Infrastruktura AI do Analiz
Twój zespół analityczny spędza 60% czasu na zbieraniu danych.
Nie na ich analizie.
Infrastruktura AI zaprojektowana pod metodologię Twojej firmy. Nie kolejny dashboard. Nie chatbot.
Sprawdź, czy pasujeCzego Twoje obecne narzędzia nie potrafią
Luka integracyjna
71% zarządzających funduszami wskazuje, że łączenie danych z wielu źródeł to ich najbardziej frustrujące wyzwanie.
Twój fundusz subskrybuje 15-40 dostawców danych. Każdy ma własny dashboard, własny schemat, własne identyfikatory podmiotów. Twoi analitycy są warstwą integracyjną.
Exabel 2026, 100 PM, aktywa 2 bln USD
Brakujące 20%
Gotowe narzędzia obsługują generyczne 80%. Pozostałe 20%, część specyficzna dla Twojej metodologii inwestycyjnej, to tam gdzie tkwi alfa.
Żaden produkt SaaS tego nie zakoduje. To wymaga infrastruktury zbudowanej wokół sposobu myślenia Twojej firmy.
Resonanz Capital, analiza adopcji AI w funduszach hedgingowych
Problem dostarczalności
Rogo, Hebbia, AlphaSense: przydatne do szybkich wyszukiwań, słabe w produkcji gotowych materiałów analitycznych.
"Nie produkuje niczego, co mógłbym przedstawić klientowi lub partnerowi." Prawdziwy cytat, prawdziwy analityk, czołowy bank inwestycyjny.
Opinie analityków, Wall Street Oasis i G2
Infrastruktura, nie produkt
Nie sprzedajemy licencji ani dashboardów. Budujemy warstwę infrastruktury między Twoimi danymi a metodologią Twojego zespołu. Twoi analitycy dostają ustrukturyzowany output. Twój proces pozostaje Twój.
Automatyzacja pre-earnings
Nocne przetwarzanie komentarzy zarządu, trendów przychodów, ewolucji marż, danych segmentowych i rewizji prognoz w całym zakresie pokrycia. Ustrukturyzowany output gotowy przed otwarciem rynku.
Dokładność: 89-91% ze źródłami ustrukturyzowanymi (benchmark Daloopa), w porównaniu z 20-71% przy wyszukiwaniu webowym.
Synteza danych z wielu źródeł
Połączenie ze źródłami, za które Twój fundusz już płaci: FactSet, S&P Global, Daloopa, Morningstar, Moody's, LSEG, PitchBook.
30+ konektorów do danych finansowych przez Model Context Protocol (MCP), otwarty standard przyjęty przez Anthropic i głównych dostawców danych w 2026 roku. Jedna warstwa syntezy na wszystkie źródła.
Inteligencja portfelowa
Analiza 13F z mapowaniem poziomu przekonania, ekstrakcja tematów i wykrywanie rotacji międzykwartalnej. Śledzenie lockupów IPO z korelacją zgłoszeń insiderów.
Bazy danych mają 78% wskaźnik błędów w datach lockupów. Zautomatyzowana analiza zgłoszeń wychwytuje to, co kalendarzom umyka. Analiza segmentowa na skalę: liczby wewnątrz liczb.
Kodowanie własnej metodologii
Twoja firma ma sposób oceny spółek, który różni się od każdej innej firmy. Ta metodologia to Twoja przewaga.
Kodujemy ją: Twoje metody oceny ryzyka, logikę rotacji sektorowej, ramki pokrycia, modele atrybucji portfela. Output odzwierciedla sposób myślenia Twojego zespołu, nie generycznego modelu.
Wiarygodność
Zbudowaliśmy infrastrukturę AI do analiz, która zwróciła uwagę Tiger Global Management w Nowym Jorku. Ich CTO i pięć osób z zespołu przeanalizowało nasze podejście do automatyzacji analiz finansowych. Obecnie skupiamy się na dostarczeniu tych możliwości europejskim firmom inwestycyjnym.
Artykuły eksperckie
10 pogłębionych artykułów, które pokazują, że rozumiemy workflowy zanim napiszemy linijkę kodu.
Problem 71%: dlaczego integracja danych alternatywnych wciąż jest największym wyzwaniem w finansach
Exabel przebadał 100 zarządzających portfelami odpowiedzialnych za aktywa o wartości 2 bln USD. Największa frustracja? Nie jakość danych, lecz ich integracja.
Analizy pre-earnings: ze 160 godzin do automatyzacji overnight
Pokrycie 50 spółek to 200 raportów wynikowych rocznie. Większość zespołów wciąż przetwarza je ręcznie.
Budować czy kupić: co analitycy naprawdę mówią o narzędziach AI do analiz
Zebraliśmy opinie analityków z Wall Street Oasis, G2 i bezpośrednich wywiadów. Wzorzec jest wyraźny.
Co analitycy naprawdę mówią o narzędziach AI (bez filtra)
Rogo, Hebbia, AlphaSense: przydatne do szybkich wyszukiwań, słabe w produkcji gotowych analiz.
Rotacja smart money: z modeli AI do infrastruktury AI
Alfa nie tkwi w tym, jakiego modelu używasz. Tkwi w tym, jak łączysz modele z własnymi danymi i metodologią.
Ekosystem Financial MCP: przewodnik praktyka
30+ konektorów do danych finansowych przez Model Context Protocol. Co naprawdę działa w produkcji.
Chcesz zobaczyć, jak to wygląda dla Twojego zakresu pokrycia?
