Veridion, start-up românesc, dublează ritmul de creștere după finanțarea de 20 de milioane de dolari

650 de milioane de companii: ce date avem?

Start-up-ul românesc Veridion, specializat în tehnologii de big data, a strâns recent 20 de milioane de dolari într-o rundă de finanțare Series A. Obiectivul este clar: compania își propune să își dubleze ritmul de creștere anual.

Fondurile vor fi alocate pentru dezvoltarea infrastructurii de date, cu o strategie geografică distinctă. Procesul de dezvoltare a produsului tehnologic rămâne administrat din România, în timp ce forța de vânzare și marketing din SUA va fi consolidată semnificativ. Abordarea a fost detaliată de Ștefan Gergely, responsabilul cu creșterea afacerii la Veridion, într-o declarație video transmisă pentru start-up. ro.

Nucleul activității Veridion constă în agregarea și structurarea informațiilor despre aproximativ 650 de milioane de entități corporative din întreaga lume. Aceste date nu sunt simple statistici, ci instrumente critice pentru deciziile strategice ale clienților.

În sectorul asigurărilor, de pildă, operatorii folosesc bazele de date Veridion pentru a calibra cu precizie riscurile asociate unui anumit business, ajustând termenele și condițiile poliselor. Instituțiile bancare, la rândul lor, integrează aceste informații în algoritmele de creditare, evaluând cu acuratețe probabilitatea de plată a împrumuturilor.

O direcție de cercetare recentă, de mare importanță pentru ecosistemul global, este analiza complexă a lanțurilor de aprovizionare și identificarea vulnerabilităților acestora.

Lanțurile de aprovizionare sunt hărțuite?

Producătorii și distribuitorii multinaționali nu se mai mulțuiesc cu cunoașterea doar a partenerilor direcți, ci doresc o vizibilitate totală asupra originii componentelor, traseelor logistice și evenimentelor externe care pot perturba fluxurile operaționale.

Ștefan Gergely a explicat că, deși industria nu are un număr excesiv de jucători majori, volumul de date implicat și impactul lor strategic sunt uriașe.

Există actori care asistă marii producători în înțelegerea detaliată a locațiilor de fabricație, a surselor de achiziție și a rutelor parcurse de produse, evidențiind punctele slabe din lanțul valoric.

Acoperirea globală a bazei de date Veridion permite identificarea precisă a unităților de producție, a serviciilor oferite și a relațiilor comerciale dintre firme, chiar și în cazurile în care aceste legături nu sunt divulgate public. Compania construiește modele avansate capabile să anticipeze furnizorii propriilor furnizori, reconstruind lanțul de aprovizionare la niveluri de adâncime neobișnuit de mari.

„Capacitatea de a realiza această cartografiere la scară planetară derivă din convingerea noastră că baza noastră de date acoperă aproape totalitatea companiilor existente în realitate”, a susținut Gergely.

Cum prezic modelele riscul bancar?

Sistemul înțelege localizarea fabricilor, natura activităților lor, dimensiunea forței de muncă angajate și ponderea acestora în operațiunile generale.

Această amprentă fizică detaliată oferă un teren fertil pentru rularea modelelor de predicție, mai ales în zonele unde probele directe sunt greu de obținut.

Simultan cu proiectele din domeniul logistic, Veridion dezvoltă instrumente dedicate sectorului financiar-bancar. Acestea vizează estimarea riscului de insolvență al unei firme sau a probabilității de neîncasare a creditelor. În domeniul bancar, începem să lucrăm la cuantificarea riscului de faliment sau a riscului de default.

Hărțuirea lanțurilor de aprovizionare și aceste modele de risc constituie, în prezent, două dintre inițiativele cheie prin care ne extindem pe teritorii noi de activitate, a adăugat reprezentantul companiei.

Inteligența artificială poate fi controlată!

O întrebare frecventă în contextul inteligenței artificiale este dacă modelele Veridion ar putea deveni periculoase sau imprevizibile. Această focalizare restrânge drastic capacitatea modelelor de a genera comportamente nedorite. Nu mi s-a pus niciodată întrebarea dacă modelele noastre pot deveni periculoase.

Sunt ferm convins că nu, dintr-un motiv simplu: arhitectura lor este extrem de concentrată pe o singură funcție și incredibil de limitată în toate celelalte domenii, a afirmat Gergely.

Un exemplu ilustrativ este modelul destinat normalizării adreselor. Acesta poate procesa multiple variații ale unei locații pentru a determina forma canonică, dar nu poate depăși granițele acestei operațiuni. Dacă un model este proiectat pentru a standardiza adresele, el preia diverse inputuri, identifică varianta corectă și o formatează.

Dacă i se încredințează o altă sarcină, fenomenul se aplică majorității atributelor oferite, ceea ce face ca șansa ca un model Veridion să devină instabil sau să execute comenzi neînțelese să fie practic nulă, a continuat expertul.

Istoria Veridion nu a început cu modelul de afaceri actual. A existat o evoluție.