Mens den generative AI-mani raser, kjøper Ramp kundestøttestartup Cohere.io
Vil du ha flere fintech-nyheter i innboksen din? Meld deg på her.
Finansautomatiseringsselskapet Ramp har kjøpt opp Cohere.io, en oppstart som bygde et AI-drevet kundestøtteverktøy, fortalte selskapene eksklusivt til TechCrunch.
Grunnlagt i 2020, samlet New York-baserte Cohere.io (ikke å forveksle med Cohere, en annen AI-oppstart som nylig hentet inn kapital) inn 3,1 millioner dollar i en seed-finansieringsrunde ledet av Initialized Capital, og fikk senere ytterligere 400 000 dollar i finansiering. Andre støttespillere inkluderer Y Combinator, BoxGroup, Soma Capital, Shrug Capital og Chapter One. Angel-investorer inkluderer Plaid CEO og medgründer Zach Perret, Elad Gil, Naval Ravikant, Opendoors Eric Wu, Prasanna Sankaranarayanan, Ramp-medgründerne Eric Glyman og Karim Atiyeh og Jack Altman, blant andre.
Avtalen markerer Ramps første oppkjøp siden det kjøpte Buyer, en “negotiation-as-a-service”-plattform som hevdet å spare kundene sine penger på store billettkjøp som årlige programvarekontrakter, i august 2021 og nummer to siden starten i 2019 . Økonomiske vilkår ble ikke offentliggjort.
Som tidligere rapportert av TechCrunch, møttes Coheres tre medgründere, Yunyu Lin, Jason Wang og Rahul Sengottuvelu (CTO), først mens de gikk på Duke University. Interessant nok dro Lin senere for å jobbe for Ramp, men de andre ble uteksaminert under pandemien.
Etter ett år forlot Lin Ramp for å hjelpe til med å starte Cohere.io. Og nå har Lin, Sengottuvelu og tre andre ingeniører sluttet seg til Ramp for å drive AI-relaterte prosjekter med mål om å løse problemer for Ramp-kunder “på helt nye og radikalt mer effektive måter.” En selger blir også med i Ramp-teamet (Wang forlot Cohere i 2021).
Cohere.io fortalte TechCrunch på tidspunktet for økningen i 2021 at målet var å forbedre det eksterne skrivebordet og skjermdelingsopplevelsen. Med Coheres teknologi, hevdet det, kunne bedrifter hjelpe kunder «på sekunder» ved å ta umiddelbar kontroll over skjermen deres uten noen nedlastinger eller oppsett fra kundens side.
Denne brukervennligheten ga oppstarten tidlig over 50 betalende kunder for produktet, inkludert TechCrunch Disrupt 2020-vinner Canix, CopyAI, Ramp og andre. Siden den gang har Cohero.io imidlertid byttet fokus fra skjermdeling til LLM-drevet støtteautomatisering. Den sier at den har brukt generativ AI og LLM (stor språkmodus) “siden før fremkomsten av ChatGPT” for å trekke ut bedrifters historiske kundestøttedata og bruke dem på lignende spørsmål i fremtiden.
Selskapets automatiseringsprodukt ble brukt av team som Ramp og Deel for å generere “støttekunnskap av høy kvalitet” fra eksisterende kundeinteraksjoner, og automatisk løse opptil 60 % av billettene, sa selskapet. Som en del av oppkjøpet sa Ramp at alle kunder vil fortsette å bli betjent «i vedlikeholdsmodus», men det vil fokusere sin innsats på å tilpasse det LLM-drevne automasjonsproduktet for å hjelpe Ramp-kunder med å automatisere arbeidsflytene sine og bedre bruke og forstå forbruksdataene deres. .
Mens Coheres grunnleggere nektet å avsløre harde inntektstall, sa de at selskapet hadde hatt en inntektsvekst på 150 % fra år til år og hadde vokst til over 200 kunder (også inkludert Rippling, Loom og SecureFrame) på tidspunktet for oppkjøpet på slutten av forrige måned. Ramp selv har mer enn 15 000 kunder.
Bildekreditt: Rampe/Cohere.io
Ramp-sjef Glyman fortalte TechCrunch at Cohere.ios tilnærming skilte seg ut fra andre chatbots på markedet som krever at ansatte manuelt definerer og svarer på forskjellige variasjoner av kundespørsmål for å sikre nøyaktige svar.
Lin sa: “Det er mange leverandører som driver med litt automatisering der ute. Og historisk sett har en hel haug av dem vært målrettet mot enklere brukstilfeller, som for eksempel e-handel eller enkel forbruker-SaaS som det totale antallet spørsmål folk kan spørre om svar på ikke er så mange.»
Coheres differensiator, sa Sengottuvelu, er dens evne til å generere innhold for “selv svært sjeldne spørsmål” og for “komplekse bedrifter med komplekse produkter som Ramp.”
Spesifikt, la han til, bruker Coheres automasjonsprodukt eksisterende hjelpesenter- og billettdata for å lage arbeidsflyter og finne områder for forbedring i selvbetjeningssystemer. Cohere tilbyr også “omfattende” ytelsesmålinger, som gir bedrifter innsikt i effektiviteten av deres selvbetjening i forskjellige produktkategorier.
Innledende prosjekter inkluderer å gjøre arbeidsflyter “enda mer automatiserte,” sa Sengottuvelu, ved å fullføre flertrinnsprosesser på vegne av kunder, samt å forbedre Ramps evne til å analysere store sett med både ustrukturerte og strukturerte data “slik at kundene alltid får den beste prisen på programvare.” For eksempel bruker Ramp Sengottuvelus Jsonformer-prosjekt – som lar utviklere sette harde grenser for hva LLM-er kan produsere. Fordi Ramp omhandler enorme sett med ustrukturerte data, hjelper Jsonformer selskapet med å sette disse dataene inn i et strukturert format “som er enklere å analysere og bruke,” sa Ramp. Faktisk bruker selskapets nye prisinformasjonsfunksjon teknologien til å trekke ut detaljer fra kontrakter, fakturaer og kvitteringer, i et forsøk på å gi kundene en mer rettferdig pris fra sine leverandører.
Spesielt var Ramp ikke Cohere.ios eneste frier, ifølge grunnleggerne.
“Vi fikk andre tilbud fra noen aktører i bransjen som så mye verdi fra generativ AI, men vi tror at mye av verdien av generativ AI vil tilhøre selskaper som har tilgang til disse kundedataene og Ramp er ute av disse selskapene , i utgangspunktet. Og det er et av de raskest voksende selskapene innen teknologi, spesielt i dette makromiljøet, sa Lin.
For Ramps Glyman var det tydelig fra tidlig av at når selskapet hans begynte å bruke Cohere.io, “plutselig ble flertallet av billettene besvart riktig på en automatisert måte.”
“Det fungerte faktisk veldig,” sa han. “Den tekniske sofistikeringen til laget var langt utover alt vi noen gang hadde sett.”
Har du et nyhetstips eller innsideinformasjon om et emne vi dekket? Vi vil gjerne høre fra deg. Du kan nå meg på [email protected]. Eller du kan sende oss en melding på [email protected]. Respekterer gjerne forespørsler om anonymitet.