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【美国】企业服务管理与自动化平台Serval获得1.5亿美元C轮融资，AI重构企业服务
HRTech概述：企业服务管理与自动化平台Serval宣布完成由红杉资本领投的1.5 亿美元C轮融资，公司估值达30亿美元。Serval是一款原生AI企业服务管理平台，能够将传统 IT 服务管理工具仅能追踪的工作流程实现自动化。其 AI 代理会构建驱动员工支持的自动化流程，并据此即时解决服务请求，从而让任何团队都能在一个受管控的平台上实现自身工作的自动化。
企业服务管理与自动化平台Serval宣布完成由红杉资本领投的1.5 亿美元C轮融资，公司估值达30亿美元。本轮融资使 Serval 的累计融资总额达到2.77亿美元，参与方包括现有投资者 Elad Gil、Evantic、First Round、General Catalyst 和 Redpoint，以及新投资者 Conviction 和 Headline。
这是Serval在12个月内的第三轮融资，此前公司于 2025 年 12 月完成了 7500 万美元的 B 轮融资，并于 2025 年 10 月宣布了 A 轮融资。Serval 将利用这笔新资金来解答其认为人工智能时代企业面临的关键问题：当每个部门都能像软件工程师那样使用人工智能时，会发生什么？人工智能编码工具已经改变了工程团队的工作方式，而 Serval 正将这种力量带给公司的其他部门。
产品布局：Catalyst代理 + ProServal专业服务双引擎
Serval 正在对其自动化代理工具 Catalyst 进行大量投入，以便 IT、人力资源、财务、安全、法务等部门的员工无需具备工程背景即可实现工作自动化。此外，该公司还推出了专业服务部门 ProServal，该部门将向全球最复杂的组织派遣超过 100 名自动化工程师，以重塑这些组织的运营模式。
创始人观点：让全员拥有 AI 自动化能力
“Serval 消除了繁琐的工作，让人们能够专注于真正重要的事情。每个人在日常生活中都会遇到某种阻碍，这些阻碍不仅会降低工作效率，还会消耗工作乐趣，”Serval 联合创始人兼首席技术官 Alex McLeod 表示。“Serval 为所有员工（而不仅仅是工程师）提供了一款强大的代码生成工具，让他们能够将最无趣的工作自动化。”
客户增长：ARR 季度翻倍，对标替代 ServiceNow
自 B 轮融资以来，得益于全球部分最大型企业的采用，Serval 的年度经常性收入（ARR）每个季度都实现翻番。仅在过去几个月里，Serval 就吸引了两家《财富》20 强企业客户，在全组织范围内部署自动化方案。其他客户包括福克斯公司（Fox Corporation）、WPP、Live Nation 和 Ramp。大多数客户能在 30 天内完成上线。
替代案例：车企 45 天完成从 ServiceNow 迁移
Serval 的主要竞争对手是传统平台 ServiceNow，后者长期以来一直是企业服务管理领域无可争议的领军者。大型企业客户正致力于彻底替换其传统平台，转而采用 Serval。其中一个典型案例是一家汽车制造商，该公司仅用 45 天就成功从 ServiceNow 迁移至 Serval。此次迁移涵盖了 IT 服务管理（ITSM）、配置管理数据库（CMDB）、硬件资产管理（HAM）和软件资产管理（SAM）模块，以及跨部门的众多工作流自动化功能。
投资方评价：成为大型企业核心工作流平台
“Serval 正在赢得大型企业的青睐，成为他们的核心系统，并承担起其最关键的工作流，” 红杉资本合伙人阿纳斯・比亚德（Anas Biad）表示。“杰克、亚历克斯和团队赢得了全球一些最复杂组织的信任，他们正在构建这些企业赖以运行的平台。”
投资方补充：自动化从 IT 向 HR、财务多部门扩散
“Serval 让团队能够轻松自动化那些拖慢工作效率的日常任务。我们看到客户从 IT 部门起步，很快将这种自动化扩展到人力资源、财务和法务部门，” 红杉资本合伙人帕特・格雷迪表示。“它为用户提供了构建更高效工作流的工具，从而腾出时间从事更有价值的工作。”
新岗位诞生：自动化工程师，看重学习力而非资历
在整个组织范围内推广人工智能的采用，仍是大型企业面临的最大挑战。Serval 的专业服务团队 ProServal 将在未来 12 个月内招聘超过 100 名自动化工程师，以弥合这一差距。
用人逻辑：AI 原生人才，应届生纳入重点培养
Serval 的自动化工程团队打破了传统实施和交付团队的组建模式。传统的企业软件长期以来依赖庞大的传统顾问团队，这些顾问因花费数年时间精通单一平台而备受重视。Serval 招聘时更看重学习曲线而非资历：他们需要的是学习能力强、具备 AI 原生思维的技术构建者，这些人默认就会使用最新工具。其中约一半将是应届毕业生，他们将通过为期四周的 Serval 培训计划接受培训。这些工程师将深入大型企业内部，了解跨团队工作的实际流程，决定下一步应自动化哪些环节，并在数天内（而非数个季度）完成自动化构建。
创始人解读：创造全新岗位，无过往经验可循
“最适合这份工作的人，是那些在 AI 环境中成长起来、习惯于利用 AI 进行开发的人，”Serval 联合创始人兼首席执行官杰克・斯托克（Jake Stauch）表示，“我们将把他们派往全球最复杂的组织中，与那些深谙传统流程运作机制的团队并肩工作，以 AI 为核心重新设计这些流程。没有人拥有这方面的十年经验，因为两年前这些工具还根本不存在。我们正在开创这一职位，并将为此招聘一百名员工。”
扩张计划：团队十倍增长，新增500 + 岗位、多地设点
在过去的 12 个月里，Serval 的团队规模扩大了 10 倍。Serval 正在持续招聘，计划在包括自动化工程师在内的所有职能部门新增 500 多名员工，并将在纽约市、伦敦、奥斯汀等地开设办事处。点击此处查看更多职位空缺信息。
关于Serval
Serval是一款原生 AI 企业服务管理平台，能够将传统 IT 服务管理工具仅能追踪的工作流程实现自动化。其 AI 代理会构建驱动员工支持的自动化流程，并据此即时解决服务请求，从而让任何团队都能在一个受管控的平台上实现自身工作的自动化。福克斯（Fox）、Live Nation、Notion、Ramp 和 Lucid Motors 等公司均采用 Serval 平台。Serval 总部位于旧金山，已从红杉资本（Sequoia Capital）、红点创投（Redpoint Ventures）、First Round 和 General Catalyst 等投资者处筹集了 2.77 亿美元资金，最近一轮融资额为 1.5 亿美元，公司估值达 30 亿美元。
HRTech视角
从HRTech赛道来看，Serval 的爆发不只是 ESM 厂商对 ServiceNow的产品替代，更预示着HR自动化正在从采购标准化模块，转向业务侧自助式AI工作流搭建。它创造的 “自动化工程师” 新工种、偏好AI原生能力而非资深平台经验的招聘思路，也给人力资源团队带来新启示：未来HR数字化落地，核心不再是熟悉套装系统的实施顾问，而是懂业务流程、会用AI工具快速搭建自动化的复合型人才，HR自身也将成为AI自动化的使用者与推动者。
这正是当下人力数智变革的缩影，欢迎来到11月19日HRTechXPO超级盛典，和大厂CHRO、人力数字化负责人一同研讨生成式AI 落地、组织重构等行业核心命题。
AI
【美国】AI职场模拟训练平台Plato获得1600万美元A轮融资，旨在搭建安全环境训练执行式AI
HRTech概述：致力于构建模拟工作环境、让人工智能能够学习完成真实工作的公司 Plato 宣布已完成由 Nava Ventures 领投、Gradient Ventures、Transpose Platform 以及微软 AI 首席执行官穆斯塔法・苏莱曼（Mustafa Suleyman）跟投的1600万美元 A 轮融资。Plato 致力于构建真实工作与任务的模拟环境，用于 AI 训练和评估。其环境融合了逼真的工具、情境和任务要求，使 AI 实验室能够针对复杂工作训练模型，并在受控环境中评估其性能。
