将人工智能工具应用于基金经理积累在数据中的专有经验和专业知识，是发挥公司竞争优势的明确途径。但是，企业如何构建生成AI辅助洞察、提升效率和速度所需的数据层？Metal首席执行官兼创始人、私募市场AI专家Taylor Lowe，以及中型市场投资机构Court Square的资源合伙人Jessica Pizzo，讨论了管理人在决定购买哪些技术、自建哪些技术时应考虑的问题。
Lowe将AI基础设施描述为三层。数据层包含公司关于交易、投资组合公司、文件和决策的全部信息。智能层包括搜索、智能体自动化等核心AI工具，以及交易评分、基准比较和模式识别等特定领域任务。第三层是一个既要便于人类使用、也要便于AI智能体访问的界面。
在决定是购买还是自建时，Lowe指出应考虑投产时间、总成本、数据可移植性、模型锁定、持续的人才需求以及机会成本。许多公司仍在测试ChatGPT和Claude等现成工具，另一些公司则聘请顾问进行定制开发。Lowe强调，概念验证与服务50至100多名员工的规模化系统有很大区别，缺乏连贯数据基础的公司将遇到瓶颈。
在Court Square，Pizzo解释说，由于一次性成本高、复杂度大以及长期留住人才的开支，该公司排除了定制开发方案。在评估工具12个月后，公司优先考虑能够切换前沿模型的灵活性，以及一家具备私募股权专业知识、了解其流程、并能在无需大量培训的情况下构建工作流程和智能体的服务商。
关键实体：公司：Metal、Court Square、PE Hub、ChatGPT、Claude｜人物：Taylor Lowe、Jessica Pizzo
来源: PE Hub · 由HeadlinesBriefing整理摘要