בעידן שבו השווקים ממשיכים להשתנות בקצב שלא הכרנו בעבר - ממשברים עולמיים ועד שינויי ריבית תכופים - חברות נדרשות להגיב מהר, לדייק יותר ולהתאים את עצמן למציאות כלכלית דינמית. משבר הקורונה, המלחמות באירופה ובישראל, תנודות המטבעות והאינפלציה, כולם הדגישו אמת אחת - בעולם שבו הכל זז, מודלי חיזוי סטטיסטיים שמבוססים על איסוף דאטה ממושך ותהליכי אימון ארוכים פשוט לא עומדים בקצב. כשהשוק משתנה בתוך שעות, מודלים שזקוקים לשבועות של עדכון עלולים לפספס את ההזדמנות, או את האיום.
חברת BeeEye, שנוסדה ב‑2016, חוותה את השינויים האלה מבפנים. בזכות שנים של ניסיון בשוק הפיננסי, היא למדה שהצלחה לא נמדדת רק בדיוק החיזוי, אלא ביכולת להגיב מהר. "השוק היום לא סבלני", אומר סיון רבינוביץ', ממייסדי החברה. "הלקוחות שלנו לא יכולים להרשות לעצמם להמתין שבועות או חודשים לעדכון מודל. כל שינוי בשוק חייב לקבל תגובה כמעט מיידית".
במקום להסתפק במודלים שמבוססים על מידע חלקי של העסקאות עצמן, כפי שהיה נהוג עד היום, BeeEye פיתחה גישה חדשה לגמרי. הפלטפורמה מאפשרת בניית מודלים ייעודיים לכל ארגון, שמבוססים לא רק על נתוני אשראי של עסקה ספציפית, אלא על מכלול רחב של מקורות מידע פוטנציאליים: נתוני שוק, מדדים כלכליים, תנאי מזג אוויר, נתוני התעשייה הספציפית, ובעצם כל מה שמשפיע על העסקה במישרין או בעקיפין. כך נוצר מודל שמבין את ההקשר הרחב של העסק ולא רק את הפרמטרים של עסקה בודדת. השילוב הזה מאפשר לארגונים לחזות ולתכנן קדימה בדיוק וברלוונטיות שלא היתה אפשרית בעבר.
ממודלים גנריים למודלים ייעודיים
אבל דיוק הוא רק חלק מהתמונה. בעולם שבו המציאות משתנה מדי יום, גם המודל צריך לנוע - להתעדכן, ללמוד ולהגיב. כאן נכנסים לפעולה סוכני ה-AI שפיתחה BeeEye, יחידות חכמות הפועלות על גבי הפלטפורמה ומאפשרות עדכון מהיר של מודלים, ניתוח וקבלת פידבק בזמן אמת, תוך התאמה רציפה לשוק המשתנה. במילים אחרות, סוכני ה-AI הופכים את תהליך ההתאמה של מודלים פיננסיים ממורכב, ידני וארוך לתהליך אוטומטי, ומערב את האנליסטים בארגון בקבלת החלטות בלבד. Human in the loop.
רבינוביץ' מסביר כי בעבר כדי לעדכן מודל נדרשו צוותים לאסוף דאטה חדש, לבצע ניקוי ועיבוד, לאמן את המודל מחדש ולפרוס אותו מחדש למערכות הייצור, תהליך שנמשך שבועות ארוכים ואף חודשים. "סוכני ה-AI שלנו נכנסים לכל אחד מהשלבים האלה. הם יודעים לזהות שינויים במידע בזמן אמת, לעבד דאטה לא מובנה, לבחור את הפרמטרים הנכונים, להכניס אותם ישירות לתהליך האימון והמדידה ולסגור את המעגל עד לפריסה ב-Production - וכל זאת בתוך ימים בודדים ולפעמים אפילו שעות", הוא אומר.
חלק מהלקוחות של החברה משלבים מודלים סטטיסטיים יחד עם מודלים מומחים שאינם סטטיסטיים ומבוססים על אוטומציה של תהליכי קבלת ההחלטות בארגון. סוכני ה-AI מאפשרים "תרגום" כזה של המדיניות הכתובה והמיושמת בחברה למודל מומחה בקצב ודיוק שלא היו אפשריים עד כה.
