人工知能より高精度、金融機関向けデータ抽出のスタートアップDaloopaが約22億円調達

今回は「人工知能より高精度、金融機関向けデータ抽出のスタートアップDaloopaが約22億円調達」についてご紹介します。

関連ワード （Daloopa、資金調達等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

Daloopa（ダルーパ）は、金融機関向けのデータ抽出技術の開発継続とグローバル展開のために、Credit Suisse Asset Management（クレディ・スイス・アセット・マネジメント）傘下のNEXT Investorsがリードする2000万ドル（約22億円）のシリーズAラウンドをクローズした。

Daloopaの共同創業者でCEOのThomas Li（トーマス・リー）氏は、ヘッジファンドのアナリストとして働いていた頃、分析や予測に使う情報の収集のために、反復的なデータ抽出をよく行っていた。

実際、同氏は、金融機関で働く弁護士などの財務に関わるプロフェッショナルが、そうした作業に勤務時間の約3分の1を費やし、さらに、すべてを手作業でスプレッドシートに入力しているとを知った。

「これは十分に大きな問題です。手作業によるデータ変換をなくすために、データ分析と予測のすべてをサポートする必要があり、そのための会社が必要です」とリー氏はTechCrunchに話した。「そうしたサポートがあれば、アナリストは本来の仕事に専念することができます」。

Daloopaのアイデアは5年前に同氏が思いついたものだ。だが、データ抽出の技術が整っていなかったため軌道に乗せることができなかったという。2019年、テクノロジーを取り巻く状況は、リー氏が共同創業者のDaniel Chen（ダニエル・チェン）氏、Jeremy Huang（ジェレミー・ファン）氏とともに、人工知能を駆使したソフトウェアによりデータ抽出機能ができるまでになっていた。顧客はボタンを2、3回クリックするだけでデータセットをリクエストでき、翌日には納品される。

金融データ収集の精度は「ミッションクリティカル（必要不可欠と言えるほど重要）」だ。ただ、リー氏によると、人工知能モデルは99％の精度までは得られないことが多いのに対し、Daloopaはそれを上回る精度を実現しているという。また、何千もの異なる文書からデータを収集するために必要なアルゴリズムを、インフラがサポートできるレベルのレイテンシーとボリュームが必要となる。

今回のシリーズAには、クレディ・スイスに加え、既存投資家であるNexus Venture Partners、Uncorrelated Ventures、Hack VCが参加した。Daloopaは、これまでにプレシードとシードの両方で2400万ドル（約26億円）を調達した。

今回の投資の一環として、NEXT InvestorsとNexus Venture Partnersは、それぞれDaloopaの取締役会に人員を派遣する。

Nexus Venture Partnersのマネージング・ディレクターであるAbhishek Sharma（アビシェーク・シャーマ）氏は電子メールで「Daloopaは、金融データの抽出と消費の方法を変えようとしています」と述べた。「そのインテリジェントな自動化アプローチは、コスト肥大化を解消し、データ抽出をスケーラブルに、正確さを保ちながら使えるものにします」。

同社は新たな資金を、製品の研究開発、スタッフの採用、採用した人が作業する技術スタックの開発に使う。また、セールス、マーケティング、オペレーション機能にも力を注ぐ。

Daloopaは、売上高に関する数値を明らかにしなかったが、6カ月前に製品を発表し、現在40社の企業顧客を抱えているという。同社は、ニューヨークに本社を置き、ニューデリーとリオデジャネイロにもオフィスを構える。

当初、Daloopaは上場企業の財務情報を中心に扱っていたが、今後は銀行が顧客との間で使う文書など、よりプライベートな文書のデータ抽出にも取り組んでいく予定だ。

画像クレジット：Ong-ad Nuseewor / Getty Images

【原文】

Daloopa closed on a $20 million Series A round, led by Credit Suisse Asset Management’s NEXT Investors, to continue developing its data extraction technology for financial institutions, which is now being expanded globally.

When company co-founder and CEO Thomas Li worked as a hedge fund analyst, he often performed repetitive data extraction in order to gather insights for analysis and forecasts.

In fact, he found lawyers and similar financial professionals at financial institutions were spending about a third of their time on those same tasks, while also manually entering everything into spreadsheets.

“This was a big enough problem for one company to support all of the data analysis and forecasting without having to manually convert the data,” Li told TechCrunch. “This frees up analysts to then do what they are supposed to do.”

The idea for Daloopa came to Li five years ago, but he said the data extraction technology was not in place to get it off the ground. Then in 2019, the state of technology was such that Li and co-founders Daniel Chen and Jeremy Huang could create data extraction capabilities through the use of artificial intelligence-driven software. Customers can request data sets with a couple of clicks of a button and have it delivered the next day.

Accuracy in financial data collection “is mission critical,” but artificial intelligence models aren’t often able to get to 99% accuracy, whereas Daloopa is able to surpass that, Li said. Latency and volume also need to be at a point where infrastructure can support the algorithms needed to gather data from thousands of different documents.

Joining Credit Suisse in the Series A were existing investors Nexus Venture Partners, Uncorrelated Ventures and Hack VC. Daloopa previously raised both pre-seed and seed funds to give it $24 million to date.

As part of the investment, NEXT Investors and Nexus Venture Partners will each assign a member to Daloopa’s board of directors.

“Daloopa is disrupting how financial data is extracted and consumed,” said Abhishek Sharma, managing director at Nexus Venture Partners, via email. Nexus led both the pre-seed and seed rounds into the company. “Its intelligent automation approach eliminates the cost bloat and makes data extraction scalable, accurate and referenceable.”

Meanwhile, the company will use the new funding on R&D for product development, hiring additional staff members and building out the tech stack for those people to work on. It will also focus on sales, marketing and operations functions.

Li did not disclose revenue metrics, but said Daloopa self-launched its product six months ago, and today has 40 enterprise customers. It is headquartered in New York with offices in New Delhi and Rio de Janeiro.

Initially, Daloopa focused on public company financials, but plans to move into data extraction for more private documents, like documents a bank uses with its customers.

（文：Christine Hall、翻訳：Nariko Mizoguchi）

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