Nanonets获得Accel India的支持,以改进基于人工智能的工作流自动化

AI7号 2024-03-12 726

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Nanonets是一家利用人工智能来自动化后台流程的初创公司,最近进行了一轮新融资,由Accel India领投,共筹集了2900万美元。公司旨在提高涉及大量非结构化数据的自动化流程的准确性。

处理来自发票、收据和采购订单等文件的非结构化数据通常涉及重复的任务和大量的人力资源。主要针对金融服务行业的Nanonets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。

这家初创公司曾参加Y Combinator孵化计划,已经通过建立一个人工智能平台提供无代码解决方案。据该公司称,这个平台可以帮助企业从文件、电子邮件、工单、数据库等中提取信息,并将其转化为可操作的见解。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到诸如QuickBooks、Xero、Sage和NetSuite等ERP平台中,自动化应付账款流程,通过利用Square和Tableau的历史数据来优化供应链,并总结患者管理系统中的健康报告。

Nanonets声称,通常需要15分钟来手动处理一张发票,但其自动化财务解决方案可以将处理时间减少到不到一分钟。这些解决方案可用于应付账款、对账、应收账款和费用管理等流程。

这家初创公司打算利用新的资金进行研发,提高系统的准确性,并在销售和营销方面投资。公司目前有大约100名员工,其中大部分是在印度的工程团队。公司还将利用新的资金来增加员工人数。

全股权的B轮融资中,Nanonets现有投资方Elevation Capital和Y Combinator参与了投资。这使得这家初创公司总共筹集的资金达到4200万美元,其中包括2022年1000万美元的A轮融资。

Nanonets的联合创始人兼CTO Prathamesh Juvatkar告诉TechCrunch,初创公司最初使用卷积神经网络(用于图像分类和目标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,但最终转向变压器并采用多模态架构,因为他们发现相较于现有的机器学习技术,它们更准确。

在目前,我们的后端有多种架构。每当我们获得一个新客户,我们就会用客户数据训练所有这些模型,看看哪一个获得更高的准确度,"他在采访中说道。

2016年,在将网络页面转换为可分享的移动卡片的机器学习平台Cubeit售给时尚门户Myntra后,IIT甘地讷加尔校友朱瓦特卡和萨塔克·贾因(CEO)共同创立了Nanonets。

与许多依赖大型自然语言模型(LLMs)和GPT的人工智能初创公司不同,Nanonets更倾向于使用变形器来规避幻觉问题。当一个人工智能系统生成不在给定文档中的信息时,就会出现幻觉,这些信息是基于LLM的知识生成的。

尽管Nanonets使用的机器学习架构是与文档无关的,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。它已经提供了一系列集成来简化金融业务。然而,该公司正在逐步扩大到“更多相邻的流程”,并且已经开始为医疗和制造行业的客户提供服务,Juvatkar表示。

在全球基于人工智能的工作流自动化市场上,Nanonets并不孤单。市场上有很多传统的光学字符识别(OCR)平台,也有像Rossum AI和Hyperscience这样的初创公司。像UiPath这样的大公司也提供工作流自动化服务,但是处理的是结构化数据。尽管如此,Juvatkar说,Nanonets通过提供创纪录的90%的直通处理率来应对竞争——即在无需手动干预的情况下处理数据的百分比。

他说:“我们主要是因为准确性、用户体验和整合质量而赢得交易的。”

Nanonets在三个不同的定价层次中提供解决方案:入门版、专业版和企业版。在这些定价层次中,Juvatkar告诉TechCrunch,专业版和企业版是这家初创公司年度循环收入中最重要的贡献者,占比相等。该初创公司还提供将PDF转换为Excel电子表格、CSV、JSON、XML和文本、将图像转换为文本、将图像转换为Excel的工具。该公司表示,这些转换器已经吸引了需要自动化的企业的注意,过去两年已经影响全球34%的财富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。

Nanonets在全球各地都有用户,但美国贡献了约40%的收入,欧洲紧随其后,贡献了30%到35%的收入,Juvatkar说道。

Juvatkar告诉TechCrunch,未透露具体数字,自2022年起,Nanonets的营收每年都以三倍的速度增长。这家初创企业今年也计划将其营收增长2倍至3倍。

尽管全球市场放缓,但持续增长的营收是投资者投资人工智能初创公司的一个原因。根据Tracxn,2023年人工智能初创公司的融资额从2022年的100亿美元增至210亿美元,而交易数量去年减少了61笔,达到399笔。美国的人工智能初创公司获得最多投资,其次是中国、英国、以色列和印度的公司。

我们很高兴与Nanonets合作,他们致力于通过人工智能彻底改变后勤部门的运营。Sarthak和他的团队一直致力于解决客户痛点,并建立了一个强大的解决方案,可以完全自动化业务流程的端到端。Accel合伙人Abhinav Chaturvedi在一份声明中表示:“Nanonets因其全面的平台和直通处理(STP)能力而脱颖而出——这些特质使Nanonets在自动化领域脱颖而出,已经向客户展示了积极的影响。”

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