Theia Insights raccoglie 8 milioni di dollari per sostituire i sistemi di classificazione industriale statici

      L'azienda di intelligenza artificiale con sede a Cambridge, fondata da un ex ricercatore di Amazon Alexa, costruisce una mappa economica auto-apprendente che modella le aziende come entità multidimensionali piuttosto che costringerle in un unico contenitore. MiddleGame Ventures ha guidato; Unusual Ventures ha partecipato nuovamente.

      Amazon non è un rivenditore. È anche un fornitore di servizi di cloud computing, un operatore logistico, una rete pubblicitaria, un'azienda media e un produttore di hardware. Il modo in cui la maggior parte dei mercati finanziari la classifica, come un'unica voce nel settore dei beni di consumo discrezionali, non cattura nulla di tutto ciò.

      I sistemi di classificazione GICS e ICB che sottendono a come vengono costruiti i portafogli, come vengono costruiti gli indici e come viene misurato il rischio sono stati progettati in un'era diversa della struttura aziendale e non sono cambiati in modo sostanziale da allora.

      Theia Insights, un'azienda di deeptech con sede a Cambridge, ha trascorso quattro anni a costruire un'alternativa e ha raccolto 8 milioni di dollari in un round di finanziamento di Serie A per accelerarla.

      Il round è stato guidato da MiddleGame Ventures, con la partecipazione di Further Ventures e Unusual Ventures, che ha guidato il precedente round di Theia. Il finanziamento totale ora ammonta a 14,5 milioni di dollari.

      L'azienda è stata fondata nel 2022 dal Dr. Ye Tian, un ex ricercatore di dottorato presso Amazon Alexa con un background accademico in NLP e AI, che ha assemblato un team con esperienze provenienti da Nasdaq, Morgan Stanley, Meta, dal dipartimento di economia dell'UC Berkeley e dal dipartimento di informatica dell'Università di Cambridge.

      La tecnologia principale di Theia acquisisce documenti normativi, trascrizioni degli utili, comunicati stampa e dati finanziari da aziende pubbliche, applicando modelli proprietari di NLP e quantitativi per estrarre attività commerciali e mappare ciò che l'azienda chiama un'ontologia dinamica e auto-apprendente dell'economia globale.

      A differenza dei sistemi di classificazione statici, modella le aziende come entità multidimensionali, tracciando "chi fa cosa e quanto" attraverso tutte le linee di ricavo di un'azienda mentre queste linee si spostano nel tempo.

      La mappa risultante alimenta quattro prodotti: un sistema di classificazione industriale dinamico (TIIC), uno strumento Concept2Universe (C2U) che traduce temi di investimento in universi aziendali supportati da prove, un Modello di Fattore Tematico (TFM) per identificare i driver di tendenza strutturali dietro i movimenti dei prezzi delle azioni e Indici di Monitoraggio Tematico (TWI) per tracciare i temi industriali globali in tempo reale.

      I clienti attuali dell'azienda sono istituzionali: principali fornitori di indici, grandi banche, grandi gestori di asset e fondi hedge. La giustificazione strategica per il nuovo capitale è un'espansione nei mercati privati, dove attualmente non esiste un sistema di classificazione dinamico comparabile, un divario che diventa sempre più significativo man mano che più capitale istituzionale si allocca in asset non quotati.

      Il round finanzia anche la profondità ingegneristica e di ricerca e la scalabilità commerciale.

      Patrick Pinschmidt, co-managing partner di MiddleGame Ventures, ha inquadrato il problema come sia strutturale che tempestivo: "I mercati finanziari si affidano ancora a sistemi di classificazione statici che sono cambiati molto poco negli ultimi decenni. L'approccio di Theia costruisce una mappa dinamica, guidata dall'AI, di un'azienda, di un settore o di un tema di investimento, fornendo strumenti rivoluzionari per gli investitori e i sistemi AI da cui ragionare."

      L'angolo AI è deliberato: mentre le istituzioni finanziarie costruiscono i propri flussi di lavoro AI per la ricerca, la costruzione di portafogli e l'allocazione di capitale, hanno bisogno di dati economici strutturati con cui le macchine possano ragionare, non solo che gli analisti possano leggere. Theia sta posizionando la sua ontologia come infrastruttura per entrambi.