金融ai

複雑なユーザーの意図を多段階の実行に変換する金融AIプラットフォームOroは、300万ドルの戦略的資金調達を完了したと発表しました。MH VenturesとMapleblock Capitalが共同でリードし、M2M Capital、Archer Capital、X21 Digitalが参加、Disrupt.comとZIGLabsがその後の戦略的サポートを提供し、累計資金調達額は400万ドルに達しました。資金は、コアAIおよびエージェントの研究開発（専有のShield Engineおよび自然言語実行スタックを含む）、グローバル市場およびユーザー獲得、政策制約に基づく自主ホスティングコンプライアンスフレームワークの構築、エンジニアリング、AI研究、企業B2Bチームの拡充に使用されます。Oroは非ホスティング、ユーザー署名方式で自然言語プロンプトを多段階の取引パスに変換します。公式には、すでに35万人以上の独立したアクティブユーザーがおり、80以上の言語をサポートし、Morpho、Kamino、Lido、Aave、Uniswap、Raydiumなどとのメインネット統合を完了しています。Ondo Financeとの活動は、ローンチ初日に5万回以上の検証が完了しました。会社の目標は、今後6〜12ヶ月で1000万のアクティブユーザーに到達し、ネイティブのiOSおよびAndroidアプリをリリースし、B2BおよびB2Cの意図ルーティングレイヤーとしての統合を拡大することです。

『フィナンシャル・タイムズ』の報道によると、イギリスの金融行動監視機構（FCA）は、金融分野における人工知能の規制が「軍拡競争」に直面していると警告し、ChatGPT、Claude、Geminiを規制するための新しい権限を与えるよう促しています。

金融 AI インフラ企業 TrueNorth が 300 万ドルの資金調達を完了しました。リード投資家は CyberFund で、Delphi Labs、SNZ、GSR、Ocular が参加しています。TrueNorth は金融分野の専用人工知能インフラの構築に取り組んでおり、一般的な人工知能モデルが金融市場で直面する幻覚問題と精度不足を解決することを目指しています。このプラットフォームは、構造化された戦略マニュアル、リアルタイムデータの統合、そして市場論理に特化して訓練された専有モデルを通じて、プロトレーダーの専門知識を人工知能エージェントに変換します。公式データによると、TrueNorth は金融特定タスクにおいて 98% の精度を達成しており、先行する一般モデルより 28% 向上し、遅延を 80% 削減しています。テストユーザーの 30 日間のリテンション率は 33% で、業界平均の約 2 倍です。同社は現在、40,000 人以上のユーザーをホワイトリストに登録しており、パブリックベータ版のリリースを準備しています。

ChainCatcher メッセージ、アメリカ証券取引委員会の公式発表によると、その代理委員長 Mark T. Uyeda は金融業界の人工知能ラウンドテーブル会議での発言を行いました。Mark T. Uyeda は、アメリカの金融市場は常に技術革新を利用して進歩しており、さまざまな形態の人工知能が金融商品やサービスに使用されていると述べました。これらの技術の使用は、取引や投資、さらには金融商品やプロセスの改善を促進しています。金融規制機関は、技術中立の規制アプローチを採用し、過度に規制的な方法を避けるべきです。なぜなら、そのような方法はルールがすぐに時代遅れになったり、重複したりする可能性があるからです。人工知能などの技術の進歩が規制構造に潜在的な隙間を生じさせたり、追加の指導が必要であることを示した場合、アメリカ証券取引委員会はこれらの隙間を解決する責任があり、イノベーションを促進しつつ投資家を保護する方法で指導を提供しなければなりません。アメリカ証券取引委員会はその法定権限を念頭に置き、この分野における効果的でコスト効率の良い規制を優先する必要があります。

ChainCatcher のメッセージによると、金十の報道で、中国証券監督管理委員会の元主席である肖鋼は、12月22日に国民富裕発展研究協力プラットフォーム「AI+金融」サミットで、人工知能は「両刃の剣」であると述べました。一方では、新たなテクノロジー革命と産業革命を先導し、社会の生産と生活を深く変え、金融業の業態とモデルも大きく変えましたが、他方ではさまざまなリスクと挑戦も生じています。スマート金融の観点から、肖鋼は、人工知能が金融機関のリスクの識別、警告、制御能力を大幅に向上させたと考えていますが、金融リスクを分散または排除することはできていません。したがって、スマート金融の本質は依然として金融であり、金融の基本的な法則に従う必要があります。金融AIアルゴリズムとモデルのガバナンスを強化するために、肖鋼はアルゴリズムモデルガバナンスフレームワークを構築すべきだと考えています。その中で法律や規制が最上位に位置し、このフレームワークには目標、組織、タスク、エコシステムも含まれます。