致力于构建模拟工作环境、让人工智能能够学习完成真实工作的公司 Plato 宣布已完成由 Nava Ventures 领投、Gradient Ventures、Transpose Platform 以及微软 AI 首席执行官穆斯塔法・苏莱曼（Mustafa Suleyman）跟投的 1600 万美元 A 轮融资。Nava Ventures 创始人弗雷迪・马蒂尼内蒂（Freddie Martignetti）加入公司董事会。继由 Gradient Ventures 领投的种子轮融资之后，本轮融资使 Plato 的累计融资总额达到1900万美元。
Plato 将利用这笔资金扩充其真实工作经验库，通过付费邀请专业人士在模拟环境中重现其工作场景，并部署 AI 代理执行实际任务以收集更多经验。
赛道趋势：AI从问答转向执行式任务
随着人工智能从回答问题转向采取行动，它需要通过使用软件进行实践，应对不断变化的状况，并完成多步骤任务。Plato 为人工智能实验室提供了真实且可重复的环境，模型可以在进入实际系统运行之前，通过反馈进行学习。
核心理念：在仿真环境积累真实工作经验
“掌握真正复杂的工作，源于执行这些任务的经验，”Plato 联合创始人兼首席执行官Robert Farlow表示，“我们正在构建能够再现这些任务所涉及的工具、决策和意外情况的模拟环境，这样人工智能模型就能在开发人员将其投入实际应用之前，在安全、受控的环境中积累经验。”
解决痛点：规避直接在线训练的业务风险
对于人工智能实验室而言，直接在实时软件中训练模型可能会带来实际后果： 一个正在学习下单的模型可能会花掉真金白银，而一个在练习行政任务的模型则可能篡改真实的记录。Plato 在模拟环境中重现了这些工作流程，这些环境可以重置并重复使用，为实验室提供了一个在不影响实际运营的情况下训练和测试模型的场所。
场景覆盖：支持 HR、财务等多岗位流程仿真
Plato 与领域专家合作，重现了塑造客户支持、人力资源、财务、会计和医疗保健管理等岗位的工具、情境和预期。AI 实验室利用这些环境进行强化学习 —— 在此过程中，模型通过尝试完成任务并接收反馈来提升性能。Plato 正在开发更丰富的模拟环境，其中包含更长的工作序列以及与模拟人员的交互。
Plato既评估结果，也评估模型达成结果的过程。例如，如果模型超出了预算，即使完成了购买，也不应被视为成功。其评估机制还会检查模型是否利用了模拟中的漏洞来获取高分。
产品优势：对齐真实工作约束的反馈机制
“模型收到的反馈决定了它的学习方向，”Plato 的联合创始人兼首席技术官Pranav Putta表示，“我们构建的评估机制反映了工作实际的要求，因此开发者能够区分高分与正确完成的工作。这意味着要检查模型是否遵循了指令、遵守了约束条件，并完成了任务。”
团队背景：深耕计算机使用模型训练
法洛和普塔在构建人工智能训练系统方面拥有第一手经验。法洛曾在 Yutori 构建了一个标注平台，用于支持计算机使用模型的训练。普塔的背景涵盖计算机视觉、机器人技术和强化学习领域的研发，并在 MultiOn 从事过计算机使用模型的训练工作。
投资方观点：高保真仿真环境具备长期价值
“罗伯特和普纳夫是来自滑铁卢大学和佐治亚理工学院的才华横溢的研究人员和开发者。他们开发了一种独特的方法，能够大规模创建高保真环境，这正是最初吸引我们投资该公司的原因，”Nava Ventures 创始人Freddie Martignetti表示。“不过，我们很快意识到，Plato 实际上是一个数据实验室，它活跃在该领域的最前沿，致力于支持全球顶尖模型的开发。我们相信，Plato 所做的工作对于释放企业级 AI 的潜力至关重要。”
关于 Plato
Plato 致力于构建真实工作与任务的模拟环境，用于 AI 训练和评估。其环境融合了逼真的工具、情境和任务要求，使 AI 实验室能够针对复杂工作训练模型，并在受控环境中评估其性能。Plato 由罗伯特・法洛（Robert Farlow）和普拉纳夫・普塔（Pranav Putta）共同创立，凭借第一手的模型训练经验和领域专业知识，致力于解决让 AI 在现实世界中发挥实际作用这一挑战。
Plato 成立于 2025 年，总部位于旧金山，迄今已累计融资 1900 万美元。投资者包括 Nava Ventures、Gradient Ventures、Transpose Platform 以及微软 AI 首席执行官穆斯塔法・苏莱曼（Mustafa Suleyman）。
HRTech视角
Plato的模式对 HR 智能代理落地有很强的参考意义。HR 流程涉及员工信息、合规规则，试错成本高、风险敏感，很难直接在真实系统上反复训练 AI。这类岗位仿真平台，有望为入职办理、员工咨询、考勤薪酬、招聘流转等 HR 智能体提供安全的训练场，推动 HR AI 从简单问答走向可执行、可校验的流程代理，降低企业上线 AI 工具的合规与业务风险。
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【美国】面向福利团队的企业级AI平台Avante获得3000万美元A轮融资，赋能企业福利管理
HRTech概述：面向福利团队的企业级人工智能平台Avante宣布完成3000万美元A轮融资，本轮融资由 Frist Cressey Ventures 领投。Avante 是专为福利团队打造的企业级人工智能平台。福利管理是任何企业中最复杂、风险最高的职能之一，而 Avante 专为该领域打造的智能助手可承担端到端的福利管理工作，包括核对供应商合同与理赔记录、编制管理层报告，以及帮助员工使用和理解其福利。
面向福利团队的企业级人工智能平台Avante宣布完成3000万美元A轮融资，本轮融资由 Frist Cressey Ventures 领投，新投资者索伦森资本（Sorenson Capital）、赫斯特风投（Hearst Ventures）和摩根士丹利 Next Level 基金参与投资，现有投资者 FUSE 也参与了本轮融资。此轮融资使 Avante 的累计融资总额达到 4000 万美元。
这笔投资将支持 Avante 的全球扩张，并进一步开发人工智能助手，帮助福利团队分析计划、评估供应商并完成重复性工作。此外，还将扩展个性化指导和行动方案，帮助员工理解并使用其福利。
投资方观点：AI 优化医疗福利，缓解雇主成本压力
“Avante 正利用人工智能让 [我们的医疗保健系统] 更易于使用，从而使员工获得更好的医疗服务，同时帮助雇主缓解不断攀升的成本压力，” 参议员比尔・弗里斯特（Bill Frist）医学博士表示。
创始人解读：福利团队亟需新一代专业技术
“福利团队负责管理企业最大且影响最深远的投资之一，但他们仍在使用过时的信息、陈旧的电子表格以及属于上个时代的技术，”Avante 首席执行官兼联合创始人罗汉・德索萨表示。“我们正在将专用技术与实时自动化相结合，并融合了人工智能技术栈中多年的福利专业知识，从而为那些其决策将影响数百万人的健康、财务安全和福祉的人员带来 100 倍的杠杆效应。很少有工作领域能像福利领域这样直接影响人们的生活，福利团队理应拥有与其工作重要性相匹配的技术。”
赛道判断：雇主福利成为 AI 落地新前沿
如今，专为特定目的打造的人工智能平台能够简化、加速并自动化专家级工作，而福利领域显然是下一个前沿领域。在大多数公司中，一小群专家负责管理组织中最大规模的投资之一，他们需要应对涉及供应商、计划和不同国家的极高复杂性和合规要求，同时做出直接影响员工生活的决策。
行业背景：企业医疗福利成本持续上涨
全球雇主正面临医疗成本连续第二年上涨的压力，大型企业预计 2027 年的医疗保健成本中位数涨幅将达 9.2%。人力资源团队被要求在不削减福利的前提下控制这些成本，但往往面临信息透明度不足、依赖滞后数据及线下流程的困境。
投资方深度点评：深耕福利赛道，解决医疗体系痛点
