قامت شركة Nanonets، وهي شركة ناشئة تستخدم الذكاء الاصطناعي لأتمتة عمليات المكتب الخلفي، بجمع 29 مليون دولار في جولة تمويل جديدة بقيادة Accel India بهدف تحسين دقة عمليات الأتمتة التي تتضمن كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة.
غالبًا ما تتضمن معالجة البيانات غير المنظمة من المستندات مثل الفواتير والإيصالات وأوامر الشراء مهام متكررة والكثير من الموارد البشرية. وتقول شركة Nanonets، التي تستهدف في المقام الأول قطاع الخدمات المالية، إن منصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها تهدف إلى تحسين كفاءة هذه العمليات وجعلها مربحة.
قامت الشركة الناشئة، وهي من خريجي AY Combinator، ببناء منصة للذكاء الاصطناعي تقدم من خلالها حلولاً بدون تعليمات برمجية تقول الشركة إنها يمكن أن تساعد الشركات على استخلاص الرؤى من المستندات ورسائل البريد الإلكتروني والتذاكر وقواعد البيانات وما إلى ذلك، وتحويلها إلى معلومات قابلة للتنفيذ. تستخدم منصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بالشركة بنيات التعلم الآلي لتحليل البيانات غير المنظمة من المستندات التي تم تحميلها واستخراج رؤى مفيدة. ويمكن ربط وكلاء الذكاء الاصطناعي بدون تعليمات برمجية بمنصات تخطيط موارد المؤسسات (ERP) مثل QuickBooks وXero وSage وNetSuite لأتمتة عمليات الحسابات الدائنة وتحسين سلاسل التوريد من خلال أخذ البيانات التاريخية من Square وTableau وتلخيص تقارير أنظمة إدارة مرضى الرعاية الصحية.
الشبكات النانوية تدعي أنه على الرغم من أن معالجة الفاتورة يدويًا تستغرق عادةً 15 دقيقة، إلا أن حلولها المالية الآلية يمكن أن تقلل الوقت اللازم إلى أقل من دقيقة. يمكن أن تعمل هذه الحلول مع عمليات مثل الحسابات الدائنة والتسوية والحسابات المدينة وإدارة النفقات.
تعتزم الشركة الناشئة استخدام الأموال الجديدة للبحث والتطوير لتحسين دقة نظامها والاستثمار في المبيعات والتسويق. ويعمل بها حوالي 100 موظف، معظم فريقها الهندسي متمركز في الهند. وستستخدم الشركة أيضًا التمويل الجديد لزيادة عدد موظفيها.
شهدت جولة السلسلة B المخصصة لجميع الأسهم مشاركة من مستثمري Nanonets الحاليين Elevation Capital وY Combinator. وبذلك يصل إجمالي تمويل الشركة الناشئة إلى 42 مليون دولار، بما في ذلك الجولة الأولى بقيمة 10 ملايين دولار في عام 2022.
صرح Prathamesh Juvatkar، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للتكنولوجيا في Nanonets، لـ TechCrunch أن الشركة الناشئة استخدمت في البداية cالشبكات العصبية غير التطورية (بنيات الشبكة العصبية المستخدمة في رؤية الكمبيوتر لتصنيف الصور والتعرف على الكائنات) لفحص الصور واكتشاف الكائنات المعروضة. ثم فكرت الشركة الناشئة في نشر الشبكات العصبية الرسومية، لكنها اختارت في النهاية المحولات واعتمدت بنيات متعددة الوسائط بعد أن وجدت أنها أكثر دقة من تقنيات التعلم الآلي الحالية.
“في الوقت الحالي، في الواجهة الخلفية، لدينا بنيات متعددة. وفي كل مرة نحصل فيها على عميل جديد، نقوم بتدريب كل هذه النماذج على بيانات العميل ونرى أي منها يحصل على أفضل دقة.
شارك جوفاتكار وسارثاك جاين (الرئيس التنفيذي) من خريجي معهد IIT Gandhinagar في تأسيس Nanonets بعد بيع Cubeit، وهي منصة تعلم الآلة التي حولت صفحات الويب إلى خرائط متنقلة قابلة للمشاركة، إلى بوابة الأزياء Myntra في عام 2016.
على عكس العديد من الشركات الناشئة الأخرى في مجال الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على نماذج اللغة الموسعة (LLMs) وGPTs، تفضل Nanonets المحولات للتغلب على مشكلة الهلوسة، والتي تحدث عندما يقوم نظام الذكاء الاصطناعي بإنشاء معلومات غير موجودة في المستندات المحددة، ولكن يتم إنشاؤها بناءً على على المعرفة LLM.
