|
Nanonets 是一家利用人工智能实现后台流程自动化的初创公司，在 Accel India 领投的新一轮融资中筹集了 2900 万美元，旨在提高涉及大量非结构化数据的自动化流程的准确性。 处理发票、收据和采购订单等文档中的非结构化数据通常涉及重复性任务和大量人力资源。 Nanonets 主要针对金融服务行业，表示其人工智能平台旨在提高这些流程的效率并使其具有成本效益。 AY Combinator 校友，这家初创公司建立了一个人工智能平台，通过该平台提供无代码解决方案，据该公司称，该解决方案可以帮助企业从文档、电子邮件、票证、数据库等中提取信息，并将其转换为可行的见解。该公司的人工智能平台使用机器学习架构来分析上传文档中的非结构化数据并提取有用信息。其无代码人工智能代理可以插入 QuickBooks、Xero、Sage 和 NetSuite 等 ERP 平台，以自动化应付账款流程，通过从 Square 和 Tableau 获取历史数据来优化供应链，并从患者管理系统中汇总健康报告。 Nanonets声称，虽然手动处理一张发票通常需要 15 分钟，但其自动化财务解决方案可以将所需时间缩短至不到一分钟。这些解决方案适用于应付账款、对账、应收账款和费用管理等流程。 该初创公司打算利用新的研发资金来提高其系统的准确性并投资于销售和营销。该公司拥有约 100 名员工，其中大部分工程团队位于印度。该公司还将利用新资金来增加员工人数。 Nanonets 现有投资者 Elevation Capital 和 Y Combinator 参与了全股权 B 轮融资。这使得该初创公司筹集的总资金达到 4200 万美元，其中包括 2022 年 1000 万美元的 A 轮融资。 Nanonets 联合创始人兼首席技术官 Prathamesh Juvatkar 告诉 TechCrunch，该初创公司最初使用卷积神经网络（计算机视觉中用于图像分类和对象识别的神经网络架构）来检查图像并检测特征对象。该初创公司后来考虑部署图神经网络，但最终转向 Transformer 并采用多模式架构，因为它发现它们比现有的机器学习技术更准确。 “现在，在后端，我们有多种架构。每当我们获得新客户时，我们都会根据客户数据训练所有这些模型，看看哪个模型的准确性更高，”他在接受采访时说道。 印度理工学院甘地讷格尔分校校友 Juvatkar 和 Sarthak Jain（首席执行官）于 2016 年将 Cubeit（一个可将网页转变为可共享移动卡的机器学习平台）出售给时尚门户网站 Myntra 后，共同创立了 Nanonets。 与许多其他依赖大型语言模型 (LLM) 和 GPT 的人工智能初创公司不同，Nanonets 更喜欢使用 Transformer 来规避幻觉问题，当人工智能系统生成给定文档中不存在的信息时，就会出现幻觉，但这些信息是基于给定文档中生成的。 LLM的知识。 尽管 Nanonets 使用的机器学习架构与文档无关，但这家初创公司的目标是金融服务领域，因为大约 50%–55% 的客户来自该领域。它提供了一系列集成来简化财务运营。然而，Juvatkar 表示，该公司正在逐渐扩展到“更多相邻流程”，并开始为医疗保健和制造领域的客户提供服务。 Nanonets 并不是全球基于人工智能的工作流程自动化市场上唯一的公司。市场上充斥着传统的光学字符识别(OCR) 平台以及 Rossum AI 和 Hyperscience 等初创公司。像 UiPath 这样的大公司也提供工作流程自动化，但提供结构化数据。尽管如此，Juvatkar 表示 Nanonets 通过提供创纪录的 90% 直通处理率（无需人工干预即可处理数据的百分比）来应对竞争。 “我们赢得交易主要是因为准确性、用户体验和集成质量，”他说。 Nanonets 提供三种不同定价级别的解决方案：入门版、专业版和企业版。 Juvatkar 告诉 TechCrunch，在这些级别中，专业版和企业版是这家初创公司年度经常性收入的最重要贡献者，二者各占一半。该初创公司还提供将PDF 转换为 Excel 电子表格、CSV、JSON、XML 和文本、图像到文本以及图像到 Excel 的工具。该公司表示，这些转换器帮助吸引了需要自动化的企业的关注，并在过去两年中覆盖了超过 34% 的全球财富 500 强公司。此外，该初创公司在过去 12 个月内将其用户群扩大了四倍，目前在全球拥有超过 10,000 名客户。 Juvatkar 表示，Nanonets 的用户遍布世界各地，但美国约占其收入的 40%，其次是欧洲，占 30% 至 35%。 Juvatkar 告诉 TechCrunch，但没有透露具体数字，自 2022 年以来，Nanonets 的收入每年持续增长三倍。该初创公司的目标是今年将其营收扩大 2 至 3 倍。 尽管全球市场放缓，但持续的收入增长是投资者一直投资人工智能初创公司的原因之一。根据 Tracxn 的数据，人工智能初创公司的融资从 2022 年的 100 亿美元飙升至 2023 年的 210 亿美元，而交易数量去年下降了 61 笔至399 笔。美国的人工智能初创公司获得的投资最多，其次是中国、英国、以色列和印度的公司。 “我们很高兴能与 Nanonets 合作，共同实现利用人工智能彻底改变后台运营的使命。 Sarthak 和他的团队一直致力于找出客户痛点的根源，并构建了一个强大的解决方案，可以实现端到端业务流程的完全自动化。 Nanonets 因其综合平台和直通处理 (STP) 能力而在我们中脱颖而出，这些品质使 Nanonets 在自动化领域脱颖而出，并且已经向客户展示了其积极影响。”Accel 合伙人 Abhinav Chaturvedi 说道。在一份准备好的声明中。
| 
