Benefit Street Partners быстрее отвечает на вопросы с помощью Codex

Источник: OpenAI•

Benefit Street Partners быстрее отвечает на вопросы с помощью Codex

Анант Кумар создает инструменты для сравнения оценки кредитов и анализа кредитных соглашений, используя Codex для проверки кода и ускорения ответов на дополнительные вопросы.

В Benefit Street Partners, инвестиционной компании, специализирующейся на кредитовании, ответы на дополнительные вопросы инвестиционного комитета раньше занимали дни или недели. Портфельный менеджер Анант Кумар говорит, что теперь аналитики могут обработать раунд комментариев за один день с помощью Codex и часто отвечают на вопросы прямо во время встречи. BSP использует эти инструменты, чтобы повысить качество и тщательность андеррайтинга в те же сроки, а не для того, чтобы заключать больше сделок.

«Я превратился из простого аналитика и портфельного менеджера еще и в разработчика. Теперь я могу создавать вещи».

— Анант Кумар, портфельный менеджер, Benefit Street Partners

Создание собственных дашбордов

Раньше, чтобы создать дашборд для коллег, Кумару требовался специалист по программному обеспечению, который мог бы создать веб-сайт и извлечь данные. Теперь он создает свои собственные инструменты, используя ИИ для написания кода и проверки его на наличие ошибок.

Его трекер использует публичные отчеты SEC от компаний по развитию бизнеса (BDC), чтобы сравнивать, как фирмы оценивают один и тот же кредит. Команда может видеть, как их оценки соотносятся с оценками других держателей.

Кумар создал трекер и использовал Codex для проверки кода. Первая версия заняла один день. После добавления функций и доработки интерфейса в течение последующих недель он оценивает общее время разработки в 10–12 часов.

Создание анализатора кредитных соглашений

Другой инструмент Кумара анализирует кредитные соглашения, которые часто насчитывают 300 и более страниц. Инвесторам необходимо находить пункты, которые могут снизить стоимость для кредиторов, — задача, которая раньше требовала привлечения внешних юристов для постраничного изучения соглашения. Кумар собрал воедино меморандумы ведущих юридических фирм о пунктах и рисках, на которые стоит обратить внимание. Он описывает анализатор как «второй мозг в нашей организации».

На обработку загруженного кредитного соглашения для первичного анализа уходит около 20 минут, после чего следует час или более ручной проверки. BSP переработала инструмент с помощью GPT-6 Astra, и теперь он работает на портале компании.

«ИИ очень полезен для сбора данных, их обработки и синтеза анализа, но окончательное инвестиционное решение должен принимать человек», — говорит он.

Андеррайтинг — это обычно многораундовый процесс. Раунд состоит из дополнительной проверки и пересмотренного меморандума с ответами на вопросы инвестиционного комитета. Сроки сделок варьируются от нескольких дней до нескольких недель, поэтому количество раундов различается. Кумар говорит: «Мы чувствуем себя более уверенно в принятии решений, потому что у нас в распоряжении больше информации».

«Качество моего анализа стало намного выше, а сам процесс — намного быстрее».

— Анант Кумар, портфельный менеджер, Benefit Street Partners

Результаты вкратце

  • Первый трекер BDC был создан за один день с использованием Codex для проверки кода; всего около 10–12 часов, включая последующие дополнения.

Первый трекер BDC был создан за один день с использованием Codex для проверки кода; всего около 10–12 часов, включая последующие дополнения.

  • Первичный анализ кредитного соглашения создается примерно за 20 минут, после чего следует час или более ручной проверки.

Первичный анализ кредитного соглашения создается примерно за 20 минут, после чего следует час или более ручной проверки.

  • По словам Кумара, ответы на дополнительные вопросы комитета с помощью Codex приходят быстрее, часто прямо во время встречи.

По словам Кумара, ответы на дополнительные вопросы комитета с помощью Codex приходят быстрее, часто прямо во время встречи.

Что дальше

BSP работает над связыванием информации по разным сделкам. Непрерывный андеррайтинг — это долгосрочная цель: команда могла бы отслеживать кредиты по мере появления новостей и изучать последствия для всего портфеля, а не проводить повторный андеррайтинг только после какого-либо события.

«Codex разгрузил мой день, потому что у меня появилось гораздо больше часов для выполнения более высокоуровневой работы и меньше рутины», — говорит Кумар.

О чём эта статья

Ещё в разделе «AI и машинное обучение»

Все →

Ещё от OpenAI