“作为一名医生，我一次又一次地目睹患者及其家属在我们的医疗体系中艰难求索，”Frist Cressey Ventures 的联合创始人兼管理合伙人、参议员比尔・弗里斯特（Bill Frist）医学博士表示。“Avante 正利用人工智能让该体系更易于导航，从而使员工获得更好的医疗服务，同时帮助雇主缓解不断攀升的成本压力。其团队在技术、医疗保健和福利领域拥有罕见的深度专业知识，并已赢得领先雇主的信任。我们很自豪能与 Avante 合作，触达更多企业，并为依赖这些企业的家庭带来持久的改变。”
产品能力：Ava Agents 落地福利全流程工作
凭借新一轮融资，Avante 正在扩展其全球业务能力，并基于上周推出的 “Ava Agents” 测试版进一步发展。该工具可处理重复性的福利工作，并生成最终结果供团队审核。
面向企业端：福利供应商与方案风险核查
对于雇主而言，Avante 帮助福利团队评估供应商表现、准备续约事宜，并识别计划中的漏洞。Agents 会将合同与实际理赔进行比对，审查计划文件中的错误和不一致之处，并跟踪截止日期，从而帮助团队完成那些若无该工具便难以大规模实施甚至无法完成的工作。
面向员工端：全天候福利个性化咨询指引
对于员工而言，Avante 让复杂的福利计划更易于理解和使用。他们可以就自己的福利计划提出问题 —— 包括家庭福利或新确诊疾病的保障范围 —— 并获得全天候的个性化指导，无需等待福利团队的回复。
客户价值：上线 18 个月收获正向落地成效
自推出以来的 18 个月里，Avante 不断扩大客户群和合作伙伴网络，客户反馈称分析速度更快、福利利用率提高，并有更多时间投入战略性工作。
客户证言：赋能福利团队，优化员工福利体验
“Avante 彻底改变了 Real Chemistry 的员工体验以及我们福利团队的工作方式。随着 83% 的美国员工开始使用 Avante，员工只需轻点指尖，即可获得按需提供的、值得信赖的福利指导。通过简化福利查询流程并减轻行政负担，Avante 让我们能够专注于支持公司持续增长的战略要务，”Real Chemistry 总奖励、全球人力资源运营与赋能高级副总裁 Olga Reupert 表示。
业务成果：客户高速增长，标杆案例凸显价值
客户增长：预订量同比增长近 5 倍，且 100% 符合续约条件的客户均已完成续约，Avante 的客户基数已扩大至 70 多个账户。客户成果示例如下：
三星半导体：发现并使用现有心理健康支持服务的员工及家属人数增加了 66%。
新闻集团（News Corp）：通过利用团队自有数据辅助决策，显著缩短了决策时间。
对员工的影响：在整个客户群中，Avante 目前帮助超过 385,000 名员工及其家属了解其福利，并全年获得适当的护理服务。
深化合作伙伴关系：Avante 已与多家领先的福利顾问公司建立了战略合作伙伴关系，包括 Gallagher、OneDigital、Segal Benz、Howden 和 USI Insurance Services。
合作方反馈：沉淀员工需求，优化福利方案
“过去一年中，我们的 Avante 解决方案已解答了员工提出的超过 8,500 个问题，预计在开放 enrollment 期间还将收到更多咨询，”Personify Health 首席人力资源官 Brooke Cardarella 表示。“该平台不仅帮助员工了解福利政策，还为我们提供了宝贵的洞察，让我们清楚员工的需求以及哪些内容最令人困惑。最终，我们可以优化内部沟通，并对福利计划进行更有针对性的投资。”
关于Avante
Avante 是专为福利团队打造的企业级人工智能平台。福利管理是任何企业中最复杂、风险最高的职能之一，而 Avante 专为该领域打造的智能助手可承担端到端的福利管理工作，包括核对供应商合同与理赔记录、编制管理层报告，以及帮助员工使用和理解其福利。目前，三星半导体、Real Chemistry、Zscaler 和新闻集团均在使用 Avante 来控制成本、为全球员工提供支持，并从福利投资中获得更大回报。更多信息请访问 avante.ai。
HRTech视角
Avante 瞄准员工福利这一 HR 内高复杂度、高成本的细分场景，依托 AI 代理同时兼顾企业福利管控和员工福利咨询两端，跳出通用 HR 系统的思路，走垂直深耕路线。在企业医疗成本持续上涨的背景下，这类垂直福利 AI 工具，能够帮助薪酬福利团队释放行政精力、管控供应商风险、提升员工福利感知，也是当下员工体验赛道值得关注的创新方向。当下 AI 驱动的人力资源创新层出不穷，各类 HR 科技、人力资源服务机构也希望让更多企业 HR 准确了解产品与服务能力。HR 科技云图面向行业机构开放免费入驻，机构提交资料后可完善行业展示，对接目标用户，接入内容、图谱、活动及各类合作场景。提交机构资料，申请加入 HR 科技云图。
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【法国】人工智能商业规划与绩效管理平台Pigment获得2.5 亿美元E轮融资，加速企业自主规划落地
HRTech概述：人工智能商业规划与绩效管理平台Pigment宣布完成 2.5 亿美元E轮融资，公司估值达23亿美元。本轮融资由 EQT 管理的 Scaleup Europe Fund 领投。Pigment 是一个基于人工智能的业务规划与绩效管理平台。针对现代企业的复杂性而打造，Pigment 将动态建模与自主 AI 代理及直观的用户体验相结合，帮助团队快速、清晰地做出明智决策。在财务、销售、供应链及其他业务职能领域，联合利华、Snowflake 和 Anthropic 等公司的团队每天都在使用 Pigment 来预判变化、提前规划并充满信心地采取行动。
人工智能商业规划与绩效管理平台Pigment宣布完成 2.5 亿美元 E 轮融资，公司估值达 23 亿美元。本轮融资由 EQT 管理的 Scaleup Europe Fund 领投，WIL（World Innovation Lab）以及 Greenoaks、ICONIQ、IVP 和 Meritech 等现有投资者跟投，英伟达（NVIDIA）也计划参与投资。这笔资金将加速 Pigment 实现其使命，即为全球企业快速推进自主规划。
此次融资紧随 Pigment 里程碑式的一年之后 —— 今年早些时候，公司年度经常性收入（ARR）突破 1 亿美元，同比再次实现翻番。Pigment 人工智能技术的采用也在加速：目前，Pigment 中 85%的新指标是由智能代理生成的。此次融资将使 Pigment 能够借此势头，在新地区扩大业务版图并实现增长。
客户版图：多家头部企业替换传统规划系统
Pigment 已迅速确立其作为大型企业首选企业级平台的地位，达能、DirecTV、西门子、Snowflake、ServiceNow 和联合利华等企业纷纷采用其平台，取代了传统系统。此外，包括 Anthropic、ElevenLabs 和 Uber 在内的全球最具 AI 洞察力且工程实力雄厚的组织，也选择信赖 Pigment 作为其企业数据的推理运行时，而非自行构建内部解决方案。
落地案例：支撑欧莱雅全球薪资规划升级
对技术领先地位和持续创新的承诺，正是众多大型企业信赖 Pigment 并用其取代传统系统的原因。这也确保了 Pigment 具备无缝支持大规模全球部署的能力，例如近期被欧莱雅选中，公司正通过部署 Pigment 来替换其面向全球 95,000 多名员工的薪资规划工具。
创始人观点：自主规划将重塑企业决策模式
针对此次融资，Pigment 联合创始人Eléonore Crespo和Romain Niccoli表示：“未来几年，企业规划领域将发生比过去三十年更大的变革。传统工具正被淘汰，全球最先进的人工智能公司如今都在 Pigment 上运行其规划流程。在投资者的支持下，我们正加速推进，致力于让自主规划成为每家企业的现实。借助 AI 代理全程运行规划工作流并将决策转化为行动，企业能够以变化发生的速度迅速作出响应。”
研发重心：加码底层引擎 Graphite 与 AI 代理能力
