Espressive obtient 30 millions de dollars de série B pour construire de meilleurs chatbots d’aide

Espressive, une startup de quatre ans issue d’anciens employés de ServiceNow, travaille à la construction d’un meilleur chatbot pour réduire les appels aux services d’assistance de l’entreprise. Aujourd’hui, la société a annoncé un investissement de 30 millions de dollars dans la série B.

Partenaires Insight a dirigé la ronde avec l’aide de l’investisseur principal de la série A, General Catalyst, ainsi que du Wing Venture Capital. Aux termes de l’accord d’aujourd’hui, le fondateur et directeur général d’Insight, Jeff Horing, rejoindra le groupe Espressive Planche. L’investissement réalisé aujourd’hui porte le total de 53 millions de dollars, selon l’entreprise.

Le fondateur et PDG de l’entreprise, Pat Calhoun, a déclaré que lorsqu’il était chez ServiceNow, il a observé que, dans de nombreuses entreprises, les employés étaient souvent frustrés de chercher des réponses aux questions de base. Cela a entraîné un appel à un Help Desk nécessitant une intervention humaine pour répondre à la question.

Il pensait qu’il y avait un moyen d’automatiser cela avec des chatbots basés sur l’IA, et il a fondé Espressive pour développer une solution. «Notre travail consiste à aider les employés à obtenir des réponses immédiates à leurs questions ou des solutions ou des solutions à leurs problèmes, afin qu’ils puissent reprendre le travail», a-t-il déclaré.

Ils le font en fournissant un moteur de traitement du langage naturel (PNL) très étroitement ciblé pour comprendre la question et trouver des réponses rapidement, tout en utilisant l’apprentissage automatique pour améliorer ces réponses au fil du temps.

« Nous n’essayons pas de résoudre tous les problèmes que la PNL peut résoudre. Nous recherchons un ensemble très spécifique de cas d’utilisation qui sont vraiment liés à la langue des employés, et en conséquence, nous avons vraiment réglé notre moteur pour avoir la plus grande précision possible dans l’industrie », a déclaré Calhoun à TechCrunch.

Il dit que ce qu’ils ont fait pour augmenter la précision est de combiner le PNL avec la technologie de reconnaissance d’image. « Ce que nous avons fait, c’est que nous avons construit notre moteur NLP au-dessus d’une architecture de reconnaissance d’image qui est vraiment conçue pour un haut degré de précision et décompose essentiellement la phrase pour comprendre le vrai sens derrière la phrase », a-t-il déclaré.

La solution est conçue pour fournir une réponse immédiate unique. Si, pour une raison quelconque, il ne peut pas comprendre une demande, il ouvrira automatiquement un ticket d’aide et l’acheminera vers un humain pour le résoudre, mais ils essaient de le garder au minimum. Il dit que lorsqu’ils déploient leur solution, ils l’adaptent aux mots à la mode et à la terminologie des clients individuels.

Jusqu’à présent, ils ont pu réduire les appels au service d’assistance de 40% à 60% chez les clients avec environ 85% de participation des employés, ce qui montre qu’ils utilisent l’outil et qu’il fournit les réponses dont ils ont besoin. En fait, le produit comprend 750 millions d’expressions d’employés prêts à l’emploi.

L’entreprise a été fondée en 2016. Elle compte actuellement 65 employés et 35 clients, mais avec le nouveau financement, ces deux chiffres devraient augmenter.

Traduit de l’anglais de https://techcrunch.com/2020/03/25/espressive-lands-30m-series-b-to-build-better-help-chatbots/

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