Z Product | 颠覆SaaS收费模式！这家AI员工初创获顶级风投千万美金投资

Z Highlights

• Ema是一家通用AI员工公司，它集对话代理、聊天机器人和工作流程自动化工具于一身，可以承担各种工作，提高整个组织的效率和生产力。

• Ema的解决方案克服了现有AI工具链的兼容性问题，提供了强有力的安全措施，并通过其自研引擎执行复杂的工作流，显著提高组织的效率和生产力。

• Ema拥有顶级的创始人团队，并于近期宣布获得了顶级基金的2500万美元投资。但高光的背后，又伴随着哪些疑问？Enjoy！

   

01 Ema：一个通用的AI员工

企业级的AI产品已经成为硅谷创业公司的一个重要方向，这其中既有为特定垂直领域或用例开发解决方案的公司，也有像Ema一样雄心勃勃的全垒打型公司。

Ema有什么特点呢？

Ema的团队认为，目前的企业级AI产品存在以下问题：1）生成式AI工具链支离破碎，兼容性差，无法在多个企业应用中运行。2）缺乏强有力的安全措施。3）开源的LLM在使用企业数据时容易产生幻觉，因此并不可靠。

Ema则是专为克服这些挑战而设计的，它在企业级人工智能领域开辟了一个新类别，称为通用人工智能员工。与目前市场上的其他解决方案相比，Ema集对话代理、聊天机器人和工作流程自动化工具于一身，可以承担各种工作，提高整个组织的效率和生产力。

02 支持无缝集成、保证数据安全和准确性

Ema是Enterprise Machine Assistant（企业机器助理）的缩写，既是公司的名称，也是其产品的名称。Ema为客户支持、销售、人力资源、数据处理等常见工作提供了标准员工，并具有Generative Workflow Engine™（生成工作流引擎），可以通过对话建立专业员工，执行任何复杂的工作流。Ema目前分为标准员工与专业员工。

标准员工（Standard Personas）：

• 能够自动解决大量的问题单，并通过持续训练更新知识库。

• 能够从多个来源获取数据并进行高级数据分析，使团队能够专注于战略。

• 能够回答问题并采取行动，帮助所有员工节省时间。例如，Ema可以生成销售报告、提交内部票据、获取人力资源请求的状态等。

专业员工（Specialized Personas）样例：

• 药剂师助理：药剂师需要花费大量时间处理药品审批申请，搜索冗长的政策文件和患者记录。Ema的药剂师助理角色可帮助药剂师在数秒内做出预授权决定，并引用相关资料来源，从而轻松验证其答案。

• 提案经理：Ema可为新的RFP（招标书）生成回复和摘要，在几秒钟内读取100多页的内容，节省提案经理的时间，使他们能够更快地回复RFP。

• 合规分析师：Ema可即时检查客户的合同是否符合不同国家不断变化的法规，帮助客户避免法规处罚和公关问题。

Ema强调了三个特点：

1）无缝集成

Ema开箱即用，预先与数百种应用程序集成，可确保客户能在现有工作流程中快速部署和使用该产品。此外，Ema还提供API端点，允许客户将Ema集成进内部应用程序和其他数据源。

2）数据安全

Ema保证数据在进入开源LLM之前已经进行了脱敏处理，安全系数达到行业领先水准。同时，客户也可以定制私有模式来保证数据安全。目前，Ema已经通过了包括SOC 2 Type I、SOC 2 Type II、ISO 27001:2022、HIPAA、GDPR在内的安全审核与验证。

3）准确性

Ema采用EmaFusion™模型，将行业领先的开源和私有模型智能地融合在一起，从而以尽可能低的成本实现最高的准确性。此外，Ema还在不断融合新模型，避免过度依赖单一技术堆栈。

