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　　近日，竹間智能宣布完成D1輪近億元人民幣融資，由金庫資本、江蘇文投、雋賜資本聯(lián)合投資，融資資金將用于SaaS標準化產(chǎn)品的推廣，繼續(xù)鞏固技術(shù)壁壘和產(chǎn)品優(yōu)勢，幫助更多頭部及腰部客戶實現(xiàn)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。

　　此前，竹間智能曾分別于2021年、2020年、2019年完成C+輪、C輪、B輪等多輪次融資，持續(xù)獲得頭部股東機構(gòu)認可。在疫情常態(tài)化陰霾籠罩下，竹間智能仍憑借過硬的技術(shù)和工程壁壘完成D1輪融資，也進一步表明了竹間智能的產(chǎn)業(yè)價值和競爭優(yōu)勢已形成資本市場共識。

　　作為國內(nèi)專注NLP賽道的頭部玩家，竹間智能創(chuàng)始人兼CEO簡仁賢表示：“我們一直相信，以知識資產(chǎn)為核心的管理將成為企業(yè)新一代的操作系統(tǒng)，也希望每個客戶都能擁有自己的數(shù)字員工和AI助理，而NLP技術(shù)將是實現(xiàn)上述愿景的強力支撐。在數(shù)字員工持續(xù)迭代的路徑下，只要有源源不斷的知識資產(chǎn)輸入，機器人就可以學(xué)無止境，只要需求梳理清晰明確，任何行業(yè)中任何與語言相關(guān)的場景都可以擁有屬于自己的‘竹間數(shù)字員工'；而通過與生態(tài)伙伴合作，用NLP賦能RPA、OCR、CRM等其他技術(shù)及各領(lǐng)域垂直應(yīng)用，則更將創(chuàng)造出數(shù)以萬計的場景。未來竹間將持續(xù)推動與戰(zhàn)略投資方及其他生態(tài)伙伴的各項深入合作，不斷拓寬產(chǎn)品應(yīng)用邊界�！�

　　竹間智能由前微軟（亞洲）互聯(lián)網(wǎng)工程院副院長簡仁賢于2015年創(chuàng)辦，深耕自然語言理解多年，以知識、交互、情感和機器學(xué)習(xí)為核心，從剛需更迫切的B端切入，依照真人員工培養(yǎng)路徑，通過“通用技術(shù)底層→行業(yè)術(shù)語和場景know-how→無代碼自主運維”系統(tǒng)化培養(yǎng)更聰明的數(shù)字員工。在目前普遍著眼于替代低端勞動力的市場上，竹間智能更進一步，致力于為高端白領(lǐng)提供輔助智能，并通過多場景多模塊數(shù)字員工的共用大腦，幫助企業(yè)整合和盤活知識資產(chǎn)，實現(xiàn)全場景智能化轉(zhuǎn)型。

　　·  技術(shù)壁壘高，7年深耕NLP，搭建完整技術(shù)棧

　　竹間智能自研以長短文本打通的NLP技術(shù)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以基于邏輯的符號AI和基于數(shù)據(jù)的神經(jīng)AI構(gòu)建復(fù)合式AI通用技術(shù)底層，構(gòu)筑起強大的技術(shù)壁壘。

　　NLP是使AI具備認知智能的核心技術(shù)，而NLP技術(shù)的通用性程度則決定了數(shù)字員工可以被規(guī)�；�生產(chǎn)的程度。從語言學(xué)角度，語言分為長文本和短文本，分屬文本書面語言和對話口頭語言兩種語言體系，其對應(yīng)的主要商業(yè)應(yīng)用場景則分別為知識和交互。好的NLP技術(shù)應(yīng)該可以同時處理長文本和短文本，但目前市面上玩家卻普遍只專注長短文本中的其一領(lǐng)域，主要還是因為其自然語言理解效果的達成所依賴的技術(shù)還比較傳統(tǒng)。短文本交互廠商通常運用開源算法、正則、關(guān)鍵詞、標準問答等方式，依賴固定場景下相對有限的語料標注來達到勉強替代人工的效果，但無法實現(xiàn)多輪問答、意圖識別等更智能的對話效果；而長文本由于文檔篇幅較長且知識量級較大，用純機器學(xué)習(xí)做商業(yè)化并不現(xiàn)實，相應(yīng)的應(yīng)用廠商其技術(shù)深度通常只能處理特定業(yè)務(wù)場景下制式和語料相對統(tǒng)一的文檔，無法解析復(fù)雜句或進行自動標注，對存在倒裝、省略、多輪等標準化程度較低的口語交互場景則更加無能為力。

