nRoad lanserar ny plattform för företag att utnyttja ostrukturerad data

nRoad, en Boston-baserad AI-startup som abstraherar och införlivar ostrukturerad data i viktiga affärsfunktioner, har idag lanserat en ny plattform känd som Convus – som syftar till att hjälpa företag att hantera utmaningarna med ostrukturerad data. Över hela företagets ekosystem bygger anställda en bottenlös datasjö, som bygger på företagsmantrat att “rädda allt, för säkerhets skull”, enligt en artikel publicerad i Gartner. Alan Dayley, tidigare forskningschef på Gartner, konstaterar att ökad datatillväxt under det senaste decenniet har skapat en ostrukturerad datamardröm. “Det är inte bara kostnaden att lagra det. Enorma volymer mörk data gör det svårare att hitta det som är användbart och kan innebära att vi missar affärsmöjligheter”, säger Dayley.

Mike Gualtieri, VP och huvudanalytiker på Forrester noterar i en artikel att mellan 60 % och 73 % av all data inom ett företag går oanvänd för analys. Gartner förutspådde att till och med 2021 skulle mer än 80 % av organisationerna misslyckas med att utveckla en konsoliderad datasäkerhetspolicy över silos, vilket skulle leda till potentiella bristande efterlevnad, säkerhetsintrång och ekonomiska skulder. När organisationer försöker bygga ut strategier för att möta den växande utmaningen med ostrukturerad data, säger nRoad att dess nya plattform är byggd och utbildad på långformade, mycket ostrukturerade dokument och innehåll. Designad för att vara form- och formatagnostisk, Convus™ drivs av en uppsättning modulariserade motorer som är API-drivna, säger nRoad.

VentureBeat borrade i plattformens krångligheter via en e-postintervju med nRoads VD, Aashish Mehta, för ett bredare sammanhang på plattformen och hur det påverkar företagsdatainfrastrukturen.

Eliminera behovet av att träna och bearbeta ostrukturerad data separat

Enligt Mehta eliminerar nRoads nya plattform behovet av att träna och bearbeta olika ostrukturerade data separat, och erbjuder ett singulärt gränssnitt (API) för att utföra alla nedströmsuppgifter. Detta gör det möjligt för företagsteknikteam att bryta från allmänt tillgängliga mallbaserade lösningar.

Mehta sa att Convus™ använder nya visionbaserade och andra djupinlärningsalgoritmer i kombination med klassiska ML-algoritmer och ett NLP-lager som utnyttjar allmänt tillgängliga transformatorspråkmodeller. Plattformens differentierande faktor, hävdar Mehta, är förmågan att införliva domänkunskap med hjälp av graftekniker och domänspecifika språkmodeller som gör det möjligt för den att upprätthålla domänkontext, relationalitet och semantisk likhet mellan data.

“Den grundläggande bristen i generiska tillvägagångssätt som RPA, OCR-mjukvara och molnbaserade lösningar för att lösa det ostrukturerade dataproblemet är bristen på hänsyn till indatavariabilitet, innehållsvariabilitet, språk och lokaliseringsbegränsningar,” sa Mehta.

Han tillade att nRoads grundande team också har utvecklat en unik men standardiserad och mellanliggande representation av hela dokument – vilket möjliggör återanvändning av data och snabb distribution av nedströmsmodeller för nystartade användningsfall.

nRoad vill fungera som en icke-påträngande ingångskälla för ostrukturerad data i ett strukturerat format, sa Mehta. Convus™ är specialbyggd för att hantera volym, hastighet, variation och variation, tillade han. Byggt på den centrala filosofin att “extrahera en gång och normalisera flera gånger beroende på affärsanvändningsfallet”, tror nRoad att företags CTO:er och CDO:er kan utnyttja de domändrivna träningsmöjligheterna hos sin plattform för att bättre kontextualisera data.

Företaget säger att dess AI-drivna Convus™-plattform är 2,8 sekunder snabbare än populära molnlösningar, har en extraktionsnoggrannhet på 90 % och har hittills extraherat över tio miljoner domänspecifika termer.

