MonkeyLearn筹集了220万美元 用于构建无代码AI文本分析服务

几年前，专注于人工智能的初创公司对它们them之以鼻。风险资本家开始对年轻的科技公司投保，他们声称随着炒作超出了产品的真实性，他们的新AI驱动产品将改变世界。

但是自那时以来，由AI技术驱动的初创公司已经发展成为真正的公司，而投资者则加紧为增长提供资金。从医学成像，到语音识别，机器学习，深度学习和神经网络，以及人们可能涌入AI领域的所有其他东西，在最近几个季度似乎都在整齐地增长。

事实上，AI投资已经变得如此受欢迎当中的风险投资，这出版物清盘辩论细微之处的AI-集中启动收入质量在今年早些时候。

但是，AI并不是最近出现顺风顺水的唯一一家新兴利基市场。无代码和低代码的初创公司也获得了越来越多的媒体认可，并且，正如TechCrunch报道的那样，著名的风险投资轮次。

处于两种趋势的中间，一家名为MonkeyLearn的初创公司希望将低代码AI引入各种规模的公司。该公司刚刚筹集了220万美元。让我们来看看。

无代码AI

从回合开始，MonkeyLearn在Uncork Capital和Bling Capital的一轮融资中筹集了220万美元。说起与劳尔Garreta，联合创始人在公司以及它的CEO，TechCrunch的了解到MonkeyLearn开始时为通过API提供的机器学习工具更开发者为中心的服务。但是，在无法编写代码以使用公司技术进行文本分析的人们实现了需求之后，公司最终走向了一个略有不同的方向。

Garreta给TechCrunch演示了该公司服务的演示，该演示允许用户上传数据(例如，考虑Excel文件中的文本行)，并快速训练MonkeyLearn的软件以解析出他们想要的内容。在几分钟内训练完模型后，可以将其设置为使用完整的数据集。

根据Garreta的说法，文本分析在公司环境中有很多需求，从支持票证分类到情感分析等类别。

但是TechCrunch看到的MonkeyLearn产品并不是该公司的最终愿景。今天，该服务专注于数据分析。随着时间的流逝，Garreta希望它能在数据可视化方面做更多的事情，提供图形和其他类似的输出，以使其产品具有更多的仪表板感觉。

需求

MonkeyLearn早期市场吸引力的核心是帮助非开发人员在其工作场所内部收集，解析，处理和共享数据，这使它获得了种子轮。如果您曾经在一家初创公司的营销或客户成功团队附近工作过，那么您会理解这种现象。MonkeyLearn希望为非开发人员提供他们了解数据集所需的工具，而不必强迫他们去寻找工程团队并在路线图上争取一席之地。

Garreta在一份新闻稿中说：“我们的愿景是通过为团队提供在日常操作中实际使用AI的工具包来使AI易于使用。”从理论上讲，MonkeyLearn在市场上处于有利地位。随着越来越多的人开始从事数据唱歌的工作，公司越来越受到数据驱动。

这家初创公司有一个免费层，几个付费层，附加组件和一次性选项。您可以称其为“以上所有”定价模式，考虑到公司的年轻，这很好。创业公司可以尝试。

在比预期的早期筹款速度慢之后，MonkeyLearn告诉TechCrunch，它本来可以在种子轮中筹集到两倍的资金，但最终却被接受了。

公司对新资本有什么计划?它说，该公司将采取更加积极的上市行动，并建立一个更加正式的销售团队。Garreta解释说，MonkeyLearn销售给中端市场和企业公司时，需要一个更正式的销售团队，尽管他也强调创始人必须在初创公司开始销售过程。

与大多数筹集资金的种子公司一样，MonkeyLearn也很受欢迎。让我们看看它的执行效果如何以及达到A系列的速度如何。