Loop Raises $95M Series C để Mở Rộng Nền Tảng Trí Tuệ Nhân Tạo của Họ trên Chuỗi Cung Ứng

Loop đã huy động được $95 triệu đô la trong vòng tài trợ Series C, do Valor Equity Partners và Quỹ Trí Tuệ Nhân Tạo Valor Atreides dẫn đầu, khi họ làm việc để mở rộng nền tảng trí tuệ nhân tạo của mình trên các hoạt động hậu cần, tài chính và chuỗi cung ứng rộng lớn hơn. Vòng này cũng bao gồm sự tham gia của 8VC, Founders Fund, Index Ventures, J.P. Morgan Growth Equity Partners và Tao Capital Partners.

Việc này diễn ra vào thời điểm chuỗi cung ứng đang phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng từ sự thay đổi trong động lực thương mại, chi phí tăng cao và sự phức tạp ngày càng tăng của các hoạt động toàn cầu. Đối với nhiều doanh nghiệp, vấn đề cơ bản không phải là thiếu công cụ, mà là sự thiếu hụt một nền tảng dữ liệu nhất quán và đáng tin cậy trên các hệ thống.

Tại Sao Chuỗi Cung Ứng Vẫn Là Một Trong Những Vấn Đề Khó Nhất Của Trí Tuệ Nhân Tạo

Chuỗi cung ứng vốn dĩ bị phân mảnh. Dữ liệu quan trọng được phân tán trên các hóa đơn, hồ sơ vận chuyển, hợp đồng và nhiều hệ thống doanh nghiệp khác mà hiếm khi giao tiếp một cách sạch sẽ với nhau. Thậm chí các quy trình thường nhật như hòa giải hoặc phân tích chi phí thường phụ thuộc vào sự can thiệp thủ công.

Điều này tạo ra một thách thức cấu trúc cho việc triển khai trí tuệ nhân tạo. Hầu hết các mô hình phụ thuộc vào đầu vào có cấu trúc, chất lượng cao, nhưng dữ liệu chuỗi cung ứng thường không nhất quán, không đầy đủ hoặc bị khóa trong cơ sở hạ tầng cũ. Kết quả là, ngay cả các hệ thống trí tuệ nhân tạo được thiết kế tốt cũng khó hoạt động hiệu quả trong môi trường hậu cần thực tế.

Xây Dựng Hệ Thống Trí Tuệ Từ Dữ Liệu Không Liên Kết

Cách tiếp cận của Loop tập trung vào việc biến đổi dữ liệu phân mảnh này thành một hệ thống thống nhất có thể hỗ trợ cả tự động hóa và ra quyết định.

Thay vì hoạt động như một lớp phân tích độc lập, nền tảng này tiêu thụ dữ liệu vận hành và tài chính từ trên các quy trình công việc hậu cần, tiêu chuẩn hóa nó và áp dụng các mô hình cụ thể của lĩnh vực để giải thích mối quan hệ giữa các chuyến hàng, chi phí và nhà cung cấp. Điều này cho phép các doanh nghiệp chuyển từ các điểm dữ liệu riêng lẻ sang một bức tranh hoạt động hoàn chỉnh hơn.

Một khía cạnh quan trọng của kiến trúc này là khả năng xử lý nhiều định dạng dữ liệu cùng một lúc. Tài liệu, dữ liệu hệ thống có cấu trúc và hồ sơ bán cấu trúc đều được xử lý trong cùng một đường ống, cho phép có cái nhìn rộng hơn trên các hệ thống trước đây không liên kết.

Vai Trò Của DUX: Mô Hình Được Xây Dựng Cho Thực Tế Hậu Cần

Tại trung tâm của nền tảng là DUX, một họ mô hình và tác nhân được thiết kế đặc biệt cho môi trường chuỗi cung ứng.

Các mô hình này kết hợp hiểu biết về tài liệu, xử lý dữ liệu có cấu trúc và lý luận cụ thể của lĩnh vực. Điều này cho phép chúng giải thích dữ liệu hậu cần phức tạp, chẳng hạn như hóa đơn và tài liệu vận chuyển, trong khi vẫn duy trì nhận thức về bối cảnh hoạt động rộng lớn hơn.

