AlgosOne.ai zavrača ponudbe za prevzem v vrednosti 500 milijonov dolarjev!

AlgosOne.ai zavrača ponudbe za prevzem v vrednosti 500 milijonov dolarjev!

AlgosOne.ai, priznana trgovalna platforma, ki temelji na umetni inteligenci, je v prvih mesecih leta 2025 zavrnila številne ponudbe za prevzem. Te ponudbe so znašale med 250 in 500 milijoni dolarjev in so prišle od različnih akterjev, vključno s hedge skladi, borzami kriptovalut in podjetji za tehnologijo umetne inteligence iz Kitajske, Evrope in ZDA. Odločitev o zavrnitvi temelji na močnem zaupanju ekipe v dolgoročni potencial projekta kot tudi na pričakovanem prihodnjem tržnem vrednotenju, kot je npr. OTS poročali.

AlgosOne načrtuje tudi uvedbo lastnega izvornega žetona AIAO v drugem četrtletju leta 2025. Imetniki teh žetonov ne bodo prejeli le pravic upravljanja, ampak tudi redne dividende. Skupno število žetonov AIAO je omejeno na milijardo. Podjetja, ki so bila prvotno zainteresirana za nakup, zdaj kažejo zanimanje za sodelovanje v prihajajoči prodaji žetonov. AlgosOne želi, da njegova tehnologija in ekosistem ostaneta dostopna globalnemu občinstvu.

Tehnologija in položaj na trgu

Platforma AlgosOne združuje lastniške algoritme z naprednimi modeli obdelave naravnega jezika. To omogoča natančno analizo nizov podatkov in napovedovanje gibanja cen. Rešitve avtomatiziranega trgovanja AlgosOne so namenjene predvsem zasebnim vlagateljem, ki nimajo izkušenj s trgovanjem in jim tako ponujajo možnost vstopa na finančne trge.

V širšem kontekstu je razvidno, da se finančni sektor vse bolj zanaša na umetno inteligenco (AI). Številna finančna podjetja trenutno preučujejo nove projekte, da bi dohitela evropsko povprečje pri uporabi umetne inteligence PwC določa. Vendar velika večina anketiranih podjetij vidi različne ovire. Skoraj 69 odstotkov jih pravi, da je pomanjkanje razpoložljivih podatkov pomemben izziv, medtem ko se jih 67 odstotkov spopada s proračunskimi omejitvami.

Izzivi v finančnem sektorju

Nadaljnje ovire vključujejo pomanjkanje dovolj usposobljenih zaposlenih in nejasnosti glede primernih poslovnih področij za projekte umetne inteligence. Poleg tega ima veliko podjetij težave pri razjasnitvi financiranja procesa integracije. V finančnem sektorju je uporaba umetne inteligence v ustaljenih procesih in vsakodnevnih operacijah pogosto obravnavana kot nizka prioriteta, zlasti ko gre za personalizacijo in ustvarjanje novih poslovnih modelov.

Splošno razumevanje umetne inteligence velja za veliko oviro. Kompleksne modele, kot so globoke nevronske mreže, je izjemno težje implementirati kot klasične matematične aplikacije. Poleg tega za visoko reguliran sektor finančnih storitev veljajo stroge zahteve glede podrobne razlage postopkov in odločitev nadzornim organom. Umetna inteligenca se pogosto dojema kot tehnologija črne skrinjice, kar prispeva k previdnemu izvajanju, ne le v bančništvu.