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筑见智能获近亿元D1轮融资,用数字化员工助力全场景智能

发布于:2024-06-18 编辑:匿名 来源:网络

据投资界(ID:pedaily)7月11日消息,近日,筑见智能宣布完成D1轮融资本轮近亿元融资,由金库资本、江苏文投、君慈资本共同投资,融资资金将用于推广SaaS标准化产品,持续巩固技术壁垒和产品优势,帮助更多头部企业腰部客户实现企业智能化转型。

正如国内NLP赛道负责人玩家、筑剑智能创始人、CEO简仁贤所言:“我们一直相信以知识资产为核心的管理将成为企业新一代的操作系统,我们也希望每个客户都可以拥有自己的数字化员工和AI助理,而NLP技术将是实现上述愿景的有力支撑,在数字化员工不断迭代的路径下,只要有知识资产的持续输入,机器人就可以。

学习无止境,只要把需求梳理清楚,显然任何行业任何语言相关的场景都可以有自己的“竹数字员工”;并通过与生态伙伴合作,利用NLP赋能其他技术,例如: RPA、OCR、CRM以及各领域的垂直应用,未来将打造数以万计的场景,筑见将持续推动与战略投资者及其他生态合作伙伴的深度合作,不断拓展产品应用的边界。

“筑剑智能由前微软(亚洲)互联网工程院领衔,简仁贤院长于2008年创立,多年来深耕自然语言理解领域,以知识、交互、情感和机器学习为核心,从切身需求更为迫切的B端,按照真人员工培养路径,通过“通用技术底层→行业术语和场景的专有技术→无代码自主运维”系统培养更智慧的数字化。

在当前普遍注重替代低端劳动力的市场中,筑建智能更进一步,致力于通过多场景、多模块的共享大脑为高端白领提供辅助智能。

数字化员工,帮助企业整合、盘活知识资产,实现场景全面智能化转型。

01. 7年NLP深耕,构建完整技术栈。

筑见智能自主研发的连接长短文本的NLP技术,结合深度学习技术,构建基于逻辑的符号AI和基于数据的神经AI的复合型AI通用技术基础,构建了强大的技术壁垒。

NLP是让AI拥有认知智能的核心技术,NLP技术的通用性决定了数字工作者能够规模化生产的程度。

从语言学的角度来看,语言分为长文本和短文本,分别属于文本书面语言和会话口语两种语言系统。

对应的主要业务应用场景分别是知识和交互。

好的 NLP 技术应该能够处理长文本和短文本。

不过,玩家目前市面上普遍只关注长短文本某一领域,主要是因为他所依赖的实现自然语言理解的技术相对传统。

短文本交互厂商通常采用开源算法、正则化、关键词、标准问答等,依靠固定场景下相对有限的语料标注,达到勉强替代人工的效果,但无法实现更加智能化但由于文档篇幅长、知识层次大,用纯机器学习进行商业化并不现实。

相应应用厂商的技术深度通常只能处理特定业务场景下格式和语料相对统一的文档。

,无法解析复杂句子或进行自动标注,对于倒装、省略、多轮等标准化程度不高的口语交互场景更是无能为力。

技术深度不够决定了产品通用性水平低。

行业和场景之间的切换将依赖于定制化,这很容易暴露出在实现产品化、工程化和规模化方面后劲不足的问题。

竹间深知这一点,迎难而上,选择了一条不同于单纯专注于长文本应用开发或短文本智能交互厂商的技术路线。

它利用通用、复合的NLP技术来连接知识和交互,构建完整的技术。

堆。

一方面,技术开发之初就聘请了专业语言学家进行语料标注,并开发了多种自研技术来处理复杂、不规范的句子,包括人称识别、指代解析、歧义理解、实体链接和识别,以及语义角色分析。

、依存句法分析、句向量上下文参考分析、容错识别等,积累了30多个NLP能力模型和10000多个语言学家标注数据;另一方面,结合深度学习技术,基于逻辑的符号AI与基于数据的神经AI构建复合AI,融合语言学和神经网络绘制知识图谱,打开AI思维黑匣子,同时也提供技术支持以相同的准确率进行模型压缩和轻度注释。

通过%自研,筑建智能利用自然语言处理、知识工程、多模态情感计算、深度学习、智能语音技术和文本数据中台构建了坚实的技术基础,让数字化员工拥有知识储备和沟通、人际沟通和持续学习能力。

02.平台策略与系统培训,打造高认知智能的数字化员工。

筑见智能打造了核心产品,拥有交互AI平台Emoti X、Emoti V、认知知识平台Gemini三大产品。

完整的核心产品矩阵。

筑见智能始终坚持平台化、产品化战略。

从统一的底层技术基础平台构建的整体架构,让过去所有的项目经验得以积累并反馈到技术基础,形成“从项目中发现场景,从场景中提炼标准化”的产品模块,产品模块沉淀回来入平台,平台通过新场景的开发、旧场景的升级,持续支持新项目的实施,帮助数字化员工走向卓越、无所不能。

