Moveworks
Moveworks — американская компания в области искусственного интеллекта, штаб-квартира расположена в Маунтин-Вью (штат Калифорния, США). Компания разрабатывает платформу на основе искусственного интеллекта для крупных предприятий, использующую обработку естественного языка (NLU), вероятностное машинное обучение и автоматизацию для решения внутренних рабочих запросов.
Среди клиентов Moveworks — Autodesk, Broadcom и другие компании[1][2]. Сотрудники взаимодействуют с чат-ботом Moveworks для подачи своих запросов, которые затем анализируются и решаются компанией посредством интеграции с другими программными приложениями. Платформа Moveworks доступна в инструментах корпоративных коммуникаций, таких как Slack и Microsoft Teams, а также через онлайн-платформы, включая ServiceNow и SharePoint[3].
По состоянию на раунд финансирования серии C в июне 2021 года, Moveworks была оценена в 2,1 млрд долларов США, а общий объём привлечённых инвестиций составил 315 млн долларов[4]. Среди инвесторов компании — Tiger Global, Alkeon Capital и другие[5].
В 2025 году компания ServiceNow согласилась приобрести Moveworks за 2,9 млрд долларов[6].
Общие сведения
| Moveworks | |
|---|---|
| Тип | частная компания |
| Основание | 2016 |
| Расположение | Маунтин-Вью, Калифорния, США |
| Ключевые фигуры | Бхавин Шах — генеральный директор; Вайбхав Ниварги — технический директор; Варун Сингх — вице-президент по продукту; Цзян Чэнь — вице-президент по машинному обучению |
| Отрасль |
корпоративное программное обеспечение искусственный интеллект обработка естественного языка вероятностное машинное обучение |
| Число сотрудников | 500+ |
| Сайт | moveworks.com |
История
Moveworks была основана в 2016 году Бхавином Шахом (генеральный директор), Вайбхавом Ниварги (технический директор), Варуном Сингхом (вице-президент по продукту) и Цзян Чэнь (вице-президент по машинному обучению)[7][8].
Основатели осознали потенциал чат-бота на базе искусственного интеллекта для самостоятельного решения значительной доли пользовательских запросов сотрудников — без участия корпоративной службы поддержки[9]. Эта концепция обеспечила бы сотрудникам самообслуживание при обращениях по типовым вопросам.
После сотрудничества с группой пилотных клиентов по автоматизации типовых кейсов поддержки IT, Moveworks вышла из «режима стелс» в апреле 2019 года, после привлечения 30 млн долларов в рамках инвестиционного раунда серии A от Lightspeed Venture Partners и Bain Capital[7]. В ноябре 2019 компания привлекла 75 млн долларов в серии B, а в июне 2021—200 млн долларов в серии C[8][4].
Изначально Moveworks решала задачи технической поддержки сотрудников. В марте 2021 года компания расширила свою платформу Employee Service Platform, начав обрабатывать запросы других подразделений — таких как HR, финансы и объекты инфраструктуры[10]. Moveworks также предложила решение для внутренних коммуникаций, позволяющее руководству отправлять интерактивные сообщения сотрудникам.
Moveworks была признана лучшим чат-ботом на конкурсе AI Breakthrough Awards 2021 года[11], включена в рейтинг Forbes AI 50 в 2019, 2020 и 2021 годах[12][13][14] и была выбрана одной из самых инновационных технологических компаний года по версии American Business Awards 2021[15].
Технологии
Платформа Moveworks включает в себя множество специализированных моделей машинного обучения, в том числе вариантов языковой модели BERT. Эти модели обучаются на исторических данных заявок в службу поддержки для обработки и выполнения новых запросов, например: ответы на вопросы по политике, предоставление доступа к программному обеспечению, редактирование списков рассылки и др. По состоянию на октябрь 2021 года Moveworks способна обрабатывать запросы на более чем 100 языках[2].
Ключевая цель машинного обучения компании — повысить эффективность анализа «малых данных» клиентов. Обучение глубоких нейросетей обычно требует очень больших наборов данных, например, миллионов аннотированных заявок на получение нового ноутбука[16]. Так как лишь немногие компании обладают необходимым объёмом собственных данных, Moveworks использует метод коллективного обучения (Collective Learning) на данных многих организаций для максимально точного предсказания способа решения каждого запроса[17].
Примечания
