חברת אקספלוריום (Explorium), המפתחת פלטפורמה להעשרת ואיתור נתונים לאימון מודלים של חיזוי, הודיעה היום כי גייסה 31 מיליון דולר - פחות משנה לאחר שגייסה 15 מיליון דולר. בסך הכל גייסה החברה 50 מיליון דולר מאז הוקמה. את הסבב הובילה קרן ההון סיכון זאב ונצ'רס של המשקיע והיזם אורן זאב, שהוביל גם את סבב הגיוס הקודם של החברה. השתתפו בסבב גם המשקיעים הקיימים בחברה, הקרנות אימרג' ו-F2 קפיטל והמשקיעים החדשים קרן Advisors01 המובלת על ידי בכירים לשעבר בטוויטר, וקרן דינאמיק לופ של איש העסקים האנגלי רונלד כהן.
אקספלוריום הוקמה ב-2017 על ידי המייסדים עומר הר, אור טמיר ומאור שלמה, המכהן כמנכ"ל. החברה מעסיקה 87 עובדים, מתוכם 72 בישראל. בעקבות הגיוס, החברה תגייס עובדים נוספים בהתאם לצמיחה בביקוש למוצריה, אותה קשה להנהלת החברה לחזות בשל מגפת הקורונה. החברה לא חושפת את הכנסותיה, אך מצהירה כי שילשה את כמות לקוחותיה בשנה האחרונה. בין לקוחותיה יש חברות כמו OnDeck ,BlueVine ו-Behalf, לצד סוכנויות מדיה ופרסום בינלאומיות כגון CrossMedia, וחברות eCommerce כמו GlassesUSA.
אקספלוריום פועלת בתחום מדעי הנתונים, והמוצר שלה מיועד לסייע לחברות לבנות מודלים איכותיים של חיזוי באמצעות טכנולוגיות למידת מכונה ובינה מלאכותית. כדי לעשות זאת, החברה בחרה להתמקד באתגר של איסוף דאטה רלוונטי ואיכותי, אשר על בסיסו יש לאמן את המודלים הללו. איכות הנתונים עליהם מאמנים מודל, היא אחד הגורמים המרכזיים שקובעים את איכות המודל, אך קשה ויקר להשיג דאטה איכותי.
כדי לפתור את האתגר הזה, החברה פיתחה פלטפורמה שמקבלת את הנתונים הקיימים של לקוחותיה, ואת הבעיה שהם רוצים לפתור באמצעות מודל למידת מכונה. היא מחפשת במאגרי נתונים שונים נתונים שיכולים להתחבר לנתונים הקיימים ולהרחיב אותם, משתמשת בהם בניסיונות שונים ובוחנת את השפעתם על המודלים. כך, הפלטפורמה של החברה פועלת כדי לאתר ולבחור באופן אוטומטי את הדאטה המתאים ביותר לשימוש בכל מקרה ומקרה.
בהודעת החברה נמסר מטעם אדם ביין, לשעבר סמנכ״ל התפעול של טוויטר והיום שותף מייסד בקרן 01 Advisors, כי "בפעם הראשונה שראיתי את אקספלוריום בפעולה חשבתי לעצמי שכל חברה שמשתמשת בדאטה צריכה את זה. זה כמו חנות אפליקציות למודלים חיזויים; אתה זורק על זה את המודל שלך והפלטפורמה פשוט מוצאת דאטה מגוון שגורם להכל לעבוד טוב יותר".
"הקורונה השפיעה לטובה על השוק שלנו", סיפר שלמה ל"גלובס". "בעולם הדאטה והבינה המלאכותית הרבה מאוד מהמודלים לחיזוי והתהליכים האנליטיים, שחברות בנו לאורך השנים, נשברים בעקבות השינויים הדראסטיים בהתנהגות של כולנו. הדפוסים הישנים, ה"שגרה" והמידע ההיסטורי שמודלים של בינה מלאכותית לומדים מהם, השתנו לחלוטין".
לדבריו, במצב זה "חברות ברחבי העולם מחפשות דאטה חדש, רלוונטי יותר להיום וברור יותר. גם כדי להבין מה קורה בשוק שלהם וגם כדי לבנות מודלים חדשים לחיזוי מה יקרה בתקופה המטלטלת הזאת, שלא ברור מתי תסתיים. לדוגמה, בנק שבנה מודל סיכון אשראי לעסקים קטנים, יצטרך לשנות את המודל משמעותית. משתנים שהיו רלוונטים בעבר כמו מספר העובדים בעסק ואחוז הגדילה לאורך שנים, כבר הרבה פחות רלוונטים לעומת משתנים אחרים - כגון כמות האנשים שמסתגרים בבית ליד העסק, כמות המתחרים שנסגרו, האם העסק קיבל תמיכה ממשלתית, וכו'".
לתשומת לבכם: מערכת גלובס חותרת לשיח מגוון, ענייני ומכבד בהתאם ל
קוד האתי
המופיע
בדו"ח האמון
לפיו אנו פועלים. ביטויי אלימות, גזענות, הסתה או כל שיח בלתי הולם אחר מסוננים בצורה
אוטומטית ולא יפורסמו באתר.
כתבות
ני"ע