这笔 2.5 亿美元的注资将显著加速 Pigment 的研发进程，并推动其工程团队的扩充，重点聚焦于其专有的、正在申请专利的计算引擎 Graphite，以及在其上运行的 AI 代理。
技术优势：高可控、可追溯的协同计算底座
AI 代理的性能取决于其底层引擎的强弱。Graphite 已经能够让数千个 AI 代理和人员同时在同一受控模型上协作，处理规模可达数百亿个数据点，并产生确定性且完全可追溯的结果。这正是实现自主规划的关键：只有当代理生成的每个数值都准确无误、每项操作都能被追溯时，才能信任它们来运行规划工作流并根据结果采取行动。借助这笔融资，Pigment 将持续推进 Graphite 的升级，以处理规模更大、更复杂的工作负载，同时将智能代理的功能从构建模型和分析数据扩展到端到端地运行规划工作流。
投资方解读：统一规划平台打通业财人力链路
“在大多数企业中，关于业务实际运作情况的最全面图景就体现在其计划中。Pigment 通过一个连接财务、销售和人力规划的统一平台奠定了这一基础，并让 AI 代理在该平台上发挥作用，帮助团队在数小时内（而非数月）完成建模、分析和执行。埃莱奥诺尔和罗曼从巴黎打造了一家全球行业领军企业，这正是 Scaleup Europe Fund 成立时旨在支持的企業类型，”EQT 及 Scaleup Europe Fund 董事总经理 Shannee Braun 表示。
关于 Pigment
Pigment 是一个基于人工智能的商业规划与绩效管理平台。该平台专为应对现代企业的复杂性而打造，将动态建模与自主人工智能代理及直观的用户体验相结合，帮助团队快速、清晰地做出明智决策。在财务、销售、供应链及其他业务职能领域，联合利华、Snowflake 和 Anthropic 等公司的团队每天都在使用 Pigment 来预判变化、提前规划并充满信心地采取行动。请访问 Pigment.com，免费试用 Pigment 14 天。
关于由EQT管理的Scaleup Europe 基金
由 EQT 管理的 Scaleup Europe 基金是一支以商业为导向的另类投资基金，致力于支持那些有潜力成为全球领导者的雄心勃勃的欧洲科技公司。该基金目标规模为 50 亿欧元，汇集了公共和私人资本，投资领域涵盖深科技、AI 应用和生命科学。
关于 EQT
EQT 是一家拥有北欧传统、在企业培育领域拥有三十余年经验的全球性投资机构。EQT 管理的总资产达 3,410 亿欧元，投资覆盖企业从初创到成熟的整个生命周期。
HRTech视角
从人力资源科技赛道来看，Pigment 代表着人力规划从独立 HR 模块走向业财人力一体化 AI 规划的趋势。区别于传统 HR 系统只聚焦入转调离、薪酬核算，这类自主规划平台把编制、人力成本、组织调整和业务营收模型打通，借助 AI 代理完成人员预算、人头预测、薪酬推演等复杂场景，帮助 HR 从零散表格核算转向战略劳动力规划。随着头部企业陆续替换传统规划工具，一体化 AI 劳动力规划会成为中大型企业 HR 数字化的重要方向。
AI
【美国】AI驱动家庭照护平台Rosie获得700万美元融资，AI赋能会员制家庭照护服务
HRTech概述：提供灵活托儿和家政支持服务的会员制平台 Rosie 宣布已在两轮超额认购的融资中筹集了 700 万美元，本轮融资由 Bling Capital 和 Reach Capital 领投。Rosie是一家照护公司，致力于为家庭提供经过严格审核的儿童看护和家政服务，同时为护理人员提供灵活的工作机会。Rosie 的人工智能驱动的 “家庭管家” 会学习每个家庭的作息习惯和偏好，然后在后台协调匹配、排班和付款事宜，让家庭能够与值得信赖的人建立持久的关系。
提供灵活托儿和家政支持服务的会员制平台 Rosie 宣布已在两轮超额认购的融资中筹集了 700 万美元，本轮融资由 Bling Capital 和 Reach Capital 领投，Graham & Walker、Marketplace Capital、Ingeborg Investments、Precursor Ventures、Mother Ventures、Yonder Ventures 以及包括 DoorDash 联合创始人埃文・摩尔（Evan Moore）在内的知名天使投资人参与投资。这笔资金将支持 Rosie 首次向西雅图以外地区扩张，计划在未来数月内进军奥斯汀和旧金山。
项目起源与初期验证
Rosie 由曾任职于亚马逊和 YC 的高管、同时也是母亲的米特拉・拉曼和卡尔蒂卡・香卡共同创立，于 2026 年 1 月在西雅图低调上线。两位创始人曾以 Rosie 首批服务专员的身份亲身体验，深入了解家庭和服务专员的实际需求。自那时起，通过自然增长，Rosie 的服务专员已为超过 250 个会员家庭提供了累计超过 17,000 小时的育儿及家务支持。
创立初衷：解决在职父母照护痛点
“有天我一边做晚饭，一边看着儿子和保姆一起玩耍，心想：‘真希望我们能互换角色。’那一刻，我们明确了想要解决的问题。我们创建 Rosie，是为了给家庭提供灵活的支持，以应对接下来的这一周 —— 无论是照顾孩子、叠衣服还是整理厨房，只要能让家庭和家园正常运转，我们都能提供帮助，”Rosie 联合创始人兼首席执行官Mitra Raman说道。
AI 平台模式：智能匹配 + 人工照护结合
Rosie 利用人工智能，让获取人工帮助变得异常轻松。Rosie 的人工智能会学习每个家庭的日常习惯、日程安排、偏好以及最喜欢的服务专家，然后在幕后处理匹配、排程、协调和支付事宜。家庭在预订所需服务时无需反复解释家中运作方式，而服务专家在抵达时已了解具体情况，并能与家庭建立持久的关系。虽然人工智能可以规划一个家庭的一周安排，但它无法抱起孩子、叠好衣物，也无法成为家中熟悉的面孔。Rosie 则两者兼备。
用户反馈：大幅降低家庭调度沟通成本
“对我们来说，真正的改变不仅仅在于有了帮手，更在于请人上门变得如此轻松。我特别喜欢有人代为处理大部分沟通和安排工作，服务人员一到家就能直接开始工作，无需多问，甚至不需要我在家。这从根本上省去了寻求帮助时那巨大的精力消耗，” 一位西雅图的早期会员说道。
兼顾服务从业者权益，打造灵活用工新体验
对家庭提供更好的支持，也意味着为服务提供者创造更好的工作机会。Rosie 赋予服务专家灵活选择工作安排的自由，让他们能根据自己的日程和偏好接单，并有机会反复服务同一户家庭，从而随着时间的推移建立起熟悉感和信任。
市场扩张计划，开放城市候补报名通道
继在西雅图取得成功后，Rosie 目前正准备进军奥斯汀和旧金山市场。这些地区的家长可登录 rosiematch.com 加入候补名单，其他地区的家庭也可申请让 Rosie 下一站进驻他们的城市。
投资方观点：看好家庭照护赛道社会价值
“作为三个年幼孩子的父亲，我深知在职父母在育儿和日常事务方面面临的混乱局面。我们很高兴能支持 Rosie，他们不仅为家庭提供经过严格筛选、高度个性化的支持，同时也为常被忽视的家政专业人员创造了灵活且稳定的收入来源，”Reach Capital 合伙人詹姆斯・金（James Kim）表示。
关于Rosie
Rosie 是一家照护公司，致力于为家庭提供经过严格审核的儿童看护和家政服务，同时为护理人员提供灵活的工作机会。Rosie 的人工智能驱动的 “家庭管家” 会学习每个家庭的作息习惯和偏好，然后在后台协调匹配、排班和付款事宜，让家庭能够与值得信赖的人建立持久的关系。Rosie 由前亚马逊和 Y Combinator 高管、同时也是母亲的米特拉・拉曼（Mitra Raman）和卡尔蒂卡・香卡（Karthika Shankar）创立，于 2026 年 1 月正式上线，目前正在向奥斯汀和旧金山扩展业务。更多详情请访问 rosiematch.com。
HRTech视角
从人力资源科技视角来看，Rosie 是面向家庭场景的灵活劳动力匹配平台，它跳出企业用工场景，把 AI 匹配、排班、结算能力应用到家政、育儿照护这类非标服务人力赛道。这类模式对国内企业员工福利、弹性用工服务有参考意义：一方面，育儿照护是当下职场员工非常核心的压力来源，可作为企业员工关怀福利的补充方向；另一方面，它也示范了灵活用工平台如何兼顾需求方体验与服务从业者的接单自主权、稳定接单机会，为非标蓝领、服务类灵活用工的平台化运营提供新样本。
