OmniAI為AI轉換業務數據 | TechCrunch
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大多數公司都難以從其數據中提取價值。幾年前，Forrester報告稱，平均企業的60%至73%的數據未被使用。這是因為數據被分割或由於技術和安全考慮而被孤立，這使得應用分析工具變得困難，甚至不可能。Anna Pojawis和Tyler Maran是曾在Y Combinator支持的初創公司Hightouch（一個數據同步平台）和Fair Square（一個健康保險工具）工作過的工程師，他們在發現很多公司由於工程障礙而被“鎖在外面”無法進行分析策略後，決定嘗試解決數據價值問題。

Maran告訴TechCrunch：“我們發現市場的一個重要部分，尤其是那些在醫療保健和金融等受規範行業的公司，都在與數據分析方面苦苦掙扎。大多數企業數據今天無法放入數據庫中；它們是銷售電話、文件、Slack消息等。而且，鑑於這些公司的規模，現成的數據模型通常不夠用。”

因此，Pojawis和Maran創立了一套工具，將非結構化企業數據轉換為數據分析應用和AI可以理解的形式。OmniAI與公司的數據存儲服務和數據庫（例如Snowflake、MongoDB等）同步，對數據進行預處理，並允許公司在數據上運行其選擇的模型，例如大型語言模型。Maran表示，OmniAI在公司的雲端、OmniAI的私有雲或本地環境中完成所有工作，從而提供明顯提高的安全性。

Maran說：“我們認為大型語言模型將在未來十年內成為公司基礎設施的一部分，把所有東西都放在一個地方是有道理的。”

OmniAI提供了與模型的集成，包括Meta的Llama、Anthropic的Mistral和Amazon的AWS Titan等，用於自動從數據中遮蔽敏感信息以及通常構建基於AI的應用案例。客戶與OmniAI簽訂軟件即服務合同，以在其基礎設施上管理模型。

目前還處於初期階段。但Omni最近以3000萬美元的估值由FundersClub領投了320萬美元的種子輪融資，聲稱已經有10個客戶，包括Klaviyo和Carrefour。Maran表示，到2025年，年度循環收入有望達到100萬美元。

Maran說：“我們是一個高速增長行業中的極度精簡團隊。我們的賭注是，隨著時間的推移，公司將選擇在其現有基礎設施上運行模型，而模型提供商將更多地專注於向現有雲端提供商授權模型權重。”

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