Model ML automatyzuje przygotowywanie gotowych dla klientów materiałów finansowych dzięki Perplexity Sonar

Model ML, założony przez seryjnych przedsiębiorców, braci Chaza i Arniego Englanderów, oferuje środowisko pracy oparte na AI dla klientów z sektora usług finansowych, w tym dla niektórych z największych na świecie banków inwestycyjnych i firm private equity.

Problem

Branża usług finansowych jest niezwykle konkurencyjna i wymaga nieustannie doskonałych wyników dla klientów oraz trafnych analiz strategicznych. Mimo to zespoły wciąż są obciążone ręcznymi, powtarzalnymi zadaniami — zbieraniem danych, aktualizowaniem arkuszy kalkulacyjnych i formatowaniem materiałów w pakiecie Microsoft Office. Ta nieefektywność tworzy wąskie gardła operacyjne i generuje ryzyko, którego można uniknąć, ograniczając możliwości wykonywania wyróżniającej się pracy o dużym znaczeniu.

Co więcej, gdy szybkość i dokładność są najważniejsze, firmy wciąż polegają na młodszych pracownikach, którzy pracują przez całą noc, by zdążyć przed porannymi terminami, co ogranicza zwinność właśnie wtedy, gdy jest ona najbardziej potrzebna.

Rozwiązanie

Dzięki płynnej integracji AI z różnorodnymi wewnętrznymi i zewnętrznymi źródłami danych — np. prywatnymi notatkami ze spotkań, raportami i transkrypcjami spółek, finansowymi bazami danych czy wyszukiwaniem w sieci w czasie rzeczywistym — Model ML daje użytkownikom narzędzia do generowania wniosków, przeprowadzania złożonych analiz i automatycznego tworzenia materiałów w niestandardowym formacie w programach PowerPoint, Word i Excel oraz w formacie PDF.

Użytkownicy mogą też konfigurować wyzwalacze czasowe i zdarzeniowe dla niestandardowych przepływów pracy, które obejmują cały proces — aż po wysłanie e-mailem prezentacji w niestandardowym formacie.

Działa w oparciu o Sonar Pro & Reasoning*

Model ML korzysta wyłącznie z Perplexity Sonar, aby zapewnić zaawansowane wyszukiwanie w sieci w czasie rzeczywistym. Sonar znacząco usprawnia kluczowe strategiczne przepływy pracy, w tym kompleksową analizę nastrojów rynkowych, tworzenie szczegółowych profili spółek i budowanie zniuansowanych tez inwestycyjnych.

Dzięki zaawansowanym możliwościom filtrowania w Sonar Model ML pozwala użytkownikom precyzyjnie zarządzać pozyskiwaniem danych zewnętrznych, np. ograniczając wyszukiwanie do zaufanych domen, takich jak Bloomberg News. Tak szczegółowa kontrola zwiększa dokładność i strategiczne znaczenie informacji wykorzystywanych w kluczowych decyzjach biznesowych i materiałach dla klientów.

Powiększ

Powiększ

Powiększ

Powiększ

Powiększ

*Sonar Chat Completions to teraz Agent API — z większą liczbą modeli, narzędzi i gotowych ustawień opartych na badaniach. Zacznij od naszej dokumentacji tutaj.