AI
【英国】监管科技平台CoComply获得190万英镑融资，旨在应对隐性劳动力合规风险
HRTech概述：英国监管科技（RegTech）成长型企业 CoComply 已完成 190 万英镑融资，本轮融资由NPIF – Mercia Equity Finance领投，资金将用于加速外部劳动力合规平台的开发，推进英国本土及国际市场业务拓展。CoComply 提供了一个原生人工智能监管科技（RegTech）平台，帮助中型和大型企业识别并管理其外部劳动力，包括隐藏在供应商合同中的劳动者。
英国监管科技（RegTech）成长型企业 CoComply 已完成 190 万英镑融资，本轮融资由NPIF – Mercia Equity Finance领投，该基金由Mercia Ventures管理，隶属于“北方动力投资基金二期”（NPIF II）；参与投资的还有Haatch——一家为有抱负的创始人提供资金和实操支持以加速增长的英国风险投资公司——以及管理层和其他投资者。
其中包括：GBG 前首席执行官、经验丰富的科技投资者理查德·劳（Richard Law），其投资组合包括 Vypr，他将出任董事长；金融数据与情报公司 With Intelligence 的联合创始人塞布·蒂姆森（Seb Timpson），该公司于 2025 年 11 月被标普全球（S&P Global）以 18 亿美元收购；以及 Bollin Group 首席执行官斯蒂芬·坎恩（Stephen Cann），该集团旗下品牌包括 Mountain Equipment、Sprayway、Ronhill 和 Bridgedale。
区别传统合规工具，挖掘供应商合同内隐性用工风险
与传统的合规工具不同，CoComply 帮助中型和大型企业发现并管理其外部劳动力，包括隐藏在供应商合同中的工人。该平台可识别人员的雇佣方式，确定所需的合规核查项目，并结合技术与专家分类，帮助企业降低风险并放心地雇佣员工。
原生 AI 前置防控，全方位识别外部用工合规隐患
过去十年间，职场格局已发生翻天覆地的变化。企业比以往任何时候都更依赖非直接雇佣的人员，但管理这支外部劳动力的责任却往往分散在人力资源、采购、财务和法务等部门之间。
虽然企业了解自己的正式员工，但通过承包商、中介机构和服务提供商完成的工作中，却隐藏着大量未被统计的劳动力。这些劳动者被埋没在供应商协议、工作说明书和服务合同之中，导致企业往往无法清晰掌握究竟是谁在完成工作、他们是以何种方式被雇佣的，以及应遵守哪些合规义务。
CoComply的愿景是让组织能够确信地掌握谁在为其工作。其原生AI平台将自动化与专业知识相结合，部署在工作首次进入企业的入口处。这有助于组织确定所需工作内容、识别合适的用工方式、正确分类劳动者，并确定必要的核查与审批流程。该方法侧重于防患于未然，而非事后补救，帮助企业在风险（包括劳动者分类、IR35法规、工作权及现代奴隶制等）演变为法律责任之前，及时识别并加以管理。
创始人解读：跨部门权责割裂，造成企业外部用工治理难题
CoComply创始人兼首席执行官迈克尔·克利夫利（Michael Cleavely）表示： “尽管各行各业对外部劳动力的依赖日益加深，但许多企业仍难以回答一个非常基本的问题：究竟有多少人实际为我们工作？他们具体在做什么？又是通过何种合作模式参与的？”
“当责任分散在各个业务职能部门时，这便会演变成严重的治理和合规问题。我们的使命是为这些团队提供决策和治理层，帮助他们从一开始就选择正确的合作模式并正确分类工作。”
营收客户高速增长，合作客户覆盖多家知名企业
CoComply 的营收在 2025 年增长了 240%，预计 2026 年将再增长 120% 以上，而客户规模同比增长了 300%。该平台已服务于从中型企业到富时100指数（FTSE 100）公司的各类组织，包括阿斯顿·马丁（Aston Martin）、Take-Two、RS集团、Thredd、Quint集团、英国痴呆症协会（Dementia UK）以及英国皇家游艇协会（Royal Yachting Association）。CoComply还于2024年荣获英国创新署（Innovate UK）颁发的“智能补助金”（Smart Grant）。
加大产品与市场投入，落地全球劳动力合规愿景
本次融资资金将用于加速产品迭代，搭建销售、市场与交付团队，推进全球劳动力用工分类体系建设，助力企业在不同地区满足外部劳动力合规要求。
投资机构观点：隐性用工痛点突出，平台契合全球趋严的监管趋势
Mercia Ventures的莫里斯·迪萨西（Maurice Disasi）表示：“企业越来越依赖外包，但许多企业并不清楚具体由谁在执行工作。最让我们关注的是这一问题的规模之大，以及当前解决该问题的方式之不完善。CoComply识别和分类隐性劳动者的能力使其区别于其他解决方案，并在监管和治理要求持续加剧的背景下，为企业奠定了良好的发展基础。”
Haatch 助理合伙人马尔瓦·易卜拉欣（Marwa Ebrahim）表示：“CoComply 正致力于解决企业面临的一项重大且常被忽视的挑战，其平台为组织提供了对外部劳动力亟需的可见性和控制力。该团队对这一问题的切身体会、已取得的实际成效，以及在劳动力合规领域建立新标准的潜力，都给我们留下了深刻印象。我们非常高兴能支持迈克尔及其团队，助力他们在英国及全球范围内拓展业务。”
关于CoComply
CoComply 提供了一个原生人工智能监管科技（RegTech）平台，帮助中型和大型企业识别并管理其外部劳动力，包括隐藏在供应商合同中的劳动者。该平台将自动化技术与专业知识相结合，对劳动者进行分类，管理劳动者分类及 IR35 相关风险，并确保在劳动者正式入职前，企业已符合“工作权”及现代奴隶制相关法规的要求。
HRTech视角
随着混合用工、外包及供应商合作模式越来越普遍，外部灵活劳动力合规已经成为 HR、采购、法务跨部门协同的棘手难题。CoComply 这类监管科技产品，突破传统 HR 系统仅管理正式员工的局限，挖掘藏在供应商合同内的隐性用工，依托 AI 实现用工分类与风险前置筛查。这也反映 HRTech 赛道正在从内部员工管理，拓展到全域劳动力治理，面向属地化用工法规（如 IR35）的外部用工合规工具，会成为大型跨国企业的刚需。
AI
员工AI素养：HR如何搭建岗位化人机协作能力体系
概述：随着生成式 AI 大规模进入职场，不少企业开放了 AI 工具权限，却忽略员工审慎使用 AI 的能力建设，导致 AI 落地效果不及预期。本文从 HRTech 行业视角，剖析通用 AI 培训的局限性，阐释 HR 应当如何搭建基于岗位角色的 AI 素养体系，围绕人机协同、风险管控、成果核验设计分层能力，建立以业务产出为核心的评估方式，为企业 AI 人才能力建设提供落地思路。
AI落地的核心矛盾：可接触不等于会审慎应用
当员工能够接触 AI 技术，却缺少审慎使用 AI 的能力时，企业 AI 落地大概率会走向失败。单纯开放工具访问权限本身无法创造业务价值。员工必须建立判断力：分清 AI 适用场景、识别 AI 能力边界，并明确哪些工作环节必须保留人工复核。人力资源总监可以围绕员工 AI 素养搭建能力框架，帮助员工做好人机协同准备。这套框架将 AI 培训与岗位业务场景、风险等级、业务目标深度绑定。AI 素养建设不能脱离真实工作，不同岗位使用 AI 的方式、风险点差异显著，必须贴合岗位现实需求。
AI素养上升为 HR 优先事项的底层原因
随着 AI 渗透各职能日常工作，HR 需要将员工 AI 素养列为重点工作。当前员工已经在用 AI 完成文稿撰写、学习培训、数据分析、客户支持、辅助业务决策等工作。这也重塑了 HR 的职能定位：HR 不再只是教授单一 AI 工具操作，而是引导员工审慎使用 AI、守住数据隐私、建立严谨的成果审核习惯。其必要性在于：AI 本身存在能力局限，不当使用会带来工作质量下滑、数据泄露风险，或是员工对 AI 输出结果过度自信等问题。一套完善的 AI 素养培养体系，既能增强员工使用 AI 的信心，也能避免员工把 AI 当作独立思考的替代品。