Ostrukturerad data öppnar upp en betydande marknadsmöjlighet

Mehta noterade att flera företag har investerat enorma resurser på sin affärsprocesshantering (BPM) och andra verktyg för att automatisera strukturerat innehåll under det senaste decenniet. Men även med denna investering är ostrukturerad innehållsbehandling fortfarande en stor utmaning och förblir en anmärkningsvärd gräns i deras strävan att uppnå sann digital transformation och hyperautomatisering. Med tanke på att det ostrukturerade innehållet representerar majoriteten av det totala innehållet som genereras idag, sa Mehta att det representerar en betydande möjlighet för nRoad.

nRoad tar itu med den stora utmaningen med att automatisera ostrukturerad innehållsbehandling. “Till exempel, om en stor finansiell institution tar emot cirka 50 miljoner dokument per år, varje gång något ostrukturerat innehåll påträffas i arbetsflödesprocessen, blir processen manuell och utsatt för alla typer av ineffektivitet”, säger Mehta. ”Vår plattform hjälper till att bearbeta dessa dokument automatiskt genom att extrahera stora variabler och generera insikter. Dessa variabler kan sedan matas in i arbetsflödet för att säkerställa en friktionsfri process som inte skapar några mörka data.”

Hur nRoad skiljer sig från branschen

De tre huvudtyperna av aktörer i branschen, enligt Mehta, inkluderar:

Molnbaserade, horisontella plattformsleverantörer som är fokuserade på att tillhandahålla verktyg till företag för att tillgodose behov av ostrukturerad innehållsbehandling. Spelare fokuserade på att tillhandahålla ett dokument eller en funktionsspecifik lösning som inteckningsdokument. Företag med outsourcing av affärsprocesser (BPO) fokuserade på att bearbeta dokument som del av deras utlagda tjänster, med hjälp av verktyg och manuella insatser.

Han sa att nRoads differentiering ligger i dess förmåga att tillhandahålla en helt automatiserad och skalbar lösning som kan ligga bakom ett företags brandvägg. Han tillade att nRoad också ger små och medelstora företag (SMF) möjlighet att interagera med den bearbetade informationen för att få fram ytterligare intelligens.

Medan Mehta höll med om att nRoad har konkurrens i alla tre aktörerna, sa han att nRoads lösning ger företag en unik och lågriskmöjlighet att ta itu med ostrukturerad innehållsbehandlingsbehov utan att tappa kontrollen över sina arbetsflöden, till skillnad från någon annan i branschen.

“Vår plattform kan bearbeta supertexttunga dokument för att generera insikter som privata krediter, ESG-rapporter och PPM, och detta skiljer oss från många aktörer i branschen,” sa han.

I sitt pressmeddelande hävdar nRoad att dess Convus-plattform för närvarande betjänar finansbranschen och har bevisat sin kapacitet för några av de största fintech-aktörerna, kapitalförvaltningsföretagen och finansiell dataleverantörer globalt.

Kommande milstolpar att vänta

nRoad föreställer sig en större användning av NLP-tekniker, graftekniker, maskinförståelse och nyare visionbaserade tekniker för att hantera komplexa affärsanvändningsfall.

nRoad grundades 2020 och har ett nuvarande antal anställda på 35, men företaget förväntar sig att fördubbla detta antal i hälarna på sin intäktstillväxt och strävan efter att påskynda implementeringen av sin produktfärdplan.

Även om Mehta inte kommenterade det exakta antalet kunder nRoad-tjänster, sa han att företaget växte med 175 % 2021 när det gäller kundtillväxt.

nRoad har hittills varit självfinansierat, men företaget kommer att inleda en finansieringsrunda under de kommande månaderna, med påståenden om att dess kunder och några VC-partners har uttryckt sitt intresse för att investera i företaget.

VentureBeats uppdrag ska vara ett digitalt stadstorg för tekniska beslutsfattare att få kunskap om transformativ företagsteknologi och handla. Läs mer om medlemskap.