo ra đều bao gồm các trích dẫn có thể nhấp vào nội dung cơ bản, cho phép xác minh và theo dõi sâu hơn.

Xây dựng trên một thập kỷ phát triển AI

Việc AlphaSense ra mắt Deep Research đánh dấu bước tiến mới nhất trong quá trình phát triển kéo dài nhiều năm của các dịch vụ AI của công ty. “Kể từ khi thành lập công ty, chúng tôi đã tận dụng AI để hỗ trợ các chuyên gia tài chính và doanh nghiệp trong quá trình nghiên cứu, bắt đầu bằng việc tìm kiếm tốt hơn để loại bỏ điểm mù và cơn ác mộng kiểm soát-F”, Ackerson cho biết.

Ông mô tả con đường của công ty là con đường cải tiến liên tục: “Khi AI được cải thiện, chúng tôi chuyển từ khám phá thông tin cơ bản sang phân tích thực sự – tự động hóa nhiều hơn quy trình làm việc, luôn do người dùng chỉ đạo”.

AlphaSense đã giới thiệu một số công cụ AI trong vài năm qua. “Chúng tôi đã ra mắt các công cụ như Generative Search để hỏi đáp nhanh trên toàn bộ nội dung AlphaSense, Generative Grid để phân tích các tài liệu song song và hiện tại là Deep Research để tổng hợp dạng dài trên hàng trăm tài liệu”, ông nói thêm.

Các trường hợp sử dụng: từ phân tích M&A đến các cuộc họp giao ban điều hành

Nghiên cứu sâu được thiết kế để hỗ trợ một loạt các quy trình làm việc có giá trị cao. Bao gồm tạo ra các bài học cơ bản về công ty và ngành, sàng lọc các cơ hội M&A và chuẩn bị các cuộc họp chi tiết với hội đồng quản trị hoặc khách hàng. Người dùng có thể đưa ra lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên và tác nhân trả về các đầu ra được thiết kế riêng hoàn chỉnh với lý do hỗ trợ và liên kết nguồn.

Dữ liệu độc quyền và tích hợp nội bộ tạo nên sự khác biệt

Một trong những lợi thế chính của AlphaSense nằm ở thư viện nội dung độc quyền của nó. “AlphaSense tổng hợp hơn 500 triệu tài liệu cao cấp và độc quyền, bao gồm nội dung độc quyền như nghiên cứu bán hàng và phỏng vấn chuyên gia—dữ liệu mà bạn không thể tìm thấy trên web công cộng”, Ackerson giải thích.

Nền tảng này cũng hỗ trợ tích hợp tài liệu nội bộ của khách hàng, tạo ra một môi trường nghiên cứu hỗn hợp. “Chúng tôi cho phép khách hàng tích hợp kiến ​​thức tổ chức của riêng họ vào AlphaSense, giúp dữ liệu nội bộ mạnh mẽ hơn khi kết hợp với nội dung cao cấp của chúng tôi”, ông nói.

Điều này có nghĩa là các công ty có thể đưa các báo cáo nội bộ, slide hoặc ghi chú vào hệ thống và phân tích chúng cùng với dữ liệu thị trường bên ngoài để hiểu sâu hơn về bối cảnh.

Cam kết cập nhật thông tin liên tục và tập trung vào bảo mật

Tất cả các nguồn dữ liệu trong AlphaSense đều được cập nhật liên tục. Ackerson cho biết: “Tất cả các bộ nội dung của chúng tôi đều đang phát triển—hàng trăm nghìn tài liệu được thêm vào mỗi ngày, hàng nghìn cuộc gọi của chuyên gia mỗi tháng và liên tục cấp phép cho các nguồn mới có giá trị cao”.

AlphaSense cũng nhấn mạnh đáng kể vào bảo mật doanh nghiệp. “Chúng tôi đã xây dựng một hệ thống an toàn, cấp doanh nghiệp đáp ứng các yêu cầu của các công ty được quản lý chặt chẽ nhất. Khách hàng vẫn giữ quyền kiểm soát dữ liệu của mình, với mã hóa đầy đủ và quản lý quyền”, Ackerson lưu ý.

Các tùy chọn triển khai được thiết kế để linh hoạt. Ông cho biết: “Chúng tôi cung cấp cả triển khai nhiều người thuê và một người thuê, bao gồm tùy chọn đám mây riêng, trong đó phần mềm chạy hoàn toàn trong cơ sở hạ tầng của khách hàng”.

Nhu cầu AI doanh nghiệp tùy chỉnh, độ chính xác ngày càng tăng

Việc ra mắt Deep Research phản ứng với xu hướng doanh nghiệp rộng hơn hướng tới tự động hóa thông minh. Theo dự đoán của Gartner được AlphaSense trích dẫn, 50% quyết định kinh doanh sẽ được tăng cường hoặc tự động hóa bởi các tác nhân AI vào năm 2027.

Ackerson tin rằng cam kết lâu dài của AlphaSense đối với AI mang lại cho công ty lợi thế trong việc đáp ứng những nhu cầu này. “Cách tiếp cận của chúng tôi luôn là tận dụng làn sóng AI tốt hơn để mang lại nhiều giá trị hơn. Trong hai năm qua, chúng tôi đã thấy một cây gậy khúc côn cầu trong khả năng mô hình—bây giờ họ không chỉ sắp xếp nội dung mà còn lý luận về nó”, ông nói.

Một công cụ mới cho môi trường kinh doanh phức tạp

Với Deep Research, AlphaSense tiếp tục nỗ lực đơn giản hóa công việc của các chuyên gia hoạt động trong môi trường dữ liệu dày đặc và chuyển động nhanh. Bằng cách kết hợp nội dung độc quyền chất lượng cao, tích hợp tùy chỉnh và tổng hợp do AI tạo ra, nền tảng này hướng đến mục tiêu cung cấp sự rõ ràng về mặt chiến lược ở tốc độ và quy mô.