通用AI培训存在局限，岗位化培训才是出路
通用型 AI 培训可以普及基础认知，但很难真正改变员工工作行为。财务分析师、招聘专员、销售管理者、客户支持负责人，岗位所需 AI 能力完全不同。一旦培训落地到岗位场景，这种能力需求差异会进一步放大。通用 AI 培训的学习重点偏向广泛的 AI 基础认知，而基于角色的 AI 素养培训，聚焦岗位场景下 AI 实操应用。在技能深度层面，通用培训只做到基础提示词入门；角色化培训重点培养任务风险判断与成果核验能力。业务适配性上，通用培训给全员推送统一课程内容；角色化培训将技能和岗位工作流程对齐。风险控制方面，通用培训的数据安全指导较为笼统；角色化培训会配套匹配岗位的隐私管控规则。评估标准也存在本质区别：通用培训以课程完成率作为考核依据；角色化 AI 素养培训，则看业务工作成果改善情况。
借助角色映射，HR搭建岗位化 AI 能力体系
HR 可以借助角色映射的思路，从泛化培训转向实战能力建设，从岗位实际工作倒推 AI 能力需求。HR 可以定位各岗位在文稿撰写、调研、数据分析、业务决策中使用 AI 的具体节点，梳理输出交付客户或录入业务系统前，必须人工复核的任务清单；区分低风险提效类 AI 应用，以及强监管、直接影响客户权益的高风险工作；明确不同岗位需要掌握的能力：提示词编写、数据隐私判断、AI 输出校验；并在 AI 工具、业务流程迭代时，持续重新评估岗位培训需求。
管理者 AI 素养：学会监督人机协作，更新绩效视角
管理者自身也需要 AI 素养，团队 AI 使用规范、结果质量管控都由管理者负责。如果管理者能力不足，员工容易私下、不合规地使用 AI 工具。面向管理者的 AI 素养培训，核心聚焦人机协作监督能力：学会对 AI 辅助产出提出质疑、核验数据源质量、识别 AI 推理漏洞；能够判断 AI 使用的合规边界，明确业务责任归属。这会带来绩效评估逻辑的转变：管理者考核重点转向员工业务判断质量，而非员工使用 AI 工具的频次。
一线员工必备 AI 实操技能，保障安全人机协同
一线员工需要掌握可落地的实操能力，实现安全审慎使用 AI。优质培训方案聚焦任务落地、风险管控与审核习惯培养。提示词设计方面，员工要学会编写包含业务背景、约束条件、预期输出的指令，减少 AI 产出模糊、无效内容；隐私意识层面，团队需要清晰界定可输入 AI 工具的数据范围，制定客户、员工敏感数据的处理规范；在结果审核上，对外交付 AI 生成内容前，核验事实、信息来源与表述口吻，AI 输出必须经过人工判断；同时建立上报意识，识别高风险任务，知晓何时提交上级或专业人员复核，高风险场景执行更严格监督。
跳出课程完成率，以业务成果衡量 AI 落地成效
课程结业不等于员工具备 AI 实战能力。HR 需要建立指标，评估 AI 是否在可控风险下提升业务效率。AI 素养培养需要将培训成果和业务产出挂钩。例如客服团队追踪回复质量、错误率；市场团队监控内容审核耗时与合规问题；HR 团队跟踪招聘人员 AI 采纳度与候选人体验。核心评估目标是工作质量提升，而不是单纯的工具使用率。即便 AI 使用率很高，如果产出需要大量修正、引发信任危机，这种使用本身没有价值。
跟随 AI 工具迭代，建立动态持续学习路径
AI 产品迭代速度快，一次性静态课程会快速过时，学习路径需要常态化复盘优化。企业新增获批 AI 工具时，同步更新培训素材；收集员工实操问题、真实错误案例，补充到培训案例库；数据合规规则、工具权限调整时，同步更新隐私操作指南；面向管理者、业务分析师等高风险岗位，设计进阶学习路径；清理和现有业务流程脱节、不再适用的老旧培训内容。
岗位适配是 AI 素养落地的根本前提
AI 素养的价值，体现在员工真实工作场景的应用中。通识科普可以打开认知，但基于岗位角色的实操训练，才能真正改变员工行为。全员 AI 素养体系，帮助 HR 打通 AI 知识和业务场景的壁垒，让员工可以精准指令 AI、保护敏感数据、校验输出成果、及时上报风险；也让管理者拥有标准化方法，高效管理人机协作，减少主观猜测。核心启示十分清晰：企业 AI 落地不能依靠员工自发尝试。人力资源部门必须搭建基于岗位角色的 AI 素养体系。
HRTech视角
在 HRTech 行业视角下，企业 AI 转型的卡点从来不是采购 AI 工具，而是人的能力配套。很多企业投入 HRTech 与 AI 工具后效果不及预期，根源在于采用 “一刀切” 通识培训，忽略不同岗位人机协作的风险差异与业务场景。HR 团队需要从传统工具培训者，转变为企业人机协同治理的设计者，依托角色化 AI 素养体系，把 AI 能力、数据合规、成果校验嵌入业务流程，以业务产出而非课程完成率衡量 HRTech 项目价值。未来 HRTech 的落地成功与否，将越来越取决于 HR 能否把员工 AI 素养建设，贯穿到员工全生命周期能力管理之中。
AI
【维也纳】建筑与房地产行业AI原生后台自动化平台reebuild获得300万欧元种子轮融资，AI自动化释放建筑行业后台人力
HRTech概述：总部位于维也纳的建筑与房地产行业 AI 原生后台自动化平台 reebuild 已完成 300 万欧元种子轮融资。本轮融资由 Fortino Ventures 领投。作为一款垂直 AI 平台，reebuild 能逐行解析所有 incoming 文档 —— 无论是 PDF、照片、扫描件还是电子发票 —— 将其转换为结构化数据，并自动完成发票审核、成本管理和物料追踪。
总部位于维也纳的建筑与房地产行业 AI 原生后台自动化平台 reebuild 已完成 300 万欧元种子轮融资。本轮融资由 Fortino Ventures 领投，这是一家总部位于根特的风投公司，正通过其第三代风投基金投资欧洲各地的 B2B 人工智能和软件公司。本轮其他投资者包括 Rise PropTech 和 CuriosityVC，现有投资者 Hansmann Family Office 也参与了本轮融资。
本轮融资将用于三个方面：在 reebuild 已开拓的奥地利和德国市场之外拓展业务版图；开发全新的原生 AI 模块，以实现承包商从计算到会计工作流的全面自动化；以及扩充其维也纳总部的团队规模 —— 公司目前在该总部拥有约 25 名员工。
创始人观点：深度扎根建筑行业，打造贴合现场的AI方案
“我们亲身了解该行业的问题，并结合客户的实际需求共同打造 reebuild，其设计极度贴近施工现场的日常现实。许多建筑公司和开发商至今仍在使用数十年来几乎未曾进化的软件，这些软件已无法满足日益增长的期望。我们坚信，凭借一支兼具深厚建筑行业知识与技术专长的团队，我们能够彻底改变这一市场。我们提供的不是又一款工具，而是一个真正理解施工现场及项目在商业层面运作方式的解决方案，”reebuild 首席执行官兼创始人Alexander Kornell表示。
企业简介：垂直 AI 平台，解析各类文档自动处理后台业务
reebuild 由 Alexander Kornell（首席执行官）于 2022 年创立，Matteo Cimadom（首席收入官）和 Luca Papay（首席技术官）作为联合创始人加入。作为一款垂直 AI 平台，reebuild 能逐行解析所有 incoming 文档 —— 无论是 PDF、照片、扫描件还是电子发票 —— 将其转换为结构化数据，并自动完成发票审核、成本管理和物料追踪。
平台核心能力：自动单据匹配，持续学习减少行政重复工作
在该平台上，送货单、发票和订单确认函会自动匹配，软件会逐步从商务经理的决策中学习，从而随着时间的推移减少重复性的行政工作量。在现场，工头可以通过移动应用拍摄送货单照片，并将其即时嵌入系统。
鉴于各部门之间的成本管理仍主要依赖电子表格和纸质文件夹，发票需人工核对，审批流程缺乏透明度，且提前付款折扣经常未能申领，reebuild 希望通过人工智能代理来弥补这一缺口 —— 这些代理负责准备工作、标记重复性任务并推荐后续行动，同时让人类团队负责最终审批。
落地成果：服务上百家建筑企业，显著压缩单据处理时长
