Las empresas en campos como los servicios financieros y los seguros viven y mueren por sus datos, específicamente, por lo bien que pueden utilizarlos para comprender qué harán a continuación las personas y las empresas, un proceso que cada vez está más dominado por la inteligencia artificial. Ahora, una startup llamada Finbourne, fundada en el centro financiero de Londres, ha construido una plataforma para ayudar a las empresas financieras a organizar y utilizar más de sus datos en AI y otros modelos. Anuncia una financiación de £55 millones ($70 millones), que utilizará para expandir su alcance fuera de la City de Londres.
Highland Europe y el inversor estratégico AVP (el brazo de capital de riesgo del gigante de los seguros AXA) están copatrocinando la Serie B, que valora a la empresa en poco más de £280 millones ($356 millones) después del financiamiento.
Thomas McHugh, el CEO que cofundó Finbourne, le dijo a TechCrunch que se le ocurrió la idea de la startup después de muchos años trabajando como quant senior en la ciudad, la mayoría de ellos pasados en el Royal Bank of Scotland. Uno de esos años fue 2008, el año en que RBS, en ese momento el banco más grande del mundo, se encontró dramáticamente al borde del colapso después de estar sobreexpuesto a la contagiación de préstamos subprime.
El cambio importante se desarrolló internamente en forma de una reorganización masiva.
Anteriormente, todo el banco estaba organizado en una serie de silos de negocios, lo que resultaba no solo en la forma en que las personas operaban, sino también en la forma en que operaban los datos dentro de ellos. Todo eso costaba una fortuna de mantener, costos que necesitaban ser recortados urgentemente. "Tuvimos que recortar cientos de millones de costos del negocio en muy poco tiempo", recordó.
Decidieron tomar una página del mundo incipiente pero de rápido crecimiento de los servicios en la nube. AWS, fundada en 2006, solo llevaba dos años en este punto, pero los equipos de datos podían ver que presentaba un modelo convincente y comparativo de cómo un banco podría almacenar y usar datos. Así que, también, adoptó un enfoque consolidado y federado para el problema.
"Logramos básicamente construir una gran cantidad de tecnología que funcionaba en todas las clases de activos. Hasta entonces, la gente decía que esto no era realmente posible. Pero tuvimos una increíble razón para cambiar y de eso, sabíamos que podíamos construir una tecnología mejor, mucho más escalable", McHugh dijo. Sistemas de capital, renta fija y crédito, dijo, antes se ejecutaban como sistemas separados, ahora estaban en una sola plataforma.
La crisis financiera del Reino Unido de 2008 fue una montaña rusa que, si no te arrojaba por completo, definitivamente te habría hecho creer que podías afrontar y asumir cualquier tipo de desafío. Así que, por supuesto, eso finalmente llevó a McHugh a asumir el más arriesgado de todos los desafíos en los negocios: una startup.
Finbourne puede tener sus raíces en cómo McHugh y otros en su equipo enfrentaron el desafío de construir servicios de datos más eficientes en su banco, pero también ha evolucionado la idea, reflejando y dando forma a cómo las empresas de servicios financieros compran TI hoy en día. Al igual que las empresas que tienen extensas operaciones de ventas pueden usar Salesforce (o una plataforma competidora) en lugar de construir su propio software, la apuesta de Finbourne es que las empresas financieras harán cada vez más lo mismo: trabajar con empresas externas para obtener herramientas para ejecutar sus operaciones en lugar de construir las suyas propias.
Eso inevitablemente también se está fusionando con la forma en que los bancos y otros en servicios financieros trabajan cada vez más con AI.
Hoy en día, los productos de la empresa incluyen la tienda de datos operacionales LUSID; libros de registro de inversiones y contabilidad (utilizados en análisis de gestión de activos); una plataforma de gestión de carteras que sigue posiciones, efectivo, P&L y exposición; y una herramienta de virtualización de datos. McHugh dijo que Finbourne también está ayudando a gestionar cómo las empresas manejan sus datos para entrenar modelos, un área en la que es probable que se involucre más.
Parece que las principales conclusiones aquí son que no hay un líder obvio, y los bancos no quieren compartir datos con otros bancos, por lo que están capacitando formas de evitar que eso suceda, un proceso que también ayuda a los clientes a controlar más estrechamente los resultados y evitar que las "alucinaciones" se cuelen en la imagen. El código abierto está desempeñando un papel importante en cómo presenta opciones más flexibles a los usuarios finales.
"Lo que hemos visto es que los clientes no quieren que ninguno de los modelos que escribimos o usamos se entrene en los datos de cualquier otra persona", dijo. "Vemos eso muy fuertemente. Lo hacemos porque al no permitirnos utilizar la imagen de nadie más, esos modelos son menos capaces de alucinar."
Finbourne tiene toda una gama de competidores en la actualidad. Por ejemplo, los rivales de gestores de activos incluyen a Aladdin de Blackrock, SimCorp, State Street Alpha y Goldensource; los competidores de gestores de activos alternativos incluyen a Broadridge, Enfusion, SS&C Eze y Maia. BNY Mellon Eagle, Rimes, Clearwater Analytics e IHS Markit ofrecen herramientas para propietarios de activos; y los servicios de activos incluyen a empresas como FIS, Temenos, Denodo, SS&C Advent y NeoXam.
El hecho de que haya tantos podría ser una razón convincente para alguien para adoptar un enfoque más simplificado de trabajar con solo uno, un camino que empresas como Fidelity International, London Stock Exchange Group, Baillie Gifford, Northern Trust y Pension Insurance Corporation (PIC) están tomando.
"En los últimos años, Finbourne ha construido una plataforma SaaS revolucionaria que está permitiendo a muchas de las mayores instituciones financieras del mundo pasar de soluciones heredadas en silos a una arquitectura de datos moderna, permitiendo total visibilidad en tiempo real y toma de decisiones óptimas", dijo Tony Zappala, socio de Highland Europe, en un comunicado.
"Cuando el equipo me mostró por primera vez en 2020 que podían integrar datos de inversión del universo completo de activos mantenidos por los gestores en una sola plataforma, me atraparon", agregó Imran Akram, socio general de AXA Venture Partners. "Hoy en día, esto es un diferenciador claro y especialmente importante para la ola emergente de inteligencia artificial."
