Gradient Labs Nâng Cấp 13 Triệu Đô La Để Mang Đến Tự Động Hóa An Toàn Của Trí Tuệ Nhân Tạo Cho Các Ngành Công Nghiệp Chịu Sự Điều Chỉnh

Gradient Labs, một công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo có trụ sở tại London, xây dựng các đại lý dịch vụ khách hàng chuyên sâu cho các ngành công nghiệp chịu sự điều chỉnh, đã huy động được $13 triệu đô la trong vòng tài trợ Series A. Vòng này được dẫn đầu bởi Redpoint Ventures, với sự tham gia của Localglobe, Puzzle Ventures, Liquid 2 Ventures, và Exceptional Capital. Việc huy động vốn này cho thấy sự gia tăng nhu cầu về các hệ thống trí tuệ nhân tạo không chỉ dừng lại ở tự động hóa bề mặt – mà còn tích hợp trí tuệ quy định, logic quy trình và khả năng kiểm toán trực tiếp vào hoạt động của khách hàng.

Vốn này sẽ đẩy nhanh sự phát triển sản phẩm và tuyển dụng của Gradient trên các đội kỹ thuật, nghiên cứu, tích hợp và tiếp thị. Điều quan trọng hơn, nó sẽ thúc đẩy sứ mệnh rộng lớn hơn của công ty: giải quyết gánh nặng hoạt động mà các ngành công nghiệp chịu sự điều chỉnh phải đối mặt thông qua một lớp trí tuệ nhân tạo chuyên ngành mới.

Thử Thách Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Các Ngành Công Nghiệp Chịu Sự Điều Chỉnh

Dịch vụ khách hàng trong lĩnh vực tài chính, bảo hiểm và các ngành công nghiệp rủi ro cao khác là đặc biệt khó khăn. Một mặt, kỳ vọng của khách hàng đã tăng vọt – 66% người dùng hiện mong đợi một phản hồi gần như tức thời, và gần một trong ba sẽ từ bỏ một công ty sau một trải nghiệm tồi tệ. Mặt khác, các công ty trong không gian điều chỉnh không thể đơn giản cắm các chatbot tiêu dùng. Rủi ro – từ vi phạm quy định đến xử lý dữ liệu không đúng – quá lớn.

Các công cụ trí tuệ nhân tạo truyền thống chỉ cung cấp giải pháp một phần. Hầu hết được đào tạo cho các truy vấn mục đích chung, và thậm chí các đại lý hỗ trợ khách hàng tiên tiến nhất hiện nay thường chỉ xử lý được 20-25% các yêu cầu đơn giản nhất. Những công cụ này gặp khó khăn với các quy trình làm việc phân lớp, các bước xác minh, sắc thái pháp lý và các cây quyết định leo thang. Trong dịch vụ tài chính, đây là nơi mà phần lớn chi phí và rủi ro nằm.

Gradient Labs giải quyết trực tiếp khoảng trống này.

Đội Ngũ Sáng Lập Với Uy Tín Lĩnh Vực

Gradient được thành lập vào năm 2023 bởi Dimitri Masin (CEO), Danai Antoniou (Chief Scientist), và Neal Lathia (CTO) – tất cả những người đã đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng và hoạt động tại ngân hàng số Monzo của Anh. Kinh nghiệm của họ mang lại cho họ sự hiểu biết sâu sắc về các hạn chế của thế giới thực mà các công ty chịu sự điều chỉnh phải đối mặt: cách hệ thống phát hiện gian lận được thiết kế, cách các bộ phận tuân thủ hoạt động, và hình thức công cụ nội bộ thực sự trông như thế nào trong một môi trường rủi ro cao.

Sự phù hợp của người sáng lập này là hiếm, và nó thể hiện trong động lực mà Gradient đã chứng kiến kể từ khi ra mắt. Trong ba tháng, công ty đã bảo đảm được chín khách hàng – bao gồm cả một trong những ngân hàng lớn nhất châu Âu. Khách hàng hiện báo cáo tỷ lệ giải quyết lên đến 90% và điểm CSAT vượt quá 98%, những con số gần như chưa từng có trong môi trường hỗ trợ điều chỉnh.

