晓多科技逆势完成连续两轮融资超过2亿,加速扩大领先优势

晓多科技逆势完成连续两轮融资超过2亿,加速扩大领先优势

日前,认知智能头部公司晓多科技连续完成B+轮和C轮两轮融资。其中C轮融资更是在疫情期间逆势完成,由嘉御基金领投,其董事长、创始合伙人卫哲出任晓多董事。老股东祥峰投资和元禾原点继续跟投加注支持;B+轮由硅港资本投资。两轮融资金额合人民币超过2亿元。势能资本担任独家财务顾问。

晓多科技:智能客服领域的AI技术解决方案提供商

晓多科技致力于将人工智能技术在客户服务领域落地。公司以电商行业为核心,拓展了金融、医美、运营商等多个行业数千家客户,提供SaaS化智能客服产品。疫情期间,晓多科技以智能客服与线上管理工具帮助大量客户实现远程办公,保障了业务的正常运营。

  • 晓多的AI客服机器人产品能够模拟客服的日常工作,精准回答客户问题,大幅提升客服的日均接待量,缩短回复时间,提高客户转化率,做到开源节流。
  • 公司利用独创的三层语义模型架构,通过神经网络对聊天数据进行分层训练,以极低的成本配置出高度贴合商家业务的机器人产品,在1-2天的时间内部署上线。
  • 基于大数据的沉淀,晓多针对客服主管推出了“明察”客服质检平台,在疫情期间帮助远程办公企业实现客服在线管理。通过NLP与情绪识别技术,“明察”系统能够实时监测会话,一旦发现客户出现负面情绪,主管可以迅速介入,避免客户流失。

晓多科技逆势完成连续两轮融资超过2亿,加速扩大领先优势

晓多部分合作客户


投资方一致看好晓多团队实力和行业领先优势

本次投资是嘉御基金在AI领域的又一重点案例。嘉御基金董事长、创始合伙人卫哲表示:“AI技术赋能垂直行业是嘉御基金持续看好的方向,全中国各行各业有着数百万的客服从业人员,AI赋能价值巨大。晓多是智能客服赛道中为数不多保持高速增长,注重用户体验,深耕技术壁垒的公司,受到了客户高度赞赏,建立了优质的行业口碑。CEO江岭带领的核心团队配合默契,踏实稳重,具备扎实的技术功底与优秀的商业能力。期待晓多能够引领智能客服行业的快速增长,成为行业领军企业。”

硅港资本由原凯雷中国区负责人、锐盛亚洲区负责人何欣创立。其团队包括诺基亚高管、通讯领域连续成功创业者以及前华为海思战投部高管等产业背景专业投资人,专注于全球早期、成长期的新兴科技以及人工智能科技应用领域的投资机会。他们认为晓多的团队是一个技术,销售和运营能力互补的优秀组合,在认知智能技术领域有着深厚的积累,很高兴能够助力晓多的成长,为中国的智能客服产业升级添砖加瓦。

祥峰投资执行合伙人夏志进表示:祥峰投资一直致力于在中国投资高成长性的创新型企业,人工智能是我们重点关注的领域。中国的客服市场巨大,用工成本逐年增加,客户管理也为企业带来巨大压力。智能客服不仅能够极大降低企业的用工成本,而且还为企业带来直接的业绩提升。我们持续看好晓多在此领域的积累和优势,相信晓多能够持续的快速成长为伟大的公司。

元禾原点管理合伙人费建江表示:“元禾原点作为一家以‘专注早期,注重技术’为鲜明标志的专业VC,长期看好人工智能的发展和应用。我们已经在AI领域有广泛的布局,从芯片层的寒武纪,到应用层的云从,再到无人驾驶领域的文远知行和Momenta,等等。而在智能客服领域,晓多是该赛道中的佼佼者,其AI价值可量化、可落地,可规模化。”


深耕垂直行业,晓多致力于成为行业领军企业

晓多AI机器人极大缓解了客服招聘难、培训难、流失快、成本高等核心痛点。客服岗位由于工作枯燥繁复,以及明显的淡旺季特征,导致客服人员流失率高。另一方面,企业产品信息琳琅满目,对于新加入的客服而言,需要较长的磨合期,大量消耗客服主管的精力。长期来看,智能客服机器人与人工客服协同合作是大势所趋。晓多提供的客服机器人具有人机协同与夜间值守功能,能够有效帮助企业节省30%以上的客服成本。

作为核心售前环节,优质的智能客服服务显著提升了商家的咨询转化率。传统客服根据品类不同每天需要接待200-1000位顾客的咨询,平均回复时间在数十秒不等。在客流高峰期,许多顾客由于得不到准确、及时的回复匆匆离店,造成了企业的直接损失。晓多智能机器人能高效配合客服的工作,通过拟人化的语气在数秒内回复顾客,并在合适的时点向其推荐关联商品,提升5-10%的咨询转化率。