Rozpocznij rozmowęUczciwa ocena dopasowania
Dobre dopasowanie
- Niezależni zarządzający aktywami i fundusze hedgingowe z 5-50 analityków
- Firmy subskrybujące wielu dostawców danych, które borykają się z syntezą między nimi
- Zespoły analityczne, które przerosły narzędzia SaaS i potrzebują infrastruktury odzwierciedlającej ich metodologię
- CTO i szefowie analiz oceniający budowę vs zakup infrastruktury AI
- Firmy PE/VC prowadzące due diligence na dużej liczbie transakcji
Nie dla
- Firm szukających tańszej alternatywy dla Rogo czy AlphaSense (nie jesteśmy narzędziem SaaS)
- Zespołów potrzebujących prostego chatbota do pytań ad hoc
- Organizacji, których polityka bezpieczeństwa zabrania jakiejkolwiek zewnętrznej integracji AI
- Kogokolwiek oczekującego rozwiązania "podłącz i używaj" bez fazy odkrycia
Od pierwszej rozmowy do produkcji
Odkrycie 1 tydzień
Badamy Twój obecny workflow analityczny: narzędzia, źródła danych, strukturę zespołu, formaty raportów. Identyfikujemy 3-5 procesów, w których automatyzacja daje najwyższy ROI.
Bez zobowiązań. Jeśli to nie będzie dobre dopasowanie, powiemy Ci od pierwszej rozmowy.
Budowa 2-4 tygodnie
Łączymy się z Twoimi istniejącymi subskrypcjami danych (bez nowych umów z dostawcami). Kodujemy metodologię analityczną Twojej firmy w systemie.
Testujesz na prawdziwych danych i prawdziwych pozycjach. Nie na danych demonstracyjnych.
Produkcja
Nocna automatyczna analiza całego zakresu pokrycia. Ustrukturyzowany output w preferowanym formacie Twojego zespołu, czekający przed otwarciem rynku.
Ciągłe doskonalenie w miarę ewolucji Twojej metodologii.
O nas
BetterAI buduje dedykowaną infrastrukturę AI do analiz inwestycyjnych dla europejskich firm.
Nasz zespół ma 20 lat doświadczenia w budowie systemów produkcyjnych. Ostatnie dwa lata poświęciliśmy autonomicznym agentom AI do procesów finansowych: integracji danych, automatyzacji analiz i nocnych pipeline'ow badawczych.
Spędziliśmy miesiące studiując, jak firmy inwestycyjne faktycznie używają narzędzi AI. 10 artykułów eksperckich na tej stronie to rezultat. To nie treści marketingowe. To dowód, że rozumiemy workflowy zanim napiszemy linijkę kodu.
Siedziba w Europie. Budujemy dla europejskich firm, które chcą możliwości, jakie nowojorskie fundusze hedgingowe budują in-house, bez konieczności tworzenia 20-osobowego zespołu AI.
Twoje dane pozostają w Twojej infrastrukturze. Budujemy na Twoich systemach, nie na naszych.
Najczęściej zadawane pytania
Czym jest dedykowana infrastruktura AI do analiz?
To system zbudowany specjalnie pod metodologię inwestycyjną Twojej firmy. W przeciwieństwie do narzędzi SaaS, które oferują ten sam interfejs każdemu użytkownikowi, dedykowana infrastruktura koduje Twoje metody oceny ryzyka, logikę rotacji sektorowej, ramki pokrycia i formaty raportów. Łączy się z Twoimi istniejącymi subskrypcjami danych i produkuje ustrukturyzowane analizy odzwierciedlające sposób myślenia Twojego zespołu.
Czym to się różni od Rogo, Hebbia czy AlphaSense?
Te platformy to narzędzia ogólnego przeznaczenia do szybkich wyszukiwań i zapytań ad hoc. Dobrze radzą sobie z generycznymi 80%. Dedykowana infrastruktura obsługuje pozostałe 20%, które są specyficzne dla metodologii Twojej firmy, czyli ta część, w której tkwi alfa. Budujemy systemy produkujące gotowe analizy, które Twoi analitycy mogą przedstawić klientom i partnerom, a nie tylko wyniki wyszukiwania.
Z jakimi źródłami danych możecie się połączyć?
Łączymy się ze źródłami, za które Twój fundusz już płaci: FactSet, S&P Global, Daloopa, Morningstar, Moody's, LSEG, PitchBook i inne. Używamy 30+ konektorów do danych finansowych przez Model Context Protocol (MCP), otwarty standard przyjęty przez Anthropic i głównych dostawców danych w 2026 roku. Nie potrzebujesz nowych umów z dostawcami.
Ile trwa wdrożenie?
Odkrycie trwa tydzień. Badamy Twój obecny workflow, narzędzia, źródła danych i formaty raportów. Faza budowy trwa od dwóch do czterech tygodni: podłączenie do Twoich subskrypcji danych, zakodowanie Twojej metodologii i testy na rzeczywistych danych i pozycjach. Jesteś w produkcji w ciągu pięciu tygodni od pierwszej rozmowy.
Czy moje dane są bezpieczne?
Twoje dane pozostają w Twojej infrastrukturze. Budujemy na Twoich systemach, nie na naszych. Nie przechowujemy, nie zatrzymujemy i nie mamy stałego dostępu do Twoich własnych danych, pozycji ani wyników analiz po zakończeniu budowy.
Rozpocznij rozmowę
Lub napisz do nas bezpośrednio
contact@letaido.it