ინდური სტარტაპი Ringg ხმოვანი AI-ს შესაძლებლობებს აფართოებს და Peak XV-ისგან $10 მილიონს იღებს

Truecaller-ის ბოლო კვლევის თანახმად, ინდოეთში მომხმარებელთა 76%-ზე მეტი ბიზნესთან კომუნიკაციისთვის სატელეფონო ზარს ამჯობინებს. ვინაიდან ხმოვანი კავშირი კვლავ რჩება კომუნიკაციის პრიორიტეტულ ფორმად, ეს ქმნის დიდ შესაძლებლობას ხმოვანი ხელოვნური ინტელექტის (Voice AI) გამოყენებით მხარდაჭერისა და გაყიდვების ზარების ავტომატიზაციისთვის.

ხმოვანი AI სტარტაპი Ringg, რომელიც თვეში უკვე 20 მილიონ ზარს ამუშავებს, დარწმუნებულია, რომ ეს მოცულობა მომდევნო თვეებში კიდევ უფრო გაიზრდება. კომპანიამ დღეს განაცხადა, რომ Peak XV Partners-ისგან Series A რაუნდის ფარგლებში დამატებით 10 მილიონი დოლარი მოიზიდა. მანამდე, მიმდინარე წლის დასაწყისში, სტარტაპმა უკვე მიიღო 5.5 მილიონი დოლარი, რამაც ჯამური ინვესტიცია 15.5 მილიონ დოლარამდე გაზარდა.

Ringg-მა საქმიანობა დაიწყო როგორც ტექსტის ხმად გარდაქმნის (text-to-speech) სტარტაპმა, სახელწოდებით DesiVocal. თუმცა, საკუთარი ხმოვანი მოდელების სწავლება ძვირადღირებული აღმოჩნდა, რის გამოც დამფუძნებლებმა სტრატეგია შეცვალეს და საწარმოებისთვის ხმოვანი AI აგენტების შექმნაზე გადავიდნენ. მათი პირველი კლიენტი ინდური ფინტექ-კომპანია Cred გახდა, რის შემდეგაც Ringg-მა ისეთი მსხვილი კომპანიები დაიმატა, როგორიცაა Flipkart, Practo, Groww და Policybazaar.

მარტივი დავალებებიდან რთულ სამუშაო პროცესებამდე

სტარტაპის თანადამფუძნებელმა, სიდჰართ ტრიპატიმ აღნიშნა, რომ თავდაპირველად კომპანია მუშაობდა მაღალი მოცულობის, მაგრამ დაბალი სირთულის ქეისებზე, როგორიცაა გამავალი ზარები, პოტენციური კლიენტების კვალიფიკაცია და სესხების ამოღება. თუმცა, გუნდმა მალევე გააცნობიერა, რომ ეს მიმართულებები არ იყო გრძელვადიან თანამშრომლობაზე ორიენტირებული და ბაზარზე მხოლოდ ფასით კონკურენცია მოუწევდათ.

მიუხედავად იმისა, რომ Ringg კვლავ ემსახურება მარტივ ქეისებს, კომპანიამ აქცენტი უფრო რთულ სამუშაო პროცესებზე გადაიტანა:

• ვიზიტების დაჯავშნა სამედიცინო კლინიკებისთვის;
• მიტოვებული კალათების აღდგენა ელექტრონული კომერციის საიტებისთვის;
• მომხმარებლის იდენტიფიკაციის (KYC) შემოწმება ფინტექ აპლიკაციებისთვის.

ტრიპატის თქმით, Ringg-ის ხმოვანი აგენტი ამჟამად 1200 კლინიკაში გამოიყენება სამედიცინო აპლიკაცია Practo-სთვის, სადაც ის პაციენტებს ვიზიტების დაჯავშნასა და შემდგომი ნაბიჯების დაგეგმვაში ეხმარება.

მრავალარხიანი მომსახურება და გლობალური ამბიციები

ხმოვანი ზარები კვლავ შეადგენს Ringg-ის ბიზნესის 70%-ზე მეტს, თუმცა სტარტაპმა სხვა არხების ათვისებაც დაიწყო, მათ შორის Chat-ისა და WhatsApp-ის. ზოგიერთი კლიენტისთვის, მაგალითად Shell-ისთვის, კომპანია ბრაუზერზე დაფუძნებული მხარდაჭერის მოთხოვნების ავტომატიზაციასაც ახორციელებს. კომპანიის მიზანია პოზიციონირება, როგორც პლატფორმა, რომელიც ორიენტირებულია კონკრეტულ შედეგებზე და არა უბრალოდ ხმოვანი აგენტების მიწოდებაზე.

Ringg-ის კლიენტების უმეტესობა ინდოეთშია, მცირე ნაწილი კი ახლო აღმოსავლეთსა და აშშ-ში. სტარტაპი არ ცდილობს პირდაპირ გაყიდვებს აშშ-ში; ნაცვლად ამისა, ის პარტნიორობს ინდოეთში არსებულ გლობალურ ცენტრებთან (Global Capability Centers), რომლებსაც მულტინაციონალური კომპანიები მხარდაჭერისა და ადმინისტრაციული სამუშაოებისთვის იყენებენ.

ტექნოლოგიური სტრუქტურა და კონკურენცია

კომპანია თავად ქმნის მეტყველების ამოცნობისა და გენერირების მოდელებს. მიუხედავად იმისა, რომ მათი მიზანი სრული ხმოვანი ტექნოლოგიური ჯაჭვის ფლობაა, ამ ეტაპზე ეს ხარჯიანია. ამიტომ, პროდუქტი მუშაობს როგორც ორკესტრაციის ფენა, რომელიც დავალებებს სხვადასხვა მოდელებს უნაწილებს კონკრეტული საჭიროების მიხედვით.

Peak XV-ის წარმომადგენლის, რიშენ კაპურის თქმით, Ringg-ის ტექნიკური სიღრმე საშუალებას აძლევს მათ სრულყოფილად მართონ რთული კორპორატიული პროცესები, როგორიცაა სავაჭრო ობიექტების რეგისტრაცია და პირველი და მეორე დონის (L1, L2) მხარდაჭერა მაღალი ხარისხითა და თანმიმდევრულობით.

ინდოეთში ხმოვანი AI-ს სფერო საკმაოდ გადატვირთულია. ბაზარზე აქტიურობენ როგორც მოდელების შემქმნელები (Deepgram, ElevenLabs, Cartesia, Sarvam, Smallest.ai), ისე ორკესტრაციაზე ფოკუსირებული სტარტაპები (Bolna, Blue Machines) და სექტორული მოთამაშეები (Gnani, Arrowhead). ამ ეკოსისტემაში უპირატესობა მას ექნება, ვინც ფლობს მომხმარებელთან ურთიერთობას და პასუხისმგებელია საბოლოო შედეგზე.

ამჟამად Ringg-ში 40 თანამშრომელია, რომელთაგან 15 ბოლო სამ თვეში დაიქირავეს. სტარტაპი აქტიურად ეძებს ინჟინრებს, რომლებსაც ტექნიკურ უნარებთან ერთად პროდუქტის მართვის გამოცდილებაც აქვთ, ასევე მკვლევარებს მოდელების მუშაობის ხარჯების შესამცირებლად.