Rossum筹集了450万美元，使类似OCR的数据输入更加精确

 
每天，人们都会用发票和其他形式来浪费输入日期。因此，您可以不使用传统的光学字符识别(OCR)提取软件，而可以对文档应用一种新的机器学习形式，以加快处理速度。这就是Rossum技术的思想所在，该技术使用“认知数据捕获”来教计算机以人类的方式理解文档。该公司表示，其AI工具已被证明比人工提取数据的速度快六倍，同时为公司节省了高达80%的成本。
在与Miton和StartupYard进行一轮100万美元的预种子之后，该公司现在已经获得了450万美元的资金，随后又进行了第二轮350万美元的种子轮融资，由LocalGlobe领导伦敦以外的地区进行。种子营也参加了。
许多天使也参加了会议：埃拉德·吉尔(Elad Gil)(Twitter前战略副总裁兼Airbnb，Square和Pinterest的投资者); Michael Stoppelman(Wish，Lyft的投资人和Yelp的前工程高级副总裁); Vijay Pandurangan(Wish and Get Room的投资人和顾问，Twitter的前工程总监);和Ryan Petersen(Flexport和Import Genius的创始人兼首席执行官)。
Rossum的软件是由其三位创始人(前AI博士生Tomas Gogar，Petr Baudis和Tomas Tunys)构建的。 Google的科学论文将Baudis的工作归功于其2016年在AlphaGo AI上取得的历史性胜利。
Rossum的目的不是取代员工，而是要加快人工操作的速度，为企业提供给客户更多的灵活性和可靠性，并帮助员工将注意力集中在更复杂的任务或需要创造力的任务上。罗森(Rossum)表示，其准确率平均约为95%，并且罗森(Rossum)软件无法识别的任何数据字段均要求人工反馈。每次收到反馈时，软件都会学习，改进并提高准确性。
Rossum的产品已经在各大洲的公司中使用，包括多家财富500强企业，例如西门子。
Rossum当前的系统正在帮助其客户主要处理发票和类似文件，例如送货单。但是，该技术可用于处理跨多个部门的文档，包括会计，物流，保险，房地产管理等。它计划利用其投资来进一步为多个领域开发该技术，开设美国办事处并继续其全球扩张。
Rossum的联合创始人Tomas Gogar表示：“技术应该使数据输入变得更容易，更便宜，但企业已经变得过于依赖使用不再满足其需求的旧系统。 Rossum无需复杂，笨拙的集成即可解决这些问题。没有开发人员团队;而且成本不高。 ”
SeedCamp的Reshma Sohoni说：“ Rossum的技术改变了企业的游戏规则。我们很高兴与如此热情和高技能的团队合作，将其AI数据提取工具节省的成本和时间带给更多的企业。”