המשמעות, לדבריו, היא מהפכה בקצב שבו צוותי דאטה ומודלים יכולים לפעול. במקום מחזורי עדכון כבדים ויקרים, הארגונים יכולים להריץ מחזורי למידה קצרים, שבהם הפלטפורמה עצמה לומדת מהשוק ומשפרת את המודל כל הזמן. "השילוב בין סוכני ה-AI ובין יכולת עיבוד הפידבק מהשטח יוצר מערכת חיה, שממשיכה ללמוד ולהשתפר בכל רגע", הוא מציין. "זה מה שמאפשר לנו להביא את המודלים מדאטה לא מובנה עד לשלב ה-Production בזמן שיא, בעלויות נמוכות במיוחד ובדיוק גבוה, שבשל העדכניות על פי רוב עולה על דיוק של מודל יקר שנבנה ידנית לאורך חודשים רבים".
לדבריו, המערכת של BeeEye פועלת מקצה לקצה: מהבנת הנתונים הראשונית, דרך בניית המודל והגדרת הפרמטרים, ועד לפריסה מלאה בסביבת הלקוח. סוכני ה‑AI שנוספו בשנה האחרונה מבוססים על שנים של ניסיון מצטבר ו‑Best Practices, ומלווים כל החלטה טכנית או עסקית בתהליך. לצדם פועלים מומחים אנושיים אנליסטים טכניים ואנשי אשראי, שמפקחים ומסייעים בתרגום התובנות למהלכים עסקיים ממשיים.
"היעילות והיכולת להגיב מהר היא ערך מרכזי בחברה", מוסיף רבינוביץ', "החברה מיישמת על עצמה את אותן השיטות ומציגה טכנולוגיות קצה מובילות במבנה עלות חסכני ורזה. את אותה הגישה אנחנו מחילים עכשיו גם על לקוחות החברה".
כניסה לתחום הביטוח
המודלים של BeeEye כבר פועלים היום בגופים בנקאיים ובחברות אשראי חוץ‑בנקאיות, אך החברה מסתכלת קדימה אל תחומי הביטוח וניהול הסיכונים העסקיים. "היתרון המרכזי שלנו הוא בגמישות", אומר רבינוביץ'. "אם גוף אשראי מממן פעילות חקלאית, לדוגמה, הוא יכול לשלב נתוני אקלים ויבולים בתוך המודל, וכך לקבל תחזיות אמינות שמבוססות על נתוני אמת רלוונטיים לתחום שלו".
אחד הכיוונים המרכזיים של החברה לשנה הקרובה הוא כניסה משמעותית יותר לתחום הביטוח. החברה החלה בשילוב מודלים לחיזוי היתכנות לתביעות ביטוח, רגרסיה שמנבאת את גובה התביעה וכלים לאופטימיזציית הצעות מחיר לביטוח שמסייעים למקסם חידושים וחתימות.
BeeEye מדגישה כי מטרתה איננה רק לפתח טכנולוגיה, אלא לספק פתרון שלם. הפלטפורמה משלבת בינה מלאכותית, ידע אנושי ותשתית טכנולוגית חזקה שמאפשרת לארגונים להגיב בזמן אמת לשינויים.
החברה גם מספקת שירותים מקצועיים כדי לאפשר לחברות ללא תשתית של Data Science לאמץ במהרה יכולות של מודלי חיזוי מדויקים ודינמיים. כל זה מאפשר ל-BeeEye להציב סטנדרט חדש: מערכת שמגיבה, לומדת ומתעדכנת בקצב של השוק עצמו.
וכששואלים את רבינוביץ' לאן זה הולך מכאן, הוא עונה בפשטות: "העתיד של ניהול סיכונים הוא לא מודלים שמנבאים את מה שהיה, אלא מערכות שחיות את מה שקורה, כאן ועכשיו".
בשיתוף BeeEye