公司表示，其平台已为超过 120 家建筑公司和房地产开发商处理了总额超过 5.3 亿欧元的发票，覆盖 8,200 多个施工现场和项目。该平台已自动处理超过 34.5 万份文档，客户群中活跃用户数超过 2,350 人，客户包括 Pittel+Brausewetter、3SI Immogroup、Rödl & Herdegen 以及 Kratzert Gruppe。据其报告，发票处理时间已从 20 多分钟缩短至约 3 分钟，客户反馈采购成本最高降低了 20%。
投资方评价：建筑行业迎来 AI SaaS 后台数字化机遇
“我们相信，现在正是建筑公司利用 SaaS 和 AI 实现后台流程数字化和自动化的时机。reebuild 是执行这一任务的理想团队，其创始团队的家族根基就扎根于建筑行业，”Fortino Ventures 合伙人 Wouter Goossens 表示。
长期规划：打造建筑行业智能后勤中心，Agent 覆盖全业务链路
对 reebuild 而言，原生 AI 模块只是第一步，但公司旨在成为建筑行业的 “智能后勤中心”，届时 AI 智能体将独立处理开具发票、现场文档记录和项目估算等常规任务，覆盖承包商从报价到会计核算的整个商业工作流程。
HRTech视角
从人力资源科技的视角观察，reebuild 这类面向建筑地产行业的垂直 AI 自动化平台，体现了行业数字化的新方向：AI Agent 不再局限于传统 HR 场景，开始深入重资产线下行业的后台行政岗位，承接单据录入、发票核对、资料归档等大量低附加值重复性事务。这类工具可以大幅减少企业行政、财务岗位的机械工作量，让员工将精力投入到更高价值的业务决策与现场管理工作。这也印证 HRTech 赛道的外延持续扩大，垂直行业业务自动化、后台人力减负类 AI 方案，正持续获得资本青睐，人力效能提升是这类垂直 SaaS 共同的底层价值。
AI
【美国】AI驱动财务运营平台Peppermint获得470万美元种子轮融资，AI平台破解临床研究财务运营难题
HRTech概述：Peppermint 是一家利用人工智能技术帮助临床研究团队优化财务运营并加速业务增长的平台，公司宣布完成 470 万美元的种子轮融资，本轮融资由 Moxxie 领投。Peppermint 将先进的人工智能与专业的人工账单处理人员相结合，将其在行业内备受推崇的严谨性融入自身的收入周期管理中。该平台将原本需要数月时间完成的手动对账工作，转化为对每个受试者到访、每张发票以及每个研究机构应收款项的持续、经审计的记录。Peppermint 目前专注于财务领域，旨在让所有开展临床试验的人员都具备推动新疗法更快发展的能力和清晰视野。
Peppermint 是一家利用人工智能技术帮助临床研究团队优化财务运营并加速业务增长的平台，公司宣布完成470万美元的种子轮融资，本轮融资由 Moxxie 领投，Homebrew、Better Tomorrow Ventures、Layout Ventures、Digital Health Venture Partners、Night Capital 以及天使投资人 Benjamin Mann 和 Evan Moore 跟投。此轮融资将进一步助力创始团队 —— 该团队此前曾为 Robinhood 构建支付和对账基础设施 —— 将临床研究转变为推动财务增长和科学发现的可扩展引擎。
行业痛点：临床研究财务体系老旧，现金流压力突出
尽管推动新药研发的科学技术日新月异，但该行业仍依赖于过时且分散的财务框架。临床研究中的资金流未能在大赞助商、合同研究组织（CRO）、医疗系统和研究机构之间顺畅流动，而是依赖于一套原本并非为协同工作而设计的拼凑系统。这种复杂性所产生的成本由各方共同承担。医疗系统在整个研究项目组合中都承受着这一负担，而临床研究的财务状况在资产负债表上仍是最不显眼的项目之一。研究机构对此感受最为深刻：根据临床研究机构协会（SCRS）2024 年的一项调查，三分之一的研究机构拥有超过 90 天的逾期应收账款，50%的研究机构运营资本仅够维持三个月或更短时间。
产品定位：专为临床研究打造的AI收入周期管理平台
Peppermint 是首个专为临床研究设计的、由人工智能驱动的财务运营平台，它将临床科学中毫不妥协的精准度与可审计的准确性，引入了自身的收入周期管理中。
创始背景：金融科技老兵入局，打通临床财务黑箱
联合创始人 David Freeman 和 VJ Thurimella 在 X1 相识，当时他们分别是该公司聘用的首位商务人员和首位工程师。他们共同协助构建了消费者信用卡业务背后的财务基础设施，Robinhood 正是收购了该业务以推出其 Gold Card。当他们发现临床研究背后财务系统的低效性 —— 以及这种低效不仅剥夺了研究团队的现金流，还使其无法清晰掌握研究实际产生的收入、运营成本以及相关指标时，他们意识到自己的金融科技经验能够打破该行业的财务 “黑箱”。
“在 X1 和 Robinhood，我们曾协助构建了兼具精准度与可扩展性的系统，每年处理数十亿美元的交易，” 弗里曼表示，“我们将这种架构引入临床研究领域，将收益转化为无摩擦的收款流程，同时为合同研究组织（CRO）和研究发起方提供更清晰的源头数据。”
平台能力：AI + 人工结合，自动完成计费对账与回款追踪
通过将专门开发的人工智能与专业人工账单人员相结合，Peppermint 用一套新系统取代了手动月度计费周期：该系统从研究机构的临床试验管理软件中提取数据，与付款记录及试验合同进行交叉核对，即时且持续地开具发票，并代表合作伙伴追收款项。由于每张发票在发出前都会与记录进行核对验证，CRO 和赞助商获得的数据更加准确，争议也更少，而研究机构则有更多时间专注于最重要的事情：开展临床试验。
落地价值：提升回款效率，无需改造原有业务系统
这些变化不仅帮助临床研究团队更快地获得付款，还让财务负责人能够实时查看推动财务健康的关键指标。而且，通过在试验中心现有的软件系统内运行，Peppermint 能够提取执行任务所需的数据，无需任何数据迁移或工作流程变更。
客户成果：回款速度提升 3 倍，减少后台人力消耗
Peppermint 已帮助其合作伙伴将收入回收速度提高 3 倍，逾期发票数量减少 3 倍，同时将员工用于账单处理的时间节省了 20%。Peppermint 管理的临床研究项目数量在三个月内增长了三倍，这反映了全美临床研究团队和医院系统日益增长的需求。
资金用途：拓展全链路财务能力，实现项目利润可视化
借此势头，Peppermint 将利用这笔资金将平台功能从收款扩展至预算谈判、费用管理和临床试验分析 —— 构建一套涵盖研究运营全流程的完整财务账簿。对于医疗系统而言，这意味着首次能够全面掌握整个研究组合的利润率情况。随着科研发现步伐的加快，Peppermint 正在构建能够与之同步扩展的财务框架。
投资方观点：将金融科技能力带入医疗后台运营
“目前临床试验计费尚无标准化的财务基础设施 —— 每个研究站点应收的每一美元，都必须从彼此孤立的系统中手动重建，”Moxxie 董事总经理兼普通合伙人 Alex Roetter 表示。“Peppermint 正将现代金融科技的严谨性引入医疗保健领域中鲜少被关注的后台运营环节。”
关于Peppermint
Peppermint 是首个专为临床研究团队设计的、由人工智能驱动的财务运营平台。该平台由 David Freeman 和 VJ Thurimella 共同创立，二人曾在 Robinhood 和 X1 构建过支付与对账基础设施。Peppermint 将先进的人工智能与专业的人工账单处理人员相结合，将其在行业内备受推崇的严谨性融入自身的收入周期管理中。该平台将原本需要数月时间完成的手动对账工作，转化为对每个受试者到访、每张发票以及每个研究机构应收款项的持续、经审计的记录。Peppermint 目前专注于财务领域，旨在让所有开展临床试验的人员都具备推动新疗法更快发展的能力和清晰视野。
HRTech视角
