Индийский стартап Ringg, специализирующийся на голосовых ИИ-агентах, привлёк 10 миллионов долларов от Peak XV Partners в рамках расширения раунда Series A, в ходе которого ранее в этом году было привлечено 5,5 миллиона долларов. Таким образом, общий объём финансирования в рамках раунда достиг 15,5 миллиона долларов, а компания рассчитывает на сохранение зависимости индийских потребителей от телефонных звонков при взаимодействии с компаниями.
Раунд финансирования проходит в то время, когда Ringg заявляет об обработке 20 миллионов попыток связи в месяц. Согласно недавнему исследованию Truecaller, приведённому в материале, более 76% потребителей в Индии предпочитают общаться с компаниями по телефону, что создаёт возможности для автоматизации звонков поддержки и коммуникаций с помощью голосового ИИ.
От массовых звонков к выполнению задач
Ringg начала работу под названием DesiVocal как компания, разрабатывавшая технологии преобразования текста в речь, но изменила направление после того, как выяснила, что обучение собственных голосовых моделей обходится дорого. Вместо сосредоточения на уровне моделей компания перешла к созданию голосовых агентов для предприятий. Первым её клиентом стала финансовая компания Cred, а затем к ней присоединились индийские компании, такие как Flipkart, Practo, Groww и Policybazaar.
Сейчас компания сосредоточена на более сложных рабочих процессах, чем исходящие звонки, квалификация клиентов и взыскание кредитов. Среди новых вариантов использования — запись на приём в клиники, восстановление брошенных корзин в электронной торговле, а также процедуры подключения клиентов и проверки их личности, известные как KYC, в финтех-приложениях.
Соучредитель Siddharth Tripathi сообщил, что голосовой агент Ringg работает в 1 200 клиниках, связанных с приложением Practo, и помогает пациентам записываться на приём или отслеживать дальнейшие шаги после получения услуги. Тем не менее звонки по-прежнему составляют более 70% бизнеса компании, которая также начала расширяться в сферу чатов и WhatsApp. Для некоторых клиентов, таких как Shell, Ringg автоматизирует запросы поддержки, выполняемые через браузер.
Слой оркестрации вместо владения всем стеком
Ringg разрабатывает собственные модели распознавания и генерации речи и заявляет, что в будущем хочет полностью владеть голосовым стеком, включая инфраструктуру и развёртывание. Однако сейчас компания по-прежнему работает как слой оркестрации, направляя задачи к разным моделям в зависимости от варианта использования, поскольку владение всей инфраструктурой на данном этапе обходится дорого.
Компания также не стремится напрямую продавать свои услуги американским компаниям. Вместо этого она хочет сотрудничать с глобальными сервисными центрами, расположенными в Индии, на которые транснациональные компании опираются в работе служб поддержки и бэк-офисных операций, чтобы предоставлять автоматизацию наряду с человеческой поддержкой.
Почему это финансирование имеет значение?
Значение новости заключается не только в размере финансирования, но и в попытке Ringg перейти от продажи минут или низкосложных автоматизированных звонков к достижению конкретных корпоративных результатов. Этот переход может сделать отношения с клиентом и выполняемый рабочий процесс более важными, чем используемая за кулисами модель искусственного интеллекта.
Однако индийский рынок переполнен конкурентами: компании, создающие модели, такие как Deepgram, ElevenLabs и Cartesia, конкурируют наряду с Sarvam и Smallest.ai, компаниями, сосредоточенными на оркестрации, такими как Bolna и Blue Machines, а также компаниями, специализирующимися на отдельных отраслях, такими как Gnani и Arrowhead. Поэтому способность Ringg снижать стоимость эксплуатации моделей и поддерживать стабильное качество в сложных задачах остаётся решающим фактором, который один лишь раунд финансирования не подтвердил.
В Ringg сейчас работают 40 сотрудников, более 15 из которых присоединились за последние три месяца. Компания нанимает инженеров, работающих непосредственно с клиентами и сочетающих технические навыки с управлением продуктами, а также исследователей, сосредоточенных на снижении стоимости эксплуатации её моделей.