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加速大模型+RPA产品落地,「弘玑Cyclone」获4000万美元C+轮融资 | 36氪独家

类别:科技 发布时间:2023-08-03 09:30:00 来源:36氪

作者 | 邓咏仪

编辑 | 苏建勋

36氪获悉,AI企业级应用服务商「弘玑Cyclone」于7月完成约4000万美元的C+轮融资,由华兴资本担任独家财务顾问。

据了解,弘玑本轮融资将主要用于大模型相关产品AIGA(AI Generated Automation 即生成式自动化 )的研发落地、行业资源整合与市场拓展。

此前,弘玑还曾于2021年获1.5亿美金C轮融资,由CMC资本与国际金融投资机构领投。

从RPA起家,覆盖CoE、流程挖掘等

弘玑Cyclone成立于2015年,以AI+RPA(Robotic Process Automation,即机器人流程自动化)产品起家——主要服务于企业IT架构中,对软件的自动化操作需求,应用到的技术包括RPA、AI、iPaaS等等。

随着企业IT架构不断发展、成熟,企业所应用的软件之间,也很容易形成“数据孤岛”现象,对企业业务会形成阻碍。一个典型例子是,一位普通员工在月末报销时,常常需要粘贴各类收据,在企业的OA、IM(内部通讯软件)之间反复提交报销单据等等。

而弘玑成立之初主打的RPA技术,正是应上述场景而生——RPA可以通过模拟人类员工在电脑、手机上的操作,将这些偏机械、重复的操作“自动化”。

对企业员工或者开发者而言,通过RPA机器人平台,进行托拉拽的流程组合后,就可以建立一套固定的“机器人程序”,帮助完成这些重复性工作。

随着市场需求增加,企业对办公自动化的厂商们的要求也越发提高——如今,厂商们不只是运用RPA技术解决问题,而是需要集成AI、机器学习、事件驱动的软件架构,运用到多种工具,如RPA、智能 BPM 套件 (iBPMS)、集成平台即服务 (iPaaS)、低代码工具等。

包括RPA、BPM、iPaaS在内的技术,都可以归属于“超自动化赛道”中——超自动化(Hyperautomation)正在成为在企业中实现可组合业务流程的关键要素。据Gartner预测,到2024年,通过将超自动化技术与重新设计的操作流程相结合,企业将降低30%的运营成本。

截至目前,弘玑也已经推出了覆盖超级自动化全生命周期的产品组合,可为客户提供AI、RPA(数字员工)、CoE(数字员工管理平台、Process Intelligence(流程挖掘)等产品和行业解决方案。

从具体落地上,弘玑当前可以为客户提供RPA从产品到咨询、实施的整体解决方案。同时,弘玑也会面向大型咨询机构、技术生态合作伙伴、IT集成商等渠道合作伙伴,提供RPA产品技术支持。

在去年36氪对弘玑的报道中,弘玑表示,近年来维持超过300%的业务年增速。同时,除了中国市场外,弘玑也已经实现业务出海,已拓展至东南亚、欧洲、中东和北美市场。

当前,弘玑主要以服务中大型企业为主,已经建立起大量的企业端KA用户群,标杆客户包括国家电网、中国邮政、中海油、法兴银行、沃尔沃等上千家国内外客户提供服务,覆盖金融、能源、电商、零售、医疗、政府、制造业等多个领域。

此前,弘玑曾连续两年入选全球权威评测机构Gartner RPA魔力象限报告。

推出AIGA新平台,将大模型能力与RPA结合

在弘玑的本轮融资完成之际,中国企业服务市场在今年迎来一系列关键性的变化:

中国企业面临着劳动力红利逐渐消失、市场环境剧烈变化的双重挑战。同时,市场经济活动持续受到后疫情时代的影响,国际局势的动荡也导致市场需求变换莫测。

在这一背景下,企业对生产力提升的需求会越来越高,也需要建立敏捷的IT能力——随着今年以ChatGPT为首的AI浪潮来临,AI展现出来的更高理解和生成能力,和RPA等超自动化技术有着天然的结合基础。

弘玑表示,在未来,AI智能体(Agent)将成为最具商业前景的落地场景之一。AI Agent可以理解为一个理想化的AI载体,帮助人类完成更多物理世界中的任务。不过,目前AI Agent在实际落地过程中面临着复杂任务规划、可控执行、路径反思优化等诸多难题。

在今年,弘玑也推出了新一代企业级产品AIGA。AIGA相当于是将大模型和RPA深度结合的产品,能够适应不同IT成熟度的客户的需求。AIGA基于弘玑过往的经验而打造,包括RPA(可控执行)、CoE(任务规划与调度)、流程挖掘领域等的产品和落地经验。

在本轮融资后,AIGA平台产品也即将在大型客户的真实业务场景中落地,覆盖To C和To B场景,为企业和个人提供更智能的“数字员工”和“数字助手”。

弘玑创始人兼CEO高煜光表示,随着生成式AI和超自动化浪潮的形成,中国企业正迎来历史性的机遇——有望在新一轮数字企业架构建设的竞争中超越欧美IT巨头,实现“换道超车”。中国拥有总体劳动力数量和大型企业劳动力规模领先的优势,因此通过提升生产率带来的总效益更大,数字劳动力的发展空间更广阔。

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快照生成时间:2023-08-03 12:45:13

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