在利用人工智能建立企业知识库的过程中，重要信息常常被忽视。虽然上传图片、视频、文档和电子表格以训练模型相对简单，但诸如发票、电子邮件和PDF这样的非结构化数据类型则充满挑战。手动将这些文件转换为可搜索格式的过程耗时且劳动密集，尤其对于缺乏机器学习专长的工程团队而言尤为困难。
然而，由安东尼奥·布斯塔曼特（Antonio Bustamante）和乌帕尔·萨哈（Upal Saha）创办的公司Bem旨在弥补这一差距。Bem提供一个API，允许开发者将任何类型的输入——无论是结构化还是非结构化——转换为所需的数据格式。这家初创公司成功获得370万美元的种子融资，由Uncork Capital主导，得到了Lookout创始人凯文·马哈菲（Kevin Mahaffey）、Roar Ventures以及包括Y Combinator的加里·谭（Garry Tan）在内的重要天使投资者的参与。
布斯塔曼特表示：“工程团队大约有44%的时间花在构建、监控和维护数据管道上，Bem致力于重新定义互操作性和集成，帮助团队专注于真正重要的事情——他们的产品。我们的目标是减少工程师在集成和数据摄取管道上的负担，让他们能够专注于为用户创造价值。”
结构化数据即服务
Bem的目标客户是工程师，注重用户友好的使用体验，无需复杂的培训或配置。开发者可以轻松使用API定义所需的数据结构，然后提交信息。布斯塔曼特将其比作Stripe通过简便的API简化支付处理的做法。
Bem不仅提供一次性服务，还建立了一个持续的数据管道，实时传输组织与Bem之间的信息。他解释道：“客户每分钟向我们发送数千条数据，形成一个稳定的数据流。”
该平台有效地提供了结构化数据即服务（SDaaS）。布斯塔曼特指出：“许多来自公司的输入数据都是杂乱无章的。我们的用户只需要符合他们内部数据格式和结构的结构化版本。我们提供转换和结构化服务。”
Bem在其服务中看到了巨大的潜力。许多公司忙于日常运营，无法开发自己的解决方案，而布斯塔曼特称之为亟待解决的“燃眉之急”。该初创公司主要帮助面临非结构化数据最大挑战的软件公司，特别是在物流、供应链、医疗保健和保险等行业。
目前可用的解决方案主要用于文档审查工作流程，而Bem则为面向最终用户应用的产品集成提供基础构件，与更适合后端流程的竞争对手不同。
创新的数据管理
Bem的平台融合了基础模型和开源技术，通过客户互动不断改善其智能。重要的是，该平台确保数据的隔离，模型仅在单独客户的数据上进行训练。
目前处于私人测试阶段的Bem拥有十位早期客户，目标锁定在C轮融资及以上的公司。布斯塔曼特强调，在这一成长阶段，有效的数据管理需求尤为突出，尤其是在物流、供应链、医疗保健和保险行业。
这轮370万美元的融资将用于增强Bem的平台，特别是在工程、研究和开发方面。
Uncork Capital的管理合伙人安迪·麦克劳林（Andy McLoughlin）表示：“公司在处理混乱的数据摄取时常常面临挑战。Bem的解决方案，通过自动化和简化这一过程，是一项至关重要的服务。这一问题在各行各业普遍存在，但在保险和物流等行业尤为严重。”
麦克劳林强调，Bem使数据的管理更为普及，并赋予公司有效管理数据的能力。传统上，只有大型科技公司具备这样的数据转型能力。随着公司对高效工具的需求不断增加，能够商业化此类解决方案的公司有望获得显著的市场份额。
在竞争方面，Bem的首席执行官指出Unstructured是一个值得关注的竞争者，虽然他们有不同的目标市场，因为Unstructured专注于文档处理。然而，Bem的主要竞争对手仍然是那些试图内部开发类似能力的公司。布斯塔曼特指出，许多客户很快意识到内部开发的高昂成本。
Bem的服务定价目前根据所管理的数据量逐案确定。在接下来的几个月里，公司计划规范化其定价结构，以确保透明度并实现强回报，目标是25到30倍的投资回报率，考虑到非结构化数据所带来的巨大挑战。
目前尚未披露估值细节。
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