　　技術(shù)深度不夠決定了其產(chǎn)品通用性程度不高，行業(yè)和場景的切換將依賴定制化，在產(chǎn)品化、工程化與規(guī)模化的實現(xiàn)上容易暴露出后勁不足的問題。竹間深刻地意識到這一點，迎難而上選擇了不同于單純側(cè)重長文本應(yīng)用開發(fā)或短文本智能交互廠商的技術(shù)路線，用通用且復(fù)合式的NLP技術(shù)打通知識和交互，搭建完整的技術(shù)棧。一方面，在技術(shù)開發(fā)之初就聘請專業(yè)語言學(xué)家進行語料標注，自研多種技術(shù)應(yīng)對復(fù)雜、非標難句，包括人稱識別、指代消解、歧義理解、實體鏈接和識別、語義角色分析、依存句法分析、句向量上下文指代分析、容錯識別等，目前已積累超過30種NLP能力模型，超過500萬條語言學(xué)家標注數(shù)據(jù)；另一方面，結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以基于邏輯的符號AI和基于數(shù)據(jù)的神經(jīng)AI構(gòu)建復(fù)合式AI，融合語言學(xué)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)繪制知識圖譜，打開AI思考黑匣子的同時也為相同準確率下的模型壓縮和輕標注量提供技術(shù)支持。

　　通過100%自研，竹間智能用自然語言處理、知識工程、多模態(tài)情感計算、深度學(xué)習(xí)、智能語音技術(shù)和文本數(shù)據(jù)中臺等搭建了堅實的技術(shù)底座，使數(shù)字員工具備知識儲備、溝通交流、人際交往和持續(xù)學(xué)習(xí)等能力。

　　·    產(chǎn)品力極強，平臺化戰(zhàn)略&系統(tǒng)化培養(yǎng)，打造高度認知智能的數(shù)字員工

　　竹間智能以三大拳頭產(chǎn)品——交互AI平臺中的Emoti X、Emoti V，以及認知知識平臺Gemini為核心，構(gòu)建了完整的核心產(chǎn)品矩陣。

　　竹間智能一直堅持平臺化和產(chǎn)品化的戰(zhàn)略，從統(tǒng)一的底層技術(shù)底座平臺開始搭建的整體架構(gòu)，使得過往所有項目經(jīng)驗都可以沉淀反哺到技術(shù)底座，形成“由項目發(fā)現(xiàn)場景，從場景提煉標準化產(chǎn)品模塊，產(chǎn)品模塊沉淀回平臺，平臺通過新場景開發(fā)和舊場景升級持續(xù)支持新項目落地”的完整迭代閉環(huán)，助力數(shù)字員工邁向卓越和全能。目前，平臺已沉淀豐富多樣的訓(xùn)練引擎和預(yù)置模型，包括超過3000種的開盒即用意圖模型，超過千萬實體規(guī)模、跨50多大類的知識圖譜，及超過200個不同行業(yè)和場景的預(yù)訓(xùn)練模型。

　　竹間智能依照真人員工遵循的“大學(xué)前基礎(chǔ)通識教育→大學(xué)期大類專業(yè)知識教育→入職后職場前輩帶教”的完整培養(yǎng)過程，通過“通用技術(shù)底層→行業(yè)術(shù)語和場景knowhow→無代碼自主運維”系統(tǒng)化培養(yǎng)，幫助數(shù)字員工得以應(yīng)對各種復(fù)雜場景，從而具備高端白領(lǐng)應(yīng)有的職業(yè)素養(yǎng)與技能。

　　考慮到模型的效率和準確率，竹間在強大的通用技術(shù)底層基礎(chǔ)上，對數(shù)字員工進行進一步的分模塊專業(yè)性重點培養(yǎng)。通過商務(wù)實踐中與各行業(yè)大客戶及各業(yè)務(wù)部門的溝通調(diào)研和需求挖掘，不斷開發(fā)和沉淀行業(yè)術(shù)語和場景know-how，精準提煉行業(yè)共性SOP（Standard Operation Procedure)。目前已沉淀多種端到端解決方案，模塊功能涵蓋助手輔助、陪練培訓(xùn)、語音交互、文字交互、知識挖掘、知識圖譜、合規(guī)審核、智能搜索和洞察分析等。

　　為方便企業(yè)個性化地培訓(xùn)專屬于自己的數(shù)字員工，完成職場前輩帶教環(huán)節(jié)，不同于讓算法工程師給每個客戶單獨定制機器人，做算法封裝、調(diào)優(yōu)、現(xiàn)場參數(shù)調(diào)節(jié)等的傳統(tǒng)通行做法，竹間開發(fā)了簡單易用的統(tǒng)一交付平臺和統(tǒng)一算法平臺，真正實現(xiàn)了無代碼運維和機器人開箱即用。得益于其數(shù)字員工出廠前扎實的知識儲備、良好的交互體驗和強大的學(xué)習(xí)能力，客戶無需具備AI專業(yè)知識也可自主進行機器人的模型訓(xùn)練，后續(xù)配置只需簡單的拖拉拽即可完成，不僅給客戶更多自由定制空間，也降低了公司產(chǎn)品的交付周期與運營成本。

