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TrueNorth融资300万美元以建立金融领域的专用AI
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Press release
新闻稿。
美国加利福尼亚州旧金山，2025年12月4日，Chainwire。
54%的投资者现在使用ChatGPT进行交易和投资决策，但只有11%的人信任其结果。AI在市场上承诺和失败之间的差距代表了数十亿的错误配置资本。TrueNorth刚刚筹集了300万美元来建立专门的智能解决这一问题。
由CyberFund领投，Delphi Labs、SNZ、GSR和Ocular参与的Pre-seed轮融资为团队提供资金，团队称之为“金融智能的推理层”：特定领域的AI在关乎金钱时不会产生幻觉。
“每个垂直领域都应该有一个专门的AI，”TrueNorth的联合创始人Willy Chuang说。“法律领域有Harvey，医疗领域有OpenEvidence。但金融，这个风险最高的领域，仍在使用训练于Reddit帖子和开放网络上的模型。我们正在改变这一切。”
通用AI的问题：快速的市场，缓慢的模型
TrueNorth团队凭借在Meta、淡马锡和高盛的经验，深知通用模型如何产生幻觉、错失市场背景，缺乏专业交易员用来驾驭波动性的结构化推理。
“在金融环境中，通用AI崩溃了，”TrueNorth的联合创始人Willy Chuang说。“市场变化太快，背景太深，错误代价太高。特定领域的金融智能不是可选的；它是未来。而我们是第一个实现这一点的。”
这种见解塑造了TrueNorth的核心理论，即金融AI必须是专门的、实时的，并基于专家推理。该平台通过结构化游戏手册、实时数据融合和专门针对市场逻辑训练的专有模型将精英交易员的专业知识转化为AI代理。
早期结果验证了这一方法。内部基准测试表明，在金融特定任务上的准确率为98%，比领先的通用模型提高了28%，同时将延迟减少了80%。Beta用户展示30天保留率为33%，大约是行业平均水平的两倍。
专家交易员作为数字孪生体
专业交易员每天花费数小时扫描市场、验证水平、管理风险和记录决策——这些工作传统上如果没有工程技能是无法自动化的。零售交易员面临相反的挑战：即使有工具，他们也缺乏交易所需的模式识别和框架的一致性。
TrueNorth通过将专家工作流程变成AI驱动的数字孪生体来解决这两个问题。通过结构化游戏手册和代理工作流程，顶级交易员现在可以使用自然语言来编码他们的策略，而普通交易员则可以以他们所追随的专家的逻辑和纪律行动。该初创公司已与领先的教育者合作，代表 超过150万名累计追随者。
“我们的平台是第一个模拟专业人士实际如何通过市场推理的平台。它在保持纪律的同时抽象了复杂性。”TrueNorth的联合创始人Alex Lee解释道。“有了代理实时识别交易设置和突出风险，用户可以以专业人士的逻辑行动，而不需要他们数十年的模式识别和机构知识。”
40,000用户排队等待金融智能
在CyberFund、Delphi Labs、SNZ、GSR和Ocular，以及包括Bryan Pellegrino（LayerZero）、WeeKee（Virtuals Protocol）和Jordi Alexander（Selini Capital）的战略天使的支持下，TrueNorth正在向超过40,000名用户的等待名单推出其公测版。
“AI正在改变人们与应用程序互动的方式。”Cyberfund的联合创始人Konstantin Lomashuk说。“Truenorth将重新定义人们的交易方式。有了Truenorth，人们将通过AI驱动的见解进行更好的交易。”
公司正与早期使用者合作，共同构建将定义AI本地化投资的代理工作流程，其中模型不仅回答问题，还执行策略、管理风险并实时适应体制变化。
公测版将于今日开放。下面是注册链接。
邀请码：ABEAF9
关于TrueNorth
TrueNorth为金融构建特定领域的AI基础架构，将专业交易员的专业知识转化为普通投资者可以使用的自适应智能。该平台结合了结构化推理、实时数据和专有模型，以提供准确、上下文感知且可执行的金融见解。
联系
联合创始人
Willy Chuang
Advent AI LTD
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