RavenPack

RavenPack ၏အလုပ်မှာ unstructured data ကို ဘဏ္ဍာရေးအသုံးချခြင်းဖြစ်သည်။ သတင်း၊ earnings call transcript၊ regulatory filing နှင့် recruitment data ကို structured၊ ပြန်စစ်နိုင်၊ model ကျွေးနိုင်သော quantitative signal အဖြစ် ပြောင်းသည်။ source ၄၀,၀၀၀ ကျော်၊ ဘာသာစကား ၁၃ မျိုး လွှမ်းခြုံ၊ client များမှာ ကမ္ဘာ့ hedge fund၊ ဘဏ်နှင့် asset management ကုမ္ပဏီများဖြစ်သည်။

လုပ်ဆောင်ချက်နှင့် သင့်လျော်သည့်အခြေအနေ

product line တွင် သတင်းနှင့် sentiment analysis၊ financial intelligence၊ ESG screening နှင့် controversy monitoring၊ အမှုဆောင်များ၏ economic sentiment index၊ ထို့အပြင် job posting dataset (recruitment လှုပ်ရှားမှုဖြင့် လုပ်ငန်းချဲ့ထွင် သို့မဟုတ် ချုံ့မှုကို ခန့်မှန်း၊ အလွန်အသုံးများသော alternative data နည်း) တို့ ပါဝင်သည်။ ဤ data ၏တန်ဖိုးမှာ "ပြန်စစ်နိုင်" ခြင်းဖြစ်သည်။ လွန်ခဲ့သောငါးနှစ်က signal ဖြင့် မဟာဗျူဟာကို စစ်ဆေးနိုင်ပြီး၊ ယနေ့ real-time သတင်းသာ ကြည့်ခြင်းမဟုတ်ပါ။

မကြာသေးမီ Bigdata.com platform ကိုလည်း လုပ်ဆောင်နေ၍၊ ဦးတည်ချက်မှာ ဘဏ္ဍာရေးနယ်ပယ်၏ AI agent ဖြစ်ကာ၊ Financial Times ၏ investment နှင့် content license ရ၍ FT ၏ paid content ကို agent ၏ knowledge source အဖြစ် ထည့်သွင်းသည်။ ဤ ပေါင်းစပ်မှုတွင် logic ရှိသည် - AI agent ၏ အကြီးမားဆုံးပြဿနာမှာ citation source မသိခြင်းဖြစ်ရာ၊ license ရ အရည်အသွေးမြင့် media content ကို တိုက်ရိုက်ချိတ်ခြင်းသည် တရားဝင်မှုနှင့် အရည်အသွေးကို အနည်းဆုံးဖြေရှင်းသည်။

သင့်လျော်သည့်အသုံးပြုသူ ရှင်းလင်းသည် - alternative data လိုအပ်သော quant team၊ event-driven strategy လုပ်သော fund၊ ထို့အပြင် portfolio ၏ opinion risk စောင့်ကြည့်လိုသော asset management ကုမ္ပဏီတို့ဖြစ်သည်။

မြန်မာဖတ်သူများအတွက် လက်တွေ့မှာ - ၎င်းသည် institutional-grade product ဖြစ်၊ တစ်ဦးချင်း investor မထိတွေ့နိုင်၊ ဈေးနှုန်းလည်း ဖော်ရွေမည်မဟုတ်ပါ။ သို့သော် ၎င်း၏ data processing အတွေးအခေါ်သည် သင်ယူထိုက်သည် - "AI က ဤ stock ကို ဘယ်လိုထင်သလဲ" မေးမည့်အစား "ဤသတင်းသည် သမိုင်းတွင် ဘယ်လိုဈေးနှုန်းတုံ့ပြန်မှုနှင့် ဆက်စပ်သလဲ" ကို မေးသင့်သည်။ ရှေ့တစ်ခုသည် hallucination အိမ်၊ နောက်တစ်ခုသည် ပြန်စစ်နိုင်သော အလုပ်လုပ်နည်းဖြစ်သည်။