　　·   商業(yè)化進展迅速，已實現(xiàn)跨行業(yè)多場景規(guī)�；�落地

　　竹間通過豐富多樣的解決方案在各個場景輸出接近真人、方便對接企業(yè)原有系統(tǒng)的AI數(shù)字員工產(chǎn)品，不斷刺激客戶多種復(fù)購行為。通過正向飛輪效應(yīng)的驅(qū)動，迭代效率和收益都將成倍提升，隨著已有產(chǎn)品模塊的標準化程度不斷提升，規(guī)模效應(yīng)不斷顯現(xiàn)，毛利率不斷攀升，同時新產(chǎn)品的開發(fā)效率也會不斷提高，隨著新行業(yè)和場景的切入，新的增長曲線也正在涌現(xiàn)。

　　竹間智能的產(chǎn)品和服務(wù)已在金融、政企、制造、零售和醫(yī)藥等多個領(lǐng)域落地，賦能企業(yè)銷售、客戶服務(wù)、運營，以及企業(yè)IT、人事、財務(wù)、法務(wù)等業(yè)務(wù)前-中-后臺全場景，高效滿足客戶需求并靈活延展到各部門。多場景的應(yīng)用可以讓企業(yè)在不打斷原有業(yè)務(wù)流程的基礎(chǔ)上，通過產(chǎn)品的驅(qū)動，自然運用起數(shù)字員工共享的知識基底，打通企業(yè)信息流、完成知識統(tǒng)管，從而盡可能無痛、平滑地幫助企業(yè)構(gòu)建貫穿前-中-后臺的一站式智能化服務(wù)平臺，真正實現(xiàn)全媒體全渠道的信息接入、全流程的智能服務(wù)、全業(yè)務(wù)的智能洞察和全體系的知識統(tǒng)管，完成企業(yè)全場景智能化轉(zhuǎn)型。

　　截至目前，竹間智能已服務(wù)了包括華為、民生銀行、廣汽集團、中國銀聯(lián)等在內(nèi)的300多家大型企業(yè)客戶，生態(tài)伙伴數(shù)量超過50家，累計觸達數(shù)億終端用戶。

　　·    機構(gòu)評價

　　金庫資本創(chuàng)始合伙人丁學(xué)文先生表示：“竹間智能自主研發(fā)底層NLP技術(shù)與金庫資本出行領(lǐng)域國內(nèi)外的生態(tài)布局結(jié)合，對于疫情后時代提升服務(wù)效率一定會有很好的效用。竹間智能的語義技術(shù)NLP產(chǎn)品是同類AI企業(yè)里的佼佼者，金庫資本作為產(chǎn)業(yè)資本，在本輪投資后也會與竹間深度攜手，助力竹間快速拓展出行服務(wù)領(lǐng)域。”

　　江蘇文投資本副總經(jīng)理王旭原先生表示：“自然語言處理作為被譽為‘人工智能皇冠上的明珠’的底層技術(shù)，在文旅產(chǎn)業(yè)中可以對所有客端及數(shù)據(jù)分析端數(shù)據(jù)進行個性化處理和反饋，在整個智慧文旅產(chǎn)業(yè)中將扮演‘大腦’的核心角色，不僅可以大大提升服務(wù)人效及內(nèi)容質(zhì)量，更重要的是可以通過對客戶數(shù)據(jù)的識別與分析，為定制化旅游和沉浸式旅游提供技術(shù)保障，是實現(xiàn)旅游‘千人千面’的必備一環(huán)。竹間智能是國內(nèi)NLP細分賽道同時具備技術(shù)與商業(yè)化‘雙領(lǐng)先’的頭部企業(yè)之一，已在多個行業(yè)內(nèi)得到客戶的廣泛驗證與認可。作為一家兼具市場化投資職能與文化旅游產(chǎn)業(yè)背景的股權(quán)投資基金，文投資本堅定看好竹間智能在文旅產(chǎn)業(yè)智慧化升級中將發(fā)揮的重要作用，并將從投資、業(yè)務(wù)等多個維度與公司保持長期緊密的合作關(guān)系�！�

　　上海雋賜投資合伙人姜冰表示：“在第四次工業(yè)革命中加快腳步，用大數(shù)據(jù)、人工智能（AI）、云計算等創(chuàng)新技術(shù)提升企業(yè)生產(chǎn)效率、推動產(chǎn)業(yè)變革是中國企業(yè)下一階段的必修課。在NLP賽道，我們接觸到了竹間，我們非常認同竹間簡先生的理念，也非�？粗刂耖g作為一家擁有底層AI技術(shù)的平臺型企業(yè)所蘊含的潛力，既能快速、低成本為企業(yè)客戶部署AI解決方案，又能與企業(yè)客戶共同創(chuàng)新、加速企業(yè)業(yè)務(wù)變革，同時還能穿越行業(yè)壁壘、服務(wù)多個領(lǐng)域。未來雋賜投資將與竹間一起，共同為中國企業(yè)從卓越走向世界一流貢獻力量。