Американский стартап Meridian объявил о привлечении $17 миллионов инвестиций на этапе seed-раунда. Компания стремится создать новый стандарт в сфере финансового моделирования и работы с электронными таблицами благодаря внедрению искусственного интеллекта в виде гибкой среды разработчика (IDE). Оценка компании после инвестиций составила $100 миллионов.
Об этом сообщает ProIT
Инновационный подход к работе с финансовыми данными
Meridian отличается от традиционных AI-агентов для Excel, так как предлагает отдельное рабочее пространство, похожее на IDE. Здесь пользователи могут интегрировать различные источники данных и сторонние ссылки без лишних сложностей, что повышает эффективность обработки финансовой информации. Это позволяет не только автоматизировать сложные процессы финансового анализа, но и сделать их более прозрачными и легкими для аудита.
Основатель и CEO стартапа Джон Линг объясняет миссию компании так:
“Наша цель — сделать финансовое моделирование и работу с электронными таблицами значительно предсказуемее и более подходящими для аудита”, — отметил Джон Линг. “Как сделать так, чтобы процесс, который раньше занимал несколько часов, можно было выполнить за 10 минут?”
Раунд инвестирования возглавили фонды Andressen Horowitz и General Partnership, к ним присоединились QED Investors, FPV Ventures и Litquidity Ventures. Компания уже сотрудничает с командами Decagon и OffDeal и подписала контрактов на $5 миллионов только в декабре.
Команда и вызовы отрасли
Штаб-квартира Meridian расположена в Нью-Йорке. В состав команды входят бывшие сотрудники ведущих AI-компаний, таких как Scale AI и Anthropic, а также опытные финансисты из Goldman Sachs. Основной сложностью для разработчиков Meridian являются строгие требования финансовых клиентов, которые ожидают максимальной точности и повторяемости результатов, что традиционно трудно обеспечить с современными AI-моделями.
С этой целью команда Meridian активно работает над повышением уровня аудита и детерминированности своих решений, сочетая возможности агентного ИИ с классическими инструментами для минимизации ошибочных результатов. Таким образом, продукт компании позволяет пользователям четко отслеживать логику и предположения моделей, что критически важно для финансовой отрасли.