AI数据接口公司Bem融资370万美元，方便企业对非结构化数据进行训练
在为企业客户创建知识库的过程中需要对人工智能进行训练的时候，现实情况是，一些重要的信息可能会在不经意间被遗漏。上传的图像、视频、文档和电子表格的数据训练很容易，但是其他非结构化数据类型，如发票、电子邮件和PDF文档的难度就提高了。虽然可以将这些文件转换为可搜索的内容，但都需要手动完成，而且非常耗时，更不用说工程团队可能没有必要的机器学习技术能力。
Bem是一家人工智能数据接口公司，提供API以让开发人员可以将任何输入（结构化或非结构化数据）转换为任何数据格式。近日，据海外媒体报道，Bem宣布已完成了370万美元的种子轮融资，此轮融资由Uncork Capital领投，其他投资者包括了Lookout的创始人Kevin Mahaffey、Roar Ventures和Y Combinator的Garry Tan等天使投资人也参与了投资。
Bem的联合创始人Antonio Bustamante表示，一般来说，工程团队花费了大约44%的时间来构建、监控和维护他们的数据管道。在我们的核心，Bem是一个人工智能数据接口，重新定义了互操作性和集成的范围，为工程团队节省了时间，使他们能够专注于对他们的产品真正重要的事情。我们的目标是让工程师不再担心集成或数据管道，我们希望他们专注于为用户提供有价值的工作。
面向工程师团队，Bem非常易于使用，不需要训练或配置。开发人员可以使用该公司的API指定他们想要的数据格式或模式。Bem是一个数据管道，从一个组织传输到Bem，然后再返回。Antonio Bustamante表示，客户建立了一个管道，每分钟、每小时向我们发送成千上万条数据。这是一个连续的数据流。
在某种程度上，Bem为工程团队提供结构化数据即服务（SDaaS）。Antonio Bustamante在接受媒体采访时表示，（公司）提供给我们的所有信息都非常混乱。我们的用户所需要的是所有这些输入的结构化版本，看起来像他们的内部数据格式和模式。因此，我们为他们提供转型结构（transformation-structuring）服务。
Bem是建立在基础模型和开源模型的基础上的，企业客户对这些模型进行了微调和训练。此外，企业越频繁地使用Bem的数据管道，模型的智能化水平就越高。然而，Bem并没有在客户数据上训练全局模型，所以所有的东西都是相互隔离的。Antonio Bustamante表示，企业客户得到的这些小模型，他们接受了训练。Bem只接受针对每个客户的培训，我们从不在不同的客户之间共享数据。
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