Gradient Labs Xây Dựng Điều Gì

Tại trung tâm của dịch vụ Gradient là Otto, một đại lý trí tuệ nhân tạo thủ tục được đào tạo không chỉ về ngôn ngữ, mà còn về logic, quy trình làm việc và quy trình quy định cụ thể. Otto được thiết kế để làm nhiều hơn việc chuyển hướng vé – nó thực hiện các hoạt động phức tạp, nhiều bước với nhận thức ngữ cảnh và bộ nhớ tổ chức. Điều này bao gồm:

• Xác thực khách hàng dựa trên logic KYC quy định
• Đóng băng và thay thế thẻ bị mất hoặc bị thỏa hiệp
• Khởi xướng các cuộc điều tra gian lận với tài liệu theo dõi kiểm toán
• Cập nhật hồ sơ tài chính nhạy cảm dựa trên ý định của khách hàng
• Dẫn hướng chính sách với độ chính xác qua các khu vực pháp lý và trường hợp sử dụng

Không giống như các mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng trong các công cụ mục đích chung, Otto được tinh chỉnh để hoạt động như một đại lý trong một hệ thống, không chỉ như một giao diện. Nó đọc và ghi dữ liệu vào các công cụ hiện có như Intercom, Zendesk và Freshdesk, và hoạt động trong các rào cản nghiêm ngặt. Mỗi hành động Otto thực hiện đều có thể giải thích, được ghi lại và có thể tái tạo – những yêu cầu quan trọng cho các công ty thuộc quy định tài chính.

Tự Động Hóa Sâu Không Hy sinh Kiểm Soát

Một trong những yếu tố khác biệt kỹ thuật quan trọng nhất là việc Gradient sử dụng tóm tắt thủ tục thay vì lý luận tạo sinh thuần túy. Trong khi nhiều chatbot đoán ý định và tưởng tượng ra các giải pháp, kiến trúc của Gradient tạo ra các phản hồi và hành động từ các bước đã định nghĩa trước, có thể kiểm chứng – tương tự như một động cơ quyết định được xếp lớp trên một lõi LLM.

Điều này có nghĩa là các công ty có thể lập bản đồ logic nội bộ (ví dụ: cách xử lý tranh chấp trên giao dịch thẻ tín dụng) và để Otto thực hiện nó một cách chính xác, mà không cần can thiệp của con người – nhưng vẫn có sự giám sát. Các đội tuân thủ có thể kiểm toán quyết định, kiểm tra các trường hợp biên và áp đặt các hạn chế, đảm bảo rằng trí tuệ nhân tạo vẫn nằm trong các ranh giới hoạt động được phê duyệt.

Và vì quá trình tích hợp của Gradient không chỉ dựa vào các tập dữ liệu tĩnh, mà còn bao gồm việc học quy trình động, tỷ lệ giải quyết bắt đầu cao – thường là 40-60% từ ngày đầu tiên – và tăng nhanh khi hệ thống thích nghi với quy trình làm việc chính xác của công ty.

Điều Này Có Nghĩa Là Gì Cho Tương Lai Của Hoạt Động Khách Hàng

Các ý nghĩa của công việc Gradient Labs vượt ra ngoài các vé hỗ trợ. Về nhiều cách, công ty đang xây dựng một lớp trí tuệ nhân tạo mới cho việc thực hiện quy trình doanh nghiệp, một lớp được gắn sâu vào kiến trúc nhận thức quy định. Thay vì áp dụng trí tuệ nhân tạo một cách hồi cứu vào các chức năng hỗ trợ cô lập, Gradient đang nhúng trí tuệ trực tiếp vào vải hoạt động.

Điều này đặc biệt có ý nghĩa đối với các ngành công nghiệp đã từng chậm trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo – không phải vì thiếu quan tâm, mà vì rủi ro. Các tổ chức tài chính, ví dụ, rất muốn hiện đại hóa nhưng bị hạn chế bởi các kiểm soát nội bộ, lo ngại về trách nhiệm pháp lý và nhu cầu về khả năng theo dõi tuyệt đối.

Gradient đang cung cấp một mô hình khả thi cho hình dạng của trí tuệ nhân tạo trong bối cảnh đó. Một mô hình cân bằng:

• Tốc độ và phản hồi với độ chính xác và trách nhiệm
• Lợi ích trải nghiệm người dùng với khả năng bảo vệ quy định
• Tự động hóa sâu với giám sát con người và minh bạch

Bằng cách làm như vậy, Gradient Labs đang giúp định hình lại không chỉ cách dịch vụ được cung cấp – mà còn cách các hệ thống được tin cậy. Nếu Otto và các đại lý như nó tiếp tục thành công, chúng ta có thể nhìn lại Gradient Labs như một trong những ví dụ thực sự đầu tiên về trí tuệ nhân tạo không chỉ hành động thông minh, mà còn hành động có trách nhiệm trong một số tổ chức nhạy cảm nhất trên thế giới.

Và điều đó có thể là bước đột phá cuối cùng mang lại sự chuyển đổi trí tuệ nhân tạo thực sự đến trung tâm của nền kinh tế.