Thomas Li trabalhava na Point72, o fundo de hedge fundado pelo famoso investidor Steve Cohen, quando percebeu que a indústria financeira depende fortemente de processos manuais de entrada de dados que podem ser propensos a erros. 'Como analista de buy-side, senti a dor de procurar e inserir dados manualmente para construir e atualizar modelos financeiros,' Li disse ao TechCrunch. 'Isso tirou tempo do trabalho mais importante de análise e investimento.' Após conhecer Jeremy Huang, ex-engenheiro de software da Airbnb e Meta, e Daniel Chen, ex-engenheiro da Microsoft, através de conexões da Universidade de Nova York (todos os três são ex-alunos), Li decidiu tentar uma solução automatizada para os desafios de entrada de dados. Os três sócios lançaram a Daloopa, que usa IA para extrair e organizar dados de relatórios financeiros e apresentações de investidores para analistas. A Daloopa anunciou na terça-feira que levantou $18 milhões em uma rodada de financiamento da série B liderada pela Touring Capital, com a participação da Morgan Stanley e da Nexus Venture Partners. 'A Daloopa é uma infraestrutura histórica de dados alimentada por IA para analistas,' disse Li. 'Essa abordagem ao processo de descoberta de dados mantém empresas e equipes altamente competitivas à frente da curva.' Os clientes da Daloopa são principalmente fundos de hedge, empresas de private equity, fundos mútuos e bancos corporativos e de investimento, diz Li. Eles usam as ferramentas da startup para criar fluxos de trabalho para pesquisa de investimento e due diligence. Os fluxos de trabalho, alimentados por algoritmos de IA, descobrem e entregam dados para os modelos financeiros dos analistas, reduzindo a necessidade de copiar dados manualmente. 'A Daloopa fornece uma nova forma de obter dados essenciais tanto no lado de aquisição quanto no lado de venda,' disse Li. 'A economia de tempo é reinvestida em pesquisa e análise, ou tempo com o cliente - ajudando nossos clientes a obter uma vantagem em seu processo de pesquisa.' Agora, estou um pouco cético de que a IA da Daloopa não cometa erros: nenhum sistema de IA é perfeito, afinal de contas. Graças ao fenômeno conhecido como alucinação, não é incomum que modelos de IA inventem fatos e números ao resumir documentos e arquivos. Li não sugeriu que a Daloopa seja infalível. Mas ele afirmou que os algoritmos da plataforma 'continuam a melhorar ao longo do tempo' à medida que são treinados em conjuntos em crescimento de documentos financeiros. Ele não revelou de onde os dados são obtidos, exatamente; Li diz apenas que é de 'fontes públicas como arquivos da SEC e apresentações de investidores.' 'A Daloopa é uma empresa de IA desde o início há cinco anos, antes de toda a hype da IA,' disse Li. 'Passamos esses anos treinando nossos algoritmos e desenvolvendo IA para instituições financeiras.' Com o novo financiamento, que eleva o total arrecadado da Daloopa em Nova York para $40 milhões, a empresa planeja expandir sua equipe de cerca de 300 funcionários, reforçar a R&D do produto e ampliar seus esforços de aquisição de clientes. 'A Daloopa é uma solução alimentada por IA que começou à frente da curva e viu um crescimento acelerado ano após ano nos últimos dois anos,' disse ele. 'À medida que as instituições financeiras aumentam a adoção de ferramentas de IA, estamos muito bem posicionados para ser um líder no espaço de dados fundamentais impulsionados por IA.'