Espressive, una startup de cuatro años de antiguos empleados de ServiceNow, está trabajando para construir un mejor chatbot para reducir las llamadas a los servicios de asistencia de la compañía. Hoy, la compañía anunció una inversión de la Serie B de $ 30 millones.
Insight Partners lideró la ronda con la ayuda del inversor principal de la Serie A, General Catalyst, junto con Wing Venture Capital. Según los términos del acuerdo de hoy, el fundador y director gerente de Insight, Jeff Horing, se unirá a Espressive Tablero. La inversión de hoy lleva el total recaudado a $ 53 millones, según la compañía.
El fundador y CEO de la compañía, Pat Calhoun, dice que cuando estaba en ServiceNow observó que, en muchas empresas, los empleados a menudo se frustraban buscando respuestas a preguntas básicas. Eso resultó en una llamada a una mesa de ayuda que requería intervención humana para responder la pregunta.
Creía que había una manera de automatizar esto con chatbots controlados por IA, y fundó Espressive para desarrollar una solución. “Nuestro trabajo es ayudar a los empleados a obtener respuestas inmediatas a sus preguntas o soluciones o soluciones a sus problemas, para que puedan volver a trabajar”, dijo.
Lo hacen al proporcionar un motor de procesamiento de lenguaje natural (PNL) muy enfocado para comprender la pregunta y encontrar respuestas rápidamente, mientras usan el aprendizaje automático para mejorar esas respuestas con el tiempo.
“No estamos tratando de resolver todos los problemas que la PNL puede abordar. Buscamos un conjunto muy específico de casos de uso que realmente se relacionan con el lenguaje de los empleados y, como resultado, realmente hemos ajustado nuestro motor para tener la mayor precisión posible en la industria “, dijo Calhoun a TechCrunch.
Él dice que lo que han hecho para aumentar la precisión es combinar la PNL con la tecnología de reconocimiento de imágenes. “Lo que hemos hecho es que hemos construido nuestro motor de PNL sobre una arquitectura de reconocimiento de imágenes que está realmente diseñada para un alto grado de precisión y esencialmente descompone la frase para comprender el verdadero significado detrás de la frase”, dijo.
La solución está diseñada para proporcionar una única respuesta inmediata. Si, por alguna razón, no puede entender una solicitud, abrirá un ticket de ayuda automáticamente y lo dirigirá a un humano para que lo resuelva, pero intentan mantenerlo al mínimo. Él dice que cuando implementan su solución, la sintonizan con las palabras de moda y la terminología de los clientes individuales.
Hasta ahora, han podido reducir las llamadas a la mesa de ayuda entre un 40% y un 60% en todos los clientes con alrededor del 85% de participación de los empleados, lo que demuestra que están utilizando la herramienta y les proporciona las respuestas que necesitan. De hecho, el producto comprende 750 millones de frases de empleados fuera de la caja.
La compañía fue fundada en 2016. Actualmente cuenta con 65 empleados y 35 clientes, pero con los nuevos fondos, ambos números deberían aumentar.
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