解析敏感企业数据的机器学习初创公司Text IQ在A轮融资1260万美元

 
据悉，Text IQ是一个解析和理解敏感企业数据的机器学习系统，已经筹集了由FirstMark Capital领导的A轮融资1260万美元，由Sierra Ventures参与。
Text IQ最初是联合创始人Apoorv Agarwal的哥伦比亚论文项目，名为“从文本中提取社交网络。”他建立的算法能够阅读一本小说，例如Jane Austen的“Emma”，并理解社会等级和相互作用。字符。
这种以人为中心的解析非结构化数据的方法最终成为Text IQ的核心，它可以帮助企业在非结构化和高度敏感的数据中找到他们正在寻找的东西。
该平台最初是作为企业法律团队使用的工具。律师经常需要手动查看大量文件和对话(短信，电子邮件，Slack等)以查找具体的证据或信息。即使使用搜索，这些团队也会花费大量时间和资源来查看搜索结果，这些搜索结果通常不够准确。
“这样做的现状是使用搜索术语，雇佣数百人，即使不是数千人，也可以寻找符合他们搜索条件的东西，”Agarwal说。 “这是非常昂贵的，可能需要数月才能完成数百万份文件。它仍然存在风险，因为它们可能会丢失敏感信息。与现状相比，Text IQ不仅更便宜，速度更快，而且最有趣的是，它更准确。“
在法律团队取得成功后，Text IQ扩展到人力资源/合规性，使公司无需手动搜索即可检索有关内部合规性问题的敏感信息。因为Text IQ了解一个人与组织其他人的相对性，并了解该组织的“语言”，所以它可以更彻底地从Slack，电子邮件等中的所有非结构化数据中提取与查询相关的内容。
最近，在GDPR之后，Text IQ已将其产品套件扩展到隐私领域。当客户要求公司访问其所有数据或被遗忘时，该过程可能会占用大量资源。即使这样，一些数据也可能会破裂。
例如，如果客户在几年前通过电子邮件发送客户服务，那么公司的手动搜索工作可能无法找到所有该客户的数据。但是，由于Text IQ以人为中心的方法理解这种非结构化数据，因此该电子邮件不会因其系统而失效，Agarwal表示。
鉴于数据的敏感性，Text IQ在公司的防火墙后面运行，这意味着Text IQ只是提供解析数据的软件，而不是对数据本身承担产任何责任。换句话说，技术来自数据，而不是相反。
Text IQ在分层订阅模型上运行，并且当客户从手动搜索切换时，它提供的产品只是它们提供的一小部分价值。该公司拒绝分享有关定价的任何进一步细节。
前苹果和甲骨文总法律顾问Dan Cooperman，前Verizon总法律顾问Randal Milch，前Baxter国际全球总法律顾问Marla Persky和前全国保险首席法律和治理官Patricia Hatler都是Text IQ的顾问委员会成员。
该公司计划在新的资金支持下进行招聘，希望填补研发，工程，产品开发，财务和销售的空缺。联合创始人兼首席运营官Omar Haroun补充说，该公司在进入市场的第一季度实现了盈利，并连续八个季度实现盈利。