突破數據僵局:OmniAI如何讓商業資料賦能人工智能?

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OmniAI為AI轉換業務數據 | TechCrunch
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大多數公司都難以從其數據中提取價值。幾年前,Forrester報告稱,平均企業的60%至73%的數據未被使用。這是因為數據被分割或由於技術和安全考慮而被孤立,這使得應用分析工具變得困難,甚至不可能。Anna Pojawis和Tyler Maran是曾在Y Combinator支持的初創公司Hightouch(一個數據同步平台)和Fair Square(一個健康保險工具)工作過的工程師,他們在發現很多公司由於工程障礙而被“鎖在外面”無法進行分析策略後,決定嘗試解決數據價值問題。

Maran告訴TechCrunch:“我們發現市場的一個重要部分,尤其是那些在醫療保健和金融等受規範行業的公司,都在與數據分析方面苦苦掙扎。大多數企業數據今天無法放入數據庫中;它們是銷售電話、文件、Slack消息等。而且,鑑於這些公司的規模,現成的數據模型通常不夠用。”

因此,Pojawis和Maran創立了一套工具,將非結構化企業數據轉換為數據分析應用和AI可以理解的形式。OmniAI與公司的數據存儲服務和數據庫(例如Snowflake、MongoDB等)同步,對數據進行預處理,並允許公司在數據上運行其選擇的模型,例如大型語言模型。Maran表示,OmniAI在公司的雲端、OmniAI的私有雲或本地環境中完成所有工作,從而提供明顯提高的安全性。

Maran說:“我們認為大型語言模型將在未來十年內成為公司基礎設施的一部分,把所有東西都放在一個地方是有道理的。”

OmniAI提供了與模型的集成,包括Meta的Llama、Anthropic的Mistral和Amazon的AWS Titan等,用於自動從數據中遮蔽敏感信息以及通常構建基於AI的應用案例。客戶與OmniAI簽訂軟件即服務合同,以在其基礎設施上管理模型。

目前還處於初期階段。但Omni最近以3000萬美元的估值由FundersClub領投了320萬美元的種子輪融資,聲稱已經有10個客戶,包括Klaviyo和Carrefour。Maran表示,到2025年,年度循環收入有望達到100萬美元。

Maran說:“我們是一個高速增長行業中的極度精簡團隊。我們的賭注是,隨著時間的推移,公司將選擇在其現有基礎設施上運行模型,而模型提供商將更多地專注於向現有雲端提供商授權模型權重。”

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