高度SaaS化的产品型公司,坚持以技术为核心

晓多科技属于典型的SaaS产品型公司,持续优化客户体验,提升客户价值,保持高增速、高复购。晓多的产品采取云端部署的形式,按年按账号数向用户收费。公司销售、实施团队效率较高,促进了公司快速增长。另一方面,晓多配备了强大的自动学习功能,随着使用时间的增加,问题识别率、回答准确率均有明显提升。良好的用户体验,高效的售后服务让晓多的产品拥有极强的用户黏性。

晓多通过迁移学习技术,极大地降低了拓展新品类的成本。在线零售领域最大的难题在于品类繁多,针对日用品、化妆品等SKU较为分散的品类,训练周期长、投入成本高。晓多通过业界领先的迁移学习技术,将已有品类的模型快速迁移至新品类,大幅降低所需数据量以及训练周期,为其迅速的跨品类业务增长奠定基础。


主动承担社会责任

晓多科技在疫情爆发之际,利用自身大数据优势和数据分析优势,对网络疫情相关数据进行整合分析,得出医护人员感染新冠病毒的比例、原因、地域分布、感染来源等数据,帮助华西医院制定医护人员防护机制,守护一线医护人员安全。


核心团队由NLP、AI领域专家组成,具有深厚的理论与工程实践经验

晓多科技逆势完成连续两轮融资超过2亿,加速扩大领先优势

晓多创始人兼CEO江岭

创始人江岭是北京大学人工智能理学硕士,在自然语言处理和机器学习领域有超过十年的理论和工程实践积累。公司在过去两年间的高速发展,与创始团队花费大量精力在关键岗位引入顶尖人才密不可分。晓多团队风格务实、执行力强、创业激情旺盛。在疫情期间,团队齐心协力,积极寻求应对策略,各事项响应和落实速度快,取得了相比去年同期数倍的销售额增长。

对于此次融资,晓多创始人兼CEO江岭表示:“能够在疫情期间逆势顺利完成融资,非常感谢嘉御基金、硅港资本的认可,以及老股东的持续支持,这也是团队努力付出、持续保持产品技术创新、专注为客户创造价值的结果。AI是长周期赛道,以NLP技术为核心的认知智能领域又是难度和天花板最高的赛道,只有具备使命感的团队才可以持续创造奇迹。我们非常欢迎热爱挑战的优秀人才加入,不断推动认知智能技术的进步和商业应用的创新进化。”

本轮融资后,晓多将进一步加大研发投入,利用行业领先的AI+NLP技术,围绕客服机器人核心产品,拓宽服务场景,优化产品体验,力求为客户提供多元化的人工智能解决方案。另一方面,公司计划加大市场投入,保持行业领先的增长速度。

产业晓多科技机器学习人工智能
相关数据
华为机构

华为创立于1987年,是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商,致力于把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织,构建万物互联的智能世界。目前华为有19.4万员工,业务遍及170多个国家和地区,服务30多亿人口。

https://www.huawei.com/cn/
寒武纪机构

寒武纪科技是全球智能芯片领域的先行者,宗旨是打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片。公司创始人、首席执行官陈天石教授,在处理器架构和人工智能领域深耕十余年,是国内外学术界享有盛誉的杰出青年科学家,曾获国家自然科学基金委员会“优青”、CCF-Intel青年学者奖、中国计算机学会优秀博士论文奖等荣誉。 团队骨干成员均毕业于国内顶尖高校,具有丰富的芯片设计开发经验和人工智能研究经验,从事相关领域研发的平均时间达七年以上。 寒武纪科技是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的智能芯片公司,拥有终端和服务器两条产品线。2016年推出的寒武纪1A处理器(Cambricon-1A)是世界首款商用深度学习专用处理器,面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备,在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越CPU和GPU,与特斯拉增强型自动辅助驾驶、IBM Watson等国内外新兴信息技术的杰出代表同时入选第三届世界互联网大会评选的十五项“世界互联网领先科技成果”。目前公司与智能产业的各大上下游企业建立了良好的合作关系。在人工智能大爆发的前夜,寒武纪科技的光荣使命是引领人类社会从信息时代迈向智能时代,做支撑智能时代的伟大芯片公司。

http://www.cambricon.com
数据分析技术

数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

准确率技术

分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中,准确率的定义为:正确的预测数/样本总数。 在二元分类中,准确率的定义为:(真正例数+真负例数)/样本总数

迁移学习技术

迁移学习是一种机器学习方法,就是把为任务 A 开发的模型作为初始点,重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务,虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的,但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。 迁移学习对人类来说很常见,例如,我们可能会发现学习识别苹果可能有助于识别梨,或者学习弹奏电子琴可能有助于学习钢琴。

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

量化技术

深度学习中的量化是指,用低位宽数字的神经网络近似使用了浮点数的神经网络的过程。

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