Rogo的AI银行家赌注：从普林斯顿论文到20亿美元，自动化初级员工的琐碎工作

面向投资银行和金融的代理式AI平台：自动化研究、Excel建模、交易筛选、CIM生成和尽职调查工作流程，整合银行专有数据与市场数据库和文件。

初级银行家的琐碎工作——模型、备忘录、尽职调查——可以被金融原生AI代理自动化，而且银行会信任它们处理关键工作流程。

5000万美元B轮（2025年4月，累计7500万美元）；1.6亿美元D轮（2026年4月，由Kleiner Perkins领投，估值约20亿美元，累计超过3亿美元）

公司由普林斯顿同学Gabriel Stengel、John Willett和Tumas Rackaitis于2022年1月创立，他们曾在J.P. Morgan和Lazard工作。GPT-3向开发者发布后，他们得以将高级论文——一个计量经济学聊天机器人——扩展为可用的原型，并辞去金融工作投身于此。

2025年4月完成5000万美元B轮（累计7500万美元），用于投资金融推理模型和自主代理。该平台自动化了分析师级别的工作——研究、估值分析、Excel模型、演示文稿——服务于投资银行、资产管理公司和私募股权。到2026年4月，支持250多家机构的3.5万多名专业人士，收购了英国Plux AI和AI代理初创公司Offset，推出了Felix（一个端到端代理，处理交易筛选、CIM生成、买方外联和资料室尽职调查），并完成了由Kleiner Perkins领投、Sequoia、Thrive Capital、Khosla Ventures和J.P. Morgan Growth Equity参投的1.6亿美元D轮。

仍在扩张：2026年4月的D轮对Rogo估值约20亿美元，公司正在全球扩张，深化银行合作，并将Felix转变为端到端工作流程系统，同时银行界辩论自动化对初级招聘意味着什么。

初级银行工作结构化、高风险且重复——是自动化产生可见ROI的理想首批切入点。

创始人亲身做过这些工作，确切知道目标工作流程以及银行如何采购。

整合专有公司数据并嵌入前向部署银行家，使Rogo成为银行运营流程的一部分，提高了转换成本。

客户集中在数百家机构，每个企业交易规模大，品类增长体现在收入和品牌搜索上。

切入点在于工作流程，而非模型：在专有数据上训练金融原生代理并嵌入银行系统，使Rogo难以被取代，即使通用AI在进步。

截至2026年5月，Rogo在4月D轮后估值约20亿美元，支持250多家机构的3.5万多名金融专业人士，并正在扩展其代理平台（Felix）和全球足迹，而银行业在辩论AI采用将如何重塑入门级岗位。