从人力资源科技赛道视角来看，Peppermint 这一案例代表垂直行业后台运营数字化的新趋势：AI 工具不再只聚焦招聘、学习等传统 HR 模块，而是深入医疗科研机构的财务后台，减少员工重复、手工类事务性工作，释放专业人才的精力，让临床科研人员回归核心业务。和 HR 系统的底层逻辑相似，这类垂直 SaaS 的核心价值是打通割裂的多源业务系统、消除跨组织数据孤岛，减少大量人工核对、台账维护等低价值工作。这也预示，未来 HRTech 与行业业务系统、财务系统的边界会逐步消融，面向特定行业的一体化运营 AI 工具，将持续获得资本关注。
AI
【印度】教育科技平台byteXL获得900万美元融资，嵌入高校体系打通工程人才就业通道
HRTech概述：教育科技公司byteXL致力于为工程学院的学生提供技术和人工智能技能培训，已在由Elevar Equity领投的一轮融资中筹集了900万美元。现有投资者Kalaari Capital和迈克尔与苏珊·戴尔基金会也参与了本轮融资。byteXL 是一家教育科技公司，通过革新教育体系并为学生开辟机遇之路，正在改变印度的工程教育。公司通过与院校及行业合作，整合课程、教学内容和实践学习，从而为学生提供必要的技能和就业意识，赋能他们在职业生涯中脱颖而出。
教育科技公司byteXL致力于为工程学院的学生提供技术和人工智能技能培训，已在由Elevar Equity领投的一轮融资中筹集了900万美元。现有投资者Kalaari Capital和迈克尔与苏珊·戴尔基金会也参与了本轮融资。
此次投资是在现有投资者 2024 年 7 月对该公司前期融资的基础上进行的，旨在支持 byteXL 持续致力于强化从工程教育到就业的衔接路径，同时也再次彰显了投资者对其愿景的坚定信心，以及公司已在印度全境大规模推广符合行业需求的科技与人工智能技能培训所展现出的卓越能力。
兄弟联合创办，深耕高校工程人才培养赛道
byteXL由卡伦（Karun）和斯里查兰（Sricharan）·塔德帕利（Tadepalli）兄弟创立，公司与工程学院合作，将与行业相关的技术和人工智能学习融入大学教育，让更多学生有机会在攻读学位的同时掌握实用技能，并将所学知识转化为成功的职业生涯。
创新 B2B 混合模式，在校内植入行业技能课程
此轮融资对公司而言是一个重要的里程碑，标志着其独特的混合模式正不断扩展。该模式帮助学生在接受工程教育的同时掌握与行业相关的技能，使他们从入学第一天起就具备就业能力。其 B2B 学习模式直接与工程学院合作，特别是在二线和三线城市，将 IT 和 AI 驱动的技能培训融入常规学术课程。byteXL 并非将技能培训视为附加项目，而是将符合行业需求的课程、实践学习、技术平台和受过专业培训的教师融入学生的学习历程。这种方法正在构建从教育到就业的更坚实通道：仅去年一年，就有 7,600 名 byteXL 毕业生成功入职 IT 和工程岗位。
Elevar Equity：看好平台规模化培育本土科技人才
Elevar Equity 创始人兼管理合伙人Sandeep Farias先生表示：“在 Elevar，我们的投资策略聚焦于支持能够加速‘创业家庭’（EHs）经济动能的可扩展模式。优质教育和就业能力是创业家庭最优先的投资方向，特别是在二三线城市社区中。byteXL 最令我们瞩目的是其制度整合能力，以及构建高度可扩展、差异化平台的明确潜力，该平台将赋能印度非大都市地区的下一代科技人才。”
戴尔基金会：赋能第一代大学生提升就业流动性
迈克尔与苏珊・戴尔基金会印度地区 “大学成功计划” 负责人Gaurav Jain先生表示：“对于许多来自资源匮乏社区的年轻人而言，工程学位不仅仅是一纸文凭；它代表着通过高薪工作和稳健的职业生涯获得更美好经济未来的可能性。正因如此，byteXL 与印度二三线城市各工程学院的合作对我们至关重要。这些院校中聚集了许多‘第一代大学生’，他们将高等教育视为自己和家人获得更多机遇的途径。byteXL 通过将符合行业需求、注重实践的技术和人工智能学习直接融入大学教育，对此起到了补充作用，帮助学生获得就业机会并在职业生涯中不断前进。我们的持续投资将使更多学生受益，并帮助他们将所学转化为有意义的就业、职业发展以及更高的经济流动性。”
Kalaari Capital：嵌入现有高教生态，需求空间广阔
谈及对 byteXL 的新一轮投资，Kalaari Capital 合伙人桑帕斯・P（Sampath P）表示：“我们对 byteXL 的第二轮投资，体现了我们对该团队及其所把握机遇的坚定信心。byteXL 的差异化优势在于其独特的商业模式和专有技术平台，这使其能够融入现有的高校体系，将与行业相关的技术教育融入学生四年的学习历程中，而非作为额外的培训环节。byteXL 通过在现有的工程教育生态系统内运作，而非另起炉灶，从而满足了庞大且长期未被充分满足的需求。我们对 byteXL 的信心还源于其过去几年业务的快速增长以及实现盈利的能力。”
创始人解读融资：持续扩大院校覆盖，夯实 AI 能力
针对此次融资进展，byteXL 联合创始人兼首席执行官卡伦・塔德帕利（Karun Tadepalli）表示：“本轮融资有力地验证了 byteXL 取得的增长，也体现了投资者对我们业务及长期发展机遇的信心。过去几年间，我们已从与工程院校建立合作模式，发展到在技能培训领域构建可扩展的业务。现有投资者的持续支持，体现了他们对我们执行能力的信心，以及对未来发展机遇的认可。随着我们迈入下一阶段的增长，我们将专注于扩大机构覆盖范围、深化技术和人工智能能力，并将 byteXL 打造成为印度科技教育生态系统中规模更大、影响力更深远的重要参与者。”
资金落地扩张：2 年内合作院校增至 120 所，覆盖 50 万学生
公司将利用这笔新资金，在印度各地扩大机构覆盖范围，强化其以人工智能和技术为驱动的学习平台，拓展学术和教学能力，并开发与行业需求相契合的新技能培训项目。byteXL 计划在未来两年内将其合作机构数量从 40 家扩大到 120 家，同时将服务范围从 20 万名学生扩大到 50 万名学生，覆盖印度 15 个邦。
本轮融资的重点将放在市场拓展、产品与技术开发上，包括基于人工智能的学习与评估、学生数据分析、个性化学习工具，以及旨在大规模提升学习成效的其他数字化能力。byteXL 还将加强其学术和机构合作团队，从而能够与更广泛的高校网络合作，触达更多学生，同时保持实施质量和学习体验。
融资历程复盘：2024 年 A 轮先行，资方持续跟投
byteXL 此次最新融资由 LoEstro Advisors 担任财务顾问，此前公司于 2024 年 7 月完成了 590 万美元的 A 轮融资，该轮融资同样由 Kalaari Capital 领投，戴尔基金会参与投资。这笔资金用于扩充团队、加速产品开发、引入新的数字工具和技术，并扩大其在印度各地高校的影响力。本轮融资体现了投资者对 byteXL 机构模式可扩展性的更大信心，以及对其构建可持续技术技能培训业务能力的认可 —— 该业务将帮助印度各地更多学生将工程教育转化为有意义的就业机会。
关于byteXL
byteXL 是一家教育科技公司，通过革新教育体系并为学生开辟机遇之路，正在改变印度的工程教育。该公司通过与院校及行业合作，整合课程、教学内容和实践学习，从而为学生提供必要的技能和就业意识，赋能他们在职业生涯中脱颖而出。通过其创新方法，byteXL 致力于赋能学生，弥合学术界与产业界的鸿沟，并培养能够为国家发展做出贡献的下一代高技能专业人才。该公司憧憬一个未来：每一位工程专业学生都能获得全面且与行业紧密相关的教育，从而提升其技能和就业竞争力。
HRTech视角
从人力资源科技角度来看，byteXL的模式直击人才供应链痛点，把技能培养前置到高校在读阶段，从源头缩小毕业生能力与企业岗位需求的差距。这也是 HRTech 领域值得关注的趋势：人才建设不再局限于企业入职后的内部培训，而是向前延伸至校园端，实现人才的前置培养、能力预评估，降低企业招聘后的上岗磨合成本。这类校企一体化人才培育方案，打通教育端到企业用工端，为招聘、人才储备、员工技能发展提供全新思路。
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