DUX cũng được thiết kế để thực hiện hành động, không chỉ tạo ra thông tin. Bằng cách liên kết giải thích với thực hiện, hệ thống có thể tự động hóa các quy trình công việc như kiểm toán, hòa giải và phân bổ chi phí, giảm sự phụ thuộc vào các quy trình thủ công đã thống trị lĩnh vực này trong quá khứ.

Từ Kiểm Toán Vận Chuyển Hàng Hóa Đến Trí Tuệ Chuỗi Cung Ứng Toàn Diện

Nền tảng của Loop đã phát triển từ một trọng tâm ban đầu vào kiểm toán và thanh toán vận chuyển hàng hóa, một lĩnh vực mà sự phân mảnh dữ liệu và tác động tài chính đặc biệt rõ ràng.

Bắt đầu từ lĩnh vực này đã cung cấp cho công ty quyền truy cập vào dữ liệu hoạt động có giá trị cao và cho phép xây dựng các hệ thống có khả năng xử lý sự phức tạp của thế giới thực. Từ đó, nền tảng đã mở rộng sang các lĩnh vực lân cận như mua sắm, quản lý nhà cung cấp, tuân thủ và hoạt động kho hàng.

Quá trình này phản ánh một mô hình rộng lớn hơn trong trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp, nơi giải quyết một vấn đề hẹp nhưng quan trọng tạo nền tảng cho việc mở rộng vào một lớp hoạt động rộng lớn hơn.

Sự Chuyển Dịch Rộng Lớn Hơn Đến Hệ Thống Trí Tuệ Nhân Tạo Hoạt Động

Các công nghệ như của Loop chỉ ra một sự chuyển dịch trong cách trí tuệ nhân tạo được áp dụng trong các doanh nghiệp. Thay vì được sử dụng chủ yếu cho phân tích hoặc báo cáo, các hệ thống trí tuệ nhân tạo ngày càng được nhúng trực tiếp vào các quy trình hoạt động.

Trong chuỗi cung ứng, điều này có thể có nghĩa là việc hòa giải liên tục giữa dữ liệu tài chính và hoạt động, phát hiện tự động các bất hiệu quả và điều chỉnh nhanh hơn đến các điều kiện thay đổi. Theo thời gian, loại hệ thống này có thể giảm sự phụ thuộc vào các chu kỳ báo cáo định kỳ và thay thế chúng bằng các quy trình quyết định thời gian thực liên tục hơn.

Đồng thời, hiệu quả của các hệ thống này sẽ phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng dữ liệu, tích hợp hệ thống và khả năng hoạt động đáng tin cậy trên một loạt các kịch bản. Chuỗi cung ứng là môi trường động, và việc duy trì độ chính xác ở quy mô lớn vẫn là một thách thức kỹ thuật đáng kể.

Điều Này Có Nghĩa Là Gì Đối Với Cơ Sở Hạ Tầng Doanh Nghiệp

Sự mở rộng của các nền tảng như Loop gợi ý một sự chuyển dịch dần dần trong kiến trúc doanh nghiệp. Các hệ thống truyền thống như nền tảng ERP, TMS và WMS được thiết kế chủ yếu cho việc ghi chép và xử lý giao dịch. Các lớp trí tuệ nhân tạo đang bắt đầu được đặt trên đầu các hệ thống này, biến các bản ghi tĩnh thành các đầu vào hoạt động cho quá trình ra quyết định.

Nếu mô hình này tiếp tục phát triển, nó có thể dẫn đến một lớp hoạt động thống nhất hơn nơi dữ liệu hậu cần và tài chính không còn được đối xử riêng biệt. Thay vào đó, chúng trở thành một phần của một hệ thống duy nhất liên tục cập nhật, hòa giải và thông báo cho các quyết định kinh doanh.

Tuy nhiên, quá trình chuyển đổi này không thể diễn ra đồng đều. Nhiều tổ chức vẫn phụ thuộc vào các hệ thống cũ đã ăn sâu, và việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào những môi trường này giới thiệu cả sự phức tạp kỹ thuật và tổ chức. Tốc độ áp dụng sẽ có khả năng thay đổi tùy thuộc vào việc các công ty có thể hiện đại hóa cơ sở hạ tầng dữ liệu của mình trong khi duy trì sự ổn định hoạt động.