目前,平台已经积累了丰富的训练引擎和预设模型,包括多种开箱即用的意图模型、跨越50多个类别、实体规模超千万的知识图谱以及预训练覆盖100多个不同行业和场景。

模型。

筑剑智能遵循真实员工所遵循的“大学前基础通识教育→大学主要专业知识教育→入职后职场前辈指导”的完整培训流程,通过“底层通用技术→行业术语和场景诀窍” →“无代码自主运维”的系统培训,帮助数字化员工应对各种复杂场景,具备高端白领应具备的专业素质和技能,兼顾效率和准确性。

在该模式的基础上,竹间在强大的通用技术基础的基础上,进一步注重对数字化员工进行模块化专业素养的培养,通过在业务实践中与各行业大客户、业务部门的沟通、研究和需求挖掘,不断发展和积累产业。

专业术语和场景知识,精准提炼行业通用SOP(标准操作流程)。

目前已积累多种端到端解决方案,模块功能涵盖助理辅助、陪练训练、语音交互、文本交互、知识挖掘、知识图谱、合规审核、智能搜索和洞察分析等。

为了方便企业个性化培养自己的数字化员工,完成职场高级员工的教学过程,不同于传统常见的让算法工程师为每个客户定制机器人,做算法封装、调优、上线的做法。

Takema开发了简单易用的统一交付??平台和统一算法平台,真正实现了无代码运维,机器人开箱即用。

得益于其数字化员工在出厂前扎实的知识储备、良好的交互体验和强大的学习能力,客户无需具备AI专业知识即可独立训练机器人模型,后续配置只需简单拖拽即可完成。

不仅让客户有更多的定制自由度,还降低了公司产品的交付周期和运营成本。

03、商业化进展迅速,已跨行业、多场景大规模落地。

筑健利用多种解决方案,输出各种场景下接近真人的AI数字化员工产品,并能轻松接入公司原有系统,不断刺激客户复购。

行为。

在正飞轮效应的推动下,迭代效率和收入将成倍增长。

随着现有产品模块标准化程度不断提高,规模效应不断显现,毛利率不断上升,新产品的开发效率也将不断提高。

随着新行业、新场景的进入,新的增长曲线也在不断涌现。

筑健智能的产品和服务已落地金融、政企、制造、零售、医药等多个领域,赋能企业销售、客服、运营,以及企业IT、人事、财务、法律等前中台- 后端提供全场景,高效满足客户需求,灵活延伸至各部门。

多场景应用让企业通过产品驱动,在不中断原有业务流程的情况下,自然地使用数字化员工共享的知识库,打通企业信息流,完成知识统一管理,做到尽可能的无痛、流畅。

帮助企业打造贯穿前中后台的一站式智能服务平台,真正实现全媒体全渠道信息接入、全流程智能服务、全业务智能洞察和全系统知识管理,完成企业全场景智能化转型。

截至目前,筑见智能已服务包括华为、民生银行、广汽集团、中国银联等在内的多家大型企业客户,生态合作伙伴超过50家,触达数亿终端用户。

04、投资者观点 金酷资本创始合伙人丁学文先生表示:筑见智能自主研发的NLP底层技术与金酷资本在出行领域的国内外生态布局相结合,对于提升服务将非常有效后疫情时代的效率。

筑见智能的语义技术NLP产品是同类AI公司中最好的。

富库资本作为产业资本,本轮投资后将与住见紧密合作,帮助住见快速拓展出行服务领域。

江苏文投资本副总经理王旭元先生表示:自然语言处理作为被誉为“人工智能皇冠上的明珠”的底层技术,可以对文旅行业的所有客户和数据分析数据进行个性化处理。

和反馈,将发挥整个智慧文旅产业“大脑”的核心作用。

它不仅可以大幅提升服务效率和内容质量,更重要的是可以通过客户数据的识别和分析,提供定制化的旅游和沉浸式体验。

为风情旅游提供技术支撑是实现“千人千面”旅游的重要组成部分。

筑剑智能是国内NLP领域技术和商业双领先的龙头企业之一。

得到了多个行业客户的广泛验证和认可。

筑见智能获近亿元D1轮融资,用数字化员工助力全场景智能

作为一家兼具市场化投资功能和文旅产业背景的股权投资基金,文投资本坚定看好筑建智能在文旅产业智能化升级中发挥的重要作用,将专注于投资、业务和其他尺寸。

与公司保持长期、密切的合作关系。

上海君慈投资合伙人姜兵表示:加快第四次工业革命步伐,利用大数据、人工智能(AI)、云计算等创新技术提高企业生产效率,推动产业变革是下一个目标。

中国企业的舞台。

必修课程。

在NLP赛道上,我们接触到了Takejian。

我们非常认同竹见先生的理念,也看重竹见作为一家拥有人工智能底层技术的平台公司的潜力,可以为企业客户提供快速、低成本的服务。

通过部署人工智能解决方案,我们可以与企业客户共同创新,加速企业业务转型。

同时,我们可以跨越行业壁垒,服务多个领域。

未来,君慈投资将与筑健携手,共同为中国企业从卓越向世界一流的转型贡献力量。

筑见智能获近亿元D1轮融资,用数字化员工助力全场景智能

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