03 舍弃订阅模式，按任务完成情况收费

Ema并不像大多数生成式AI初创公司那样采用基于订阅的SaaS收入模式。相反，它根据客户部署Ema的任务完成情况向客户收费。

虽然有些任务很简单，比如回复客户的询问，但Ema也会承接更复杂的工作，比如制作一份RFP（征求建议书）或一份长达50-100页的项目计划书。

公司创始人Surojit Chatterjee认为：”目前的SaaS模式已经非常过时，客户没有使用到他们应当享有的大部分服务。与其他一些公司相比，我们的价格要低得多，且我们的客户可以获得10倍以上的回报率。“

04 谷歌、哈佛等顶尖成员组成，创业伊始即获知名基金2500万美元投资

Ema的团队由来自世界顶级科技公司和受过精英教育的工程师组成，创始团队主要包括：

• Surojit Chatterjee，Ema创始人兼首席执行官。此前，他曾作为首席产品官指导Coinbase于2021年成功上市，并作为副总裁兼产品主管将谷歌移动广告和谷歌购物扩展为价值数十亿美元的业务。Surojit Chatterjee拥有40项美国专利，拥有哈拉格浦尔理工学院工学学士学位，麻省理工学院工商管理硕士学位和纽约州立大学布法罗分校计算机科学硕士学位。

• Souvik Sen，Ema技术联合创始人兼工程主管。作为Okta的工程副总裁，他率先提出了数据、机器学习和设备计划，在谷歌领导了TrustGraph（一个利用机器学习打击广告诈骗的系统），并帮助孵化了HP Location Aware（惠普位置感知）。Souvik Sen拥有杜克大学计算机科学博士学位，并拥有37项美国专利。

• Swati Trehan，Ema战略与运营主管。她在战略和运营方面拥有丰富的经验，曾在Shopify建立并领导多个研发运营团队。Swati Trehan的职业生涯始于麦肯锡公司，曾利用自己的产品战略专长帮助包括搜索、地图、YouTube、购物和广告在内的谷歌业务发展。她拥有哈佛商学院的MBA学位，以及印度理工学院德里分校的工学学士和工学硕士学位。

今年3月，Ema宣布完成由Accel、Section 32和Prosus Ventures共同领投的早期融资，融资额达2500万美元。Wipro Ventures，Venture Highway，AME Cloud Ventures，Frontier Ventures，Maum Group和Firebolt Ventures等跟投；此外，像Sheryl Sandberg、Dustin Moskovitz、Jerry Yang等知名个人投资者也参与了相应的融资。

“虽然启动人工智能演示比以往任何时候都更容易，但构建生产级人工智能是一个乏味、昂贵且混乱的旅程。这就是企业机器助手（Ema）的用武之地。通过提供会话操作系统来为不同的内部功能启动专门的人工智能助手，它抽象出了GenAI实施的潜在复杂性，并将客户直接推向业务投资回报领域。”Accel在分享关于Ema的投资时这样说到。

Ema提到，他们在成立不到一年的时间里获得了近十几个企业客户，这是一个很好的开始。我们带着几个关心的问题持续关注Ema的未来发展：

1）对于创业公司而言，找到切入点和成长路径极其重要。定位通用AI员工的Ema，如何切入市场？又如何平衡通用和切入点的关系？

2）Ema在技术上融合了几十个模型，具体的效果如何？成本和效果的平衡如何？

3）在LLM本身的准确率还无法达到企业级要求的情况下，Ema的通用AI员工如何与企业本身的员工合作，这一点又是否会构成对其“面向任务收费”商业模式的挑战？

References:

https://www.ema.co

https://www.accel.com/noteworthy/unlocking-genai-in-the-enterprise-our-investment-in-ema

https://www.cnbctv18.com/videos/startup/generative-artificial-intelligence-deep-tech-ema-startup-funding-19247201.htm

https://techcrunch.com/2024/03/05/ema-a-universal-ai-employee-emerges-from-stealth-with-25m/

https://www.moneycontrol.com/news/technology/why-top-silicon-valley-executives-are-investing-in-new-ai-startup-ema-12422891.html

内容原载于: Z Potentials