这家位于班加罗尔的 AI 初创公司为 BFSI 行业提供安全聊天 GPT

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总部位于印度班加罗尔的金融科技创新企业OnFinance，正依托人工智能技术，为银行、金融服务及保险（BFSI）行业量身打造解决方案。公司自主研发的LLM NeoGPT，特别针对分析师、顾问及BFSI企业的需求进行了深度优化。

OnFinance联合创始人兼首席执行官Anuj Srivastava在AIM的独家访谈中透露：“近期，我们荣幸地成为首家赢得印度国家证券交易所（NSE）青睐的GenAI初创公司。”

OnFinance的应用场景广泛覆盖企业金融服务的多个领域，包括金融分析、股票研究、保险承保AI辅助、指数研究等，同时还涉足关系管理、合规性及财富咨询等方面的AI辅助应用。“你可以把它看作是专为企业财务定制的ChatGPT，”Srivastava如是说。

鉴于OnFinance在关键金融领域的深耕细作，客户对数据安全的担忧不言而喻。对此，OnFinance严格确保数据使用的审慎性。Srivastava指出，这正是众多企业回避ChatGPT API的主要原因所在。

“当前，印度的所有金融客户均倾向于采用本土解决方案，因为他们不希望数据脱离本土云端或基础设施。这正是他们至今尚未采用OpenAI、API等服务的缘由，”Srivastava详细阐述道。

为筑牢数据安全防线，OnFinance坚决不利用任何客户数据进行模型训练。“我们不会将任何数据用于训练、微调或反馈回路分析。我们实际上是在实时将数据传递给AI辅助系统，确保其不会被用于上述目的。”

在加速人工智能初创企业成长方面，通过GPT Stores及类似模型的选择，企业能够运用专有数据训练并微调自有模型，OnFinance等金融科技初创公司因此发现了更高的相关性。

“事实是，在GPT Store上构建的模型缺乏可扩展性，难以投入实际生产。它们难以实施的关键在于，GPT构建完成后，用户无法直接访问这些API。即便能够访问，也受到速率限制，因此无法投入生产，”Srivastava坦言。

“在GPT Stores中，分析师提出的任何数据或问题都会直接发送给OpenAI，”Srivastava幽默地补充道。

此外，像微软这样的行业巨头并不会对OnFinance等初创公司构成直接威胁，反而有助于其业务拓展。Srivastava解释说，像OnFinance一样，将有20至40家公司专注于构建特定领域的模型，并利用Azure进行云计算和GPU计算。

“因此，他们从这些公司获得的收入将远超自行开发领域特定模型并将其作为AI辅助系统出售的收入，”他分析道。

值得一提的是，OnFinance已与AWS、谷歌及微软Azure建立了云合作伙伴关系，NeoGPT亦可在AWS Bedrock上运行。

尽管数据安全至关重要，但OnFinance的专有模型仍建立在公开的开源模型基础之上，即Meta AI的Code Llama和Mistral AI的Mistral 7B。“在这两个模型的基础上，我们对众多财务数据集进行了微调，如年度股东大会报告、信用报告、合规通知等，”Srivastava介绍道。

此外，公司还根据Moneycontrol、Financial Times等25,000个金融相关新闻网站的信息制定了问答数据集。“因此，它在处理金融数据时表现出色，”他强调。

在合作伙伴关系方面，OnFinance已与印度15家顶尖银行和财富管理公司建立了合作关系，包括ICICI和交易平台Centrum。近期，公司还与NSE、Oister Global和Let’s Venture建立了合作关系。

同时，OnFinance也是JioGenNext的一部分，这是一个知名的初创企业加速器计划，旨在推动GenAI初创企业的发展。通过该计划，OnFinance将能够为JioGenNext的大型科技企业客户提供服务。

Srivastava与同样毕业于BITS Pilani大学的Priyesh Srivastava共同创立了OnFinance。去年11月，这家初创公司成功获得110万美元的种子轮融资，两位创始人均入选《福布斯》亚洲30位30岁以下精英榜单。