Клиентски истории

Model ML автоматизира финансови материали, готови за клиенти, с Perplexity Sonar

Основана от серийните предприемачи и братя Чаз и Арни Енгландер, Model ML предлага работно пространство с ИИ за клиенти от сектора на финансовите услуги, сред които някои от най-големите инвестиционни банки и фирми за дялово инвестиране в света.

Проблемът

Секторът на финансовите услуги е изключително конкурентен и изисква неизменно високи резултати за клиентите и стратегическа прозорливост. Въпреки това екипите остават натоварени с ръчни, повтарящи се задачи — събиране на данни, актуализиране на електронни таблици и форматиране на материали в пакета Microsoft Office. Тази неефективност създава оперативни затруднения и носи риск, който може да бъде избегнат, като ограничава възможностите за отличителна работа с голямо въздействие.

Освен това, когато скоростта и точността са най-важни, фирмите все още разчитат на младши служители, които работят през нощта, за да спазят сутрешните срокове — което ограничава гъвкавостта точно когато тя е най-нужна.

Решението

Чрез безпроблемно интегриране на ИИ с разнообразни вътрешни и външни източници на данни — напр. лични бележки от срещи, официални документи/стенограми на компании, финансови бази данни, уеб търсене в реално време — Model ML дава на потребителите си инструментите да генерират прозрения, да извършват сложни анализи и автоматично да създават материали с персонализиран формат в PowerPoint, Word, Excel и PDF.

Потребителите могат също да задават задействания по време и по събития за персонализирани работни процеси, които стигат чак до доставката по имейл на презентации в персонализиран формат.

Със силата на Sonar Pro & Reasoning*

Model ML използва единствено Perplexity Sonar, за да осигури усъвършенствани възможности за уеб търсене в реално време. Sonar значително подобрява ключови стратегически работни процеси, включително цялостен анализ на пазарните нагласи, задълбочени профили на компании и изграждане на нюансирани инвестиционни тези.

Model ML използва разширените възможности за филтриране на Sonar, за да позволи на потребителите прецизно да управляват извличането на външни данни, например като ограничават търсенията до надеждни домейни като Bloomberg News. Този детайлен контрол повишава точността и стратегическата релевантност на информацията, която се използва при ключови бизнес решения и материали за клиенти.

Таблица за пазарно картографиране в Model ML, която използва уеб търсене за попълване на подробности за продуктите

Таблица с профили на компании в Model ML с прогнози за приходите и EBITDA

Обобщение на финансовите резултати на ServiceNow в Model ML с цитирани данни

Model ML експортира материали за обсъждане в шаблон на PowerPoint

Генериран от Model ML обзорен слайд за ServiceNow, отворен в PowerPoint

*Sonar Chat Completions вече е Agent API с повече модели, инструменти и предварително зададени настройки, базирани на проучвания. Започнете с нашата документация тук.