AlgosOne.ai atmeta 500 milijonų dolerių perėmimo pasiūlymus!

AlgosOne.ai atmeta 500 milijonų dolerių perėmimo pasiūlymus!

AlgosOne.ai, pripažinta dirbtiniu intelektu pagrįsta prekybos platforma, per pirmuosius 2025 m. mėnesius atmetė kelis įsigijimo pasiūlymus. Šie pasiūlymai svyravo nuo 250 iki 500 mln. Sprendimas atmesti yra pagrįstas stipriu komandos pasitikėjimu ilgalaikiu projekto potencialu bei numatomu būsimu rinkos vertinimu, pvz. OTS pranešė.

„AlgosOne“ taip pat planuoja 2025 m. antrąjį ketvirtį išleisti savo AIAO žetoną. Šių žetonų turėtojai gaus ne tik valdymo teises, bet ir reguliarius dividendus. Bendras AIAO žetonų skaičius neviršija milijardo. Įmonės, kurios iš pradžių domėjosi įsigijimu, dabar rodo susidomėjimą būsimame žetonų pardavimuose. „AlgosOne“ nori, kad jos technologija ir ekosistema išliktų prieinama pasaulinei auditorijai.

Technologijos ir padėtis rinkoje

AlgosOne platforma sujungia patentuotus algoritmus su pažangiais natūralios kalbos apdorojimo modeliais. Tai leidžia tiksliai analizuoti duomenų rinkinius ir numatyti kainų pokyčius. „AlgosOne“ automatizuoti prekybos sprendimai yra ypač skirti privatiems investuotojams, neturintiems prekybos patirties, todėl jiems suteikiama galimybė patekti į finansų rinkas.

Platesniame kontekste matyti, kad finansų sektorius vis labiau pasikliauja dirbtiniu intelektu (DI). Daugelis finansų kompanijų šiuo metu nagrinėja naujus projektus, siekdamos pasivyti Europos vidurkį dirbtinio intelekto naudojimo srityje PwC nustato. Tačiau akivaizdi dauguma apklausoje dalyvavusių įmonių mato įvairių kliūčių. Beveik 69 procentai teigia, kad turimų duomenų trūkumas yra didelis iššūkis, o 67 procentai kovoja su biudžeto apribojimais.

Iššūkiai finansų sektoriuje

Kitos kliūtys yra pakankamai kvalifikuotų darbuotojų trūkumas ir aiškumo stoka dėl tinkamų dirbtinio intelekto projektams verslo sričių. Be to, daugeliui įmonių sunku išsiaiškinti integracijos proceso finansavimą. Finansų sektoriuje dirbtinio intelekto naudojimas nusistovėjusiuose procesuose ir kasdienėse operacijose dažnai laikomas žemu prioritetu, ypač kai kalbama apie personalizavimą ir naujų verslo modelių kūrimą.

Bendras AI suprantamumas laikomas pagrindine kliūtimi. Sudėtingus modelius, tokius kaip gilieji neuroniniai tinklai, įgyvendinti yra žymiai sunkiau nei klasikines matematines programas. Be to, labai reguliuojamam finansinių paslaugų sektoriui keliami griežti reikalavimai dėl detalaus procesų ir sprendimų paaiškinimo priežiūros institucijoms. DI dažnai lieka suvokiamas kaip juodosios dėžės technologija, kuri prisideda prie atsargaus įgyvendinimo, o ne tik bankininkystėje.