Scribe Отримала $75 Мільйонів Інвестицій, Демонструючи Ефективність AI та Автоматизації у Генерації Прибутку

Стартап з Сан-Франциско під назвою Scribe отримав 75 мільйонів доларів у раунді фінансування серії C, що підвищило його оцінку до 1,3 мільярда доларів. Раунд фінансування очолила компанія StepStone, також брали участь попередні інвестори, такі як Amplify Partners, Redpoint Ventures, Tiger Global, Morado Ventures та New York Life Ventures.

Згідно з інформацією, Scribe може прискорити запуск Scribe Optimize завдяки новому фінансуванню. Ця платформа створена для автоматичного картографування робочих процесів у середині організацій і допомагає визначити процеси, які найкраще підходять для автоматизації або впровадження штучного інтелекту.

У розмові з представниками TechCrunch, генеральний директор Scribe Дженіфер Сміт зазначила, що в багатьох організаціях вимірювання ефективності щоденних робочих процесів відбувається за допомогою ручних методів.

«Дуже просто, [Scribe Optimize] аналізує робочі процеси, щоб зрозуміти, чим займаються люди на своїх робочих місцях, а потім узагальнює цю інформацію в єдиній формі, показуючи реальні робочі процеси, які виконуються. Ось скільки разів вони виконуються, скільки часу на це витрачається тощо», — сказала вона.

Scribe Optimize збирає та агрегує дані про частоту виконання завдань, їх тривалість та варіації робочих процесів, щоб надати керівникам компаній практичні рекомендації. На цій основі можна ухвалювати стратегічні рішення, які допоможуть зменшити витрати на неефективну автоматизацію, зосередившись на областях з очевидним потенціалом для підвищення ефективності.

Оригінальний продукт Scribe, Scribe Capture, створює покрокові інструкції для робочих процесів, фіксуючи дії користувачів у програмному забезпеченні. Згідно з отриманими даними, платформою користується понад 5 мільйонів осіб, а Scribe задокументувала більше 10 мільйонів робочих процесів у 40 тисячах програм.

Ці детальні дані про робочі процеси, підкріплені штучним інтелектом, можуть бути використані для аналізу витрат і фінансових результатів.

Щодо операційної прозорості, нещодавній звіт вказав на три широкі напрямки, у яких штучний інтелект приносить прибуток у фінансових функціях — операційний, стратегічний і відносний.

Конкретні приклади включають автоматизацію ручних завдань, таких як звірка рахунків і врегулювання суперечок з платежами, використання моделей прогнозування на основі штучного інтелекту для управління оборотним капіталом, а також застосування динамічних умов платежів і швидкого вирішення суперечок для зміцнення довіри та лояльності серед постачальників і клієнтів.