على الرغم من أن بنيات التعلم الآلي التي تستخدمها Nanonets لا تعتمد على المستندات، إلا أن الشركة الناشئة تستهدف صناعة الخدمات المالية حيث أن حوالي 50-55% من عملائها يعملون في هذا المجال. عرضت مجموعة من عمليات التكامل لتبسيط العمليات المالية. ومع ذلك، قال جوفاتكار إن الشركة تتوسع تدريجيًا إلى “المزيد من العمليات المجاورة” وبدأت أيضًا في خدمة العملاء في قطاعي الرعاية الصحية والتصنيع.
إن شبكات النانو ليست وحدها في سوق أتمتة سير العمل العالمي المعتمد على الذكاء الاصطناعي. يمتلئ السوق بمنصات التعرف الضوئي على الحروف (OCR) التقليدية بالإضافة إلى الشركات الناشئة مثل Rossum AI وHyperscience. تقدم الشركات الكبرى مثل UiPath أيضًا أتمتة سير العمل، ولكن مع بيانات منظمة. ومع ذلك، قال جوفاتكار إن Nanonets تتفوق على المنافسة من خلال تقديم معدل معالجة مباشر قياسي بنسبة 90 بالمائة، أو النسبة المئوية للبيانات التي تتم معالجتها دون تدخل يدوي.
وقال: “إننا نفوز بالأعمال في المقام الأول بسبب الدقة وتجربة المستخدم وجودة عمليات التكامل لدينا”.
تقدم Nanonets حلولها في ثلاث مستويات تسعير مختلفة: Starter وPro وEnterprise. من بين هذه المستويات، قال Juvatkar لـ TechCrunch، إن المستويين Pro وEnterprise هما أكبر المساهمين في الإيرادات السنوية المتكررة للشركة الناشئة، مع تقسيم متساوي. توفر الشركة الناشئة أيضًا أدوات لتحويل PDF إلى Excel وCSV وJSON وXML وجداول البيانات النصية والصورة إلى نص والصورة إلى Excel. وقالت الشركة إن هذه المحولات ساعدت في جذب انتباه الشركات التي تحتاج إلى الأتمتة، حيث وصلت إلى أكثر من 34 بالمائة من شركات Fortune 500 في العالم خلال العامين الماضيين. بالإضافة إلى ذلك، ضاعفت الشركة الناشئة قاعدة مستخدميها أربع مرات خلال الـ 12 شهرًا الماضية ولديها حاليًا أكثر من 10000 عميل حول العالم.
وقال جوفاتكار إن لدى Nanonets مستخدمين في جميع أنحاء العالم، لكن الولايات المتحدة تمثل حوالي 40% من إيراداتها، تليها أوروبا التي تساهم بنسبة 30 إلى 35%.
أخبر جوفاتكار موقع TechCrunch، دون الكشف عن الأرقام، أنه منذ دورة 2022، نمت إيرادات Nanonets باستمرار ثلاث مرات سنويًا. وتهدف الشركة الناشئة أيضًا إلى زيادة حجم مبيعاتها بمقدار 2 إلى 3 هذا العام.
يعد نمو الإيرادات المطرد أحد الأسباب التي تجعل المستثمرين يستثمرون في الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي على الرغم من تباطؤ الأسواق العالمية. وارتفع تمويل الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي إلى 21 مليار دولار في عام 2023، من 10 مليارات دولار في عام 2022، بينما انخفض عدد الصفقات من 61 إلى 399 في العام الماضي، وفقًا لشركة Tracxn. وتحظى شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة في الولايات المتحدة بأكبر قدر من الاستثمار، تليها شركات من الصين والمملكة المتحدة وإسرائيل والهند.
“نحن متحمسون للدخول في شراكة مع Nanonets في مهمتهم لإحداث ثورة في عمليات المكاتب الخلفية باستخدام الذكاء الاصطناعي. يلتزم Sarthak وفريقه بالوصول إلى جوهر مشاكل العملاء وقد قاموا ببناء حل قوي يعمل على أتمتة العمليات التجارية الشاملة بشكل كامل. قال أبهيناف شاتورفيدي، الشريك في شركة Accel، في بيان مُجهز: “لقد برزت Nanonets بمنصتها الشاملة وقدرة المعالجة المباشرة (STP) – وهذه الصفات تميز Nanonets في مجال الأتمتة وأظهرت بالفعل تأثيرها الإيجابي على العملاء”.
Source link
