美国加利福尼亚州旧金山，2025 年 4 日，Chainwire
54% 的投资者现在使用 ChatGPT 进行交易和投资决策。只有 11% 信任结果。AI 的承诺与其在市场中的 spectacular 失败之间的这一差距，代表了数十亿美元的错误配置资本。TrueNorth 刚刚筹集了 300 万美元，以构建缩小这一差距的专业智能。
由 CyberFund 领投，Delphi Labs、SNZ、GSR 和 Ocular 参与的种子前轮融资，资助了团队所称的“金融智能的推理层”：在涉及金钱时不会产生幻觉的特定领域 AI。
“每个垂直领域都应该拥有专门的AI，”TrueNorth联合创始人Willy Chuang表示。“法律领域有Harvey，医疗领域有OpenEvidence。但金融——这一风险最高的领域——仍在使用基于Reddit帖子和开放网络训练的模型。我们正在解决这个问题。”
通用AI的问题：市场瞬息万变，模型反应迟缓
凭借在Meta、淡马锡和高盛的工作经历，TrueNorth团队亲身认识到，通用模型会产生幻觉，忽略市场背景，且缺乏专业交易员在应对波动性时所需的结构化推理能力。
“通用AI在金融环境中不堪一击，”TrueNorth联合创始人Willy Chuang说。“市场变化太快，背景信息太深，而错误的代价太高。领域特定的金融智能不是可选项，而是未来。我们是首个实现这一点的团队。”
这一洞察塑造了TrueNorth的核心论点：金融AI必须是专门的、实时的，并建立在专家推理的基础上。该平台通过结构化剧本、实时数据融合以及专门针对市场逻辑训练的专有模型，将精英交易员的 expertise 转化为AI智能体。
早期结果验证了这一方法的有效性。内部基准测试显示，在金融特定任务上的准确率达到98%，比领先的通用模型高出28%，同时将延迟降低了80%。Beta用户显示出33%的30天留存率，大约是行业平均水平的两倍。
专家交易员作为数字孪生
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——这些工作传统上无法在没有工程技能的情况下实现自动化。散户交易员则面临相反的挑战：即使有工具，他们也缺乏保持一致性交易所需的模式识别能力和框架。
TrueNorth通过将专家工作流程转化为AI驱动的数字孪生来解决这两个问题。通过结构化剧本和智能体工作流程，顶级交易员现在可以使用自然语言编码他们的策略，而普通交易员则可以像他们追随的专家一样，以专家的逻辑和纪律进行操作。该初创公司已经与领先的教育机构合作，代表超过150万的累计粉丝。
“我们的平台是第一个模拟专业人士如何实际推理市场的平台。它在保持纪律的同时抽象了复杂性，”TrueNorth联合创始人Alex Lee解释道。“拥有智能体实时识别交易设置并突出风险，用户可以在不需要数十年模式识别和机构知识的情况下，以专业人士的逻辑进行操作。”
40,000 排队等待金融智能的用户
在CyberFund、Delphi Labs、SNZ、GSR和Ocular的支持下，以及包括Bryan Pellegrino（LayerZero）、WeeKee（Virtuals Protocol）和Jordi Alexander（Selini Capital）在内的战略天使投资人的支持下，TrueNorth正在向40,000多名用户的等待名单推出其公共Beta版。
“AI正在改变人们与应用程序互动的方式。”Cyberfund联合创始人Konstantin Lomashuk说。“TrueNorth将重新定义人们的交易方式。借助TrueNorth，人们将利用AI驱动的分析进行更好的交易。”
该公司正在与早期采用者合作，共同构建将定义AI原生投资的智能体工作流程，其中模型不仅回答问题，还执行策略、管理风险并实时适应制度变化。
公共Beta版将于今天开放。注册链接如下。
https://www.true-north.xyz/
邀请码：ABEAF9
关于TrueNorth
TrueNorth 为金融领域构建特定领域的 AI 基础设施，将专业交易员的经验转化为普通投资者可以部署的适应性智能。该平台结合结构化推理、实时数据和专有模型，提供准确、具有上下文感知能力且可执行财务洞察。
联系方式
联合创始人
Willy Chuang
Advent AI LTD
[email protected]
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