分布式机器学习初创公司Boosted.ai完成B轮3500万美元融资，用AI管理投资组合

“平台有助于识别数据和证券之间的非直觉关系，最大限度地减少预测的误差，改善风险管理和决策。”

1月13日，分布式机器学习初创公司Boosted.ai（以下简称“Boosted”）透露，它已经完成了3500万美元的B轮融资，以扩大其基于网络的平台，为投资经理带来可解释的机器学习工具。

本轮融资由Ten Cove Capital和Spark Capital主导，参与此次融资的投资方还有Portage Ventures、RBC（加拿大皇家银行）和HarbourVest Partners。加上这次融资，Boosted已经筹集了4600万美元，Portage Ventures也参与了之前的投资，此外投资者还包括Dunamu & Partners和Polar Equity Partners。

Boosted.ai成立于2017年，是一家将量化工具交到投资经理手上的人工智能公司。使用者无需任何编程或数据科学背景，即可很轻易地利用他们的云平台和Boosted Insights进行金融专业的机器学习，从而促进更多想法的产生、投资组合的构建和投资组合的监测。旨在让投资组合经理、分析师和首席投资官完善他们现有的投资流程，寻找新的想法并管理风险。

以Boosted的产品案例之一--Dynamic Stock Screening为例，一个PM（Portfolio Manager投资组合经理）虽然通过自己的经验或者工具能够做一些投资组合的分析工作，但是传统的筛选工具可能是向后看的，不能适应新的制度，所以他们想要一个能够根据新的数据不断调整和更新自己的系统。

那么Boosted Insights就会将PM本身的资本市场专业知识和他们认为在选股中重要的变量结合到大数据中去（还包括Boosted自己的数据合作伙伴的数据），并生成一个回测模型供PM进行更深入的分析。该模型可以实时运行，它将不断地从管理人员的输入中学习，以预测股票排名，发现并解释哪些特征组合在不同时期是重要的。Boosted的特定财务算法会将一个领域中的每一只股票与标准普尔500指数进行25万次比较，根据机器学习预测它们的表现。

Boosted平台表示，其机器学习能力允许以人类无法比拟的规模和范围对数据进行实时分析。公司还表示，平台有助于识别数据和证券之间的非直觉关系，最大限度地减少预测的误差，改善风险管理和决策。

自从上次的2020年融资以来，Boosted已经发展到40多个活跃客户，涵盖了全球所有类型的资产管理公司，包括对冲基金和ETF供应商。公司的客户包括从管理着大约1000万美元资产的家族办公室到管理着超过1万亿美元资产的资产经理。

去年，使用Boosted平台的公司数量增加了一倍多，收入增加了250%。公司计划将其员工人数增加一倍，以满足新资金的增长需求。

Boosted.ai的CEO Joshua Pantony在一份声明中表示，世界上的资产管理公司从未像今天这样专注于将人工智能引入其投资流程，但在内部成功开发这种能力的公司数量仍然非常少。对于几乎所有其他经理人来说，缺乏的是时间、资金和人才，这将阻碍他们将机器学习变成核心竞争力以及与竞争者的差异化因素。Boosted.ai花了五年时间建立Boosted Insights，以一种让所有风格的PM和投资者都能理解的方式来解决这一差距。

本文由公众号财经涂鸦（ID：caijingtuya）原创撰写，如需转载请联系涂鸦君。