Gradient Labs Raises $13M để Mang lại Tự động hóa AI An toàn cho Ngành Công nghiệp Regulated

Gradient Labs, một công ty khởi nghiệp AI của London xây dựng các đại lý dịch vụ khách hàng chuyên sâu cho các ngành công nghiệp được quản lý, đã huy động $13 triệu 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 tài trợ này cho thấy nhu cầu ngày càng tăng đối với các hệ thống AI vượt ra ngoài tự động hóa bề mặt – và thay vào đó nhúng trí tuệ quy định, logic thủ tục và khả năng kiểm toán trực tiếp vào hoạt động của khách hàng.

Vốn sẽ đẩy nhanh sự phát triển sản phẩm và tuyển dụng của Gradient trên các lĩnh vực kỹ thuật, nghiên cứu, trênboarding và tiếp thị. Điều này sẽ thúc đẩy sứ mệnh rộng lớn hơn của công ty: giải quyết gánh nặng hoạt động mà các ngành công nghiệp được quản lý phải đối mặt thông qua một lớp đại lý AI chuyên biệt mới.

Thử thách AI trong Ngành Công nghiệp Regulated

Dịch vụ khách hàng trong tài chính, bảo hiểm và các ngành công nghiệp rủi cao khác là duy nhất 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 được quản lý không thể đơn giản cắm các rô-bốt trò chuyện tiêu dùng. Rủi ro – từ vi phạm tuân thủ đến xử lý dữ liệu không đúng – quá lớn.

Các công cụ AI truyền thống chỉ cung cấp các giải pháp một phần. Hầu hết được đào tạo cho các truy vấn chung và thậm chí các đại lý hỗ trợ khách hàng tiên tiến nhất hiện nay thường chỉ xử lý 20-25% đơn giản nhất của các truy vấn. Các công cụ này gặp khó khăn với các công việc phức tạp, các bước xác minh, sắc thái pháp lý và các quyết định phân cấp. 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 Ngành

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

Sự phù hợp của người sáng lập với thị trường này là hiếm, và điều đó thể hiện trong động lực mà Gradient đã thấy kể từ khi ra mắt. Trong vòng ba tháng, công ty đã bảo đảm chín khách hàng – bao gồm 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 được quản lý.

Gradient Labs Xây dựng Cái gì

Trái tim của dịch vụ Gradient là Otto, một đại lý AI thủ tục được đào tạo không chỉ về ngôn ngữ mà còn về logic, quy trình và quy trình quy định cụ thể. Otto được thiết kế để làm hơn là 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 xâm phạm
• 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 đường chính sách với độ chính xác trên 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 chung, Otto được tinh chỉnh để hoạt động như một đại lý trong 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 chính cho các công ty thuộc quy định tài chính.

Tự động hóa Sâu mà Không Hy sinh Kiểm soát

Một trong những điểm khác biệt kỹ thuật quan trọng nhất là việc sử dụng tóm tắt thủ tục của Gradient thay vì lý luận tạo sinh thuần túy. Trong khi nhiều rô-bốt trò chuyện đoán ý định và ảo tưởng giải pháp, kiến trúc của Gradient tạo thành các phản hồi và hành động từ các bước xác định, có thể xác minh – tương tự như một động cơ quyết định được xếp lớp trên 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 với 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 AI vẫn nằm trong các ranh giới hoạt động được phê duyệt.

Và vì quá trình trênboarding của Gradient không chỉ dựa vào các tập dữ liệu tĩnh, mà bao gồm cả 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 gì Điều này Có nghĩa cho Tương lai của Hoạt động Khách hàng

Các ý nghĩa của công việc Gradient Labs vượt ra ngoài vé hỗ trợ. Theo nhiều cách, công ty đang xây dựng một lớp AI mới cho việc thực hiện quy trình doanh nghiệp, một lớp được根 trong kiến trúc nhận thức quy định. Thay vì áp dụng AI một cách hồi cứu vào các chức năng hỗ trợ bị 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 AI – 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 AI trong bối cảnh đó. Một mô hình cân bằng:

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

Bằng cách làm như vậy, Gradient Labs đang giúp định hình lại không chỉ cách dịch vụ được cung cấp – mà cách 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 AI không chỉ hành động thông minh, mà hành động có trách nhiệm trong một số tổ chức nhạy cảm nhất trên thế giới.

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