Ethos 获得 a16z 2,275 万美元融资，用于其语音 onboarding 的专家网络

Source: TechCrunch

概览

当公司需要对项目获取意见或建议时，通常会求助于 LinkedIn 或专家网络，如 GLG、Third Bridge 或 AlphaSights。然而，这些平台往往难以提供高质量的输入。

如今的专家网络通常让专家根据职称填写表格，然后用这些信息将他们与公司匹配。总部位于伦敦的 Ethos 认为 AI 能够提升这两方面的体验。对专家而言，Ethos 提供语音驱动的入职流程，提出更广泛的问题，并捕获超越职称的知识数据。对公司而言，平台可以凭借更丰富的数据集更好地匹配自然语言查询。

Ethos 表示，其语音入职使其能够回答复杂的客户问题，例如：“帮我找在获得 A 轮以上投资者支持的融资初创公司工作过、专注于金融自动化的人。”另一个例子是制药公司寻找在特定领域有专长、已发表相关论文且了解药物开发的医生。

图片来源：Ethos

融资轮次

今天，Ethos 宣布了一轮 2,275 万美元 A 轮 融资，由 a16z 主导，General Catalyst、XTX Markets、Evantic Capital 和 Common Magic 参与。

a16z 的 Anish Acharya 指出，传统平台如 LinkedIn 和 GLG 只会从职位头衔中提取表面的信号。他认为 Ethos 通过精心策划的问题进行语音面试，能够捕捉更细致的子专业化。

“我认为语音是人类交流的原始形式。大多数人不知道如何用简洁、有说服力且准确的方式写下自己的故事。语音是 Ethos 的一大突破，”Acharya 对 TechCrunch 说。

Ethos 如何扩展其网络

创始人

Ethos 由 James Lo 和 Daniel Mankowitz 于 2024 年创立。Lo 曾在麦肯锡和软银工作，参与了 WeWork、Arm 等公司的转型。Mankowitz 曾是 DeepMind 的 AI 研究员，负责 YouTube 视频压缩算法、Gemini 以及 AlphaDev 排序算法的研发。

图片来源：Ethos AI，摄影：Ivan Weiss

Lo 的动力在于提供合适的经济和就业机会，而 Mankowitz 则将经济视为由人、公司和产品构成的知识图谱，可通过合适的算法进行匹配。

“传统的专家平台几乎只关注职位名称和描述。大多数客户并不是在寻找某个职位名称，而是寻找特定的技能和能力。随着时间的推移，基于技能的匹配将把人类经济与代理经济融合在一起，”Lo 解释道。

技术与数据

除了专家提供的数据，Ethos 还会抓取博客、学术论文和社交链接等公开来源，以提升匹配效果。公司在平台上进行语音代理访谈，以提取洞察。像 Listen Labs 和 Outset 这样的初创公司提供对话式 AI 访谈工具，但 Ethos 认为其精心策划的专家网络更适合某些客户。

客户与收入

Ethos 未公开客户名单，但提到顶级对冲基金、私募股权公司、领先的基础模型实验室以及企业咨询机构已经在使用该产品。公司根据项目性质收取 30 % 或更高的项目费用，并正朝着“八位数年化收入”的目标前进，具体数字未披露。

图片来源：Ethos

增长与挑战

平台的专家库增长迅速，每周约有 35,000 名新专家 通过定向邀请加入。

一个关键挑战是扩展与客户需求相匹配的专家用户群。Lo 指出，AI 实验室正大力投资于映射人类人才，这为 Ethos 带来了顺风：

“AI 实验室正把巨额资本枪口对准每一个具有经济价值的职业。他们试图绘制出每一个职业的全景，这对我们来说是极大的顺风。”

这些实验室正在构建法律、健康、金融和管理等领域的专业服务，并需要多元化的专家来训练模型并提供反馈。

团队

Ethos 目前拥有 八名员工，并致力于在保持团队紧凑的同时实现规模化。