Все публикации
4 мин чтения
Стартапы14 октября 2026 г.

Floqer разрабатывает ИИ-агентов для автоматизации продаж

Floqer разрабатывает ИИ-агентов для автоматизации поиска клиентов.

SMNTCN — AI & Tech News·SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
Первоисточник
Ключевые инсайты
  • 01.Floqer разрабатывает ИИ-агентов для автоматизации поиска клиентов.
AI QAZAQSTAN
KZ·AI 31B2
Floqer разрабатывает ИИ-агентов для автоматизации продаж

Как сообщает издание TechCrunch, Floqer представляет собой автономную платформу для управления знаниями о клиентах, которая предоставляет командам по продажам и маркетингу бизнесов базу данных на основе искусственного интеллекта, предназначенную для постоянного сбора, организации и обновления информации, необходимой для понимания своих клиентов. В среду стартап выступит на сцене Startup Battlefield на мероприятии TechCrunch Disrupt 2026. Floqer сообщил TechCrunch перед презентацией о планах открыть исходный код технологии своей автономной базы данных знаний о клиентах. Ожидается, что релиз состоится в начале 2027 года, в зависимости от завершения проверок безопасности. Стартап также сообщил, что его ежегодный повторяющийся доход (ARR) превысил 1,2 миллиона долларов, а общий доход за последний год увеличился примерно в десять раз. Floqer был основан Шивамом Махаджаном, генеральным директором, и Заахедой Ислам, которые встретились в университете. Перед созданием Floqer Махаджан работал инженером-программистом в Kyndryl, а Ислам — старшим научным сотрудником в Axis Capital. Первоначальный продукт Floqer сильно отличался от текущего. «Мы начали с расширения для Chrome под названием ‘Super Chat’», — рассказал Махаджан в интервью с TechCrunch ранее в этом месяце. «Любой может войти в систему с помощью своей учетной записи ChatGPT и понять [информацию] и делать заметки.» Основатели вскоре заметили, что предприятия используют расширение для очистки данных в своих системах управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Общение с этими компаниями показало, что поддержание чистоты данных в CRM в основном является ручной работой, и существует мало устоявшихся процессов для актуализации клиентских записей. «Когда мы говорили с ними, они говорили, что для них это очень ручная работа по очистке данных в CRM, и не было никаких устоявшихся процессов вокруг этого», — отметил Махаджан. «Это было для нас полезным инсайтом, и затем мы изменили направление, чтобы создать Floqer.» Проблема, которую пытается решить Floqer, знакома каждому, кто работал в продажах или операциях по доходам. Поиск потенциальных клиентов занимает часы поиска в Google, LinkedIn, на веб-сайтах компаний, на досках объявлений и в других источниках для идентификации компаний, соответствующих определенному профилю, а затем нахождения нужных людей и их контактной информации. Floqer стремится автоматизировать большую часть этого исследования. Пользователи могут описать, что они ищут, а его ИИ-агенты исследуют различные источники, чтобы составить списки соответствующих компаний и контактов. Компания утверждает, что ее система может обогатить учетные записи, добавляя детали о компаниях, на которые нацелена команда продаж, используя более 100 сторонних источников данных. Когда требуется проверенный адрес электронной почты или номер телефона, Floqer использует подход «водопада», проверяя одного поставщика данных за другим, пока не найдет подходящую информацию. Система также постоянно отслеживает изменения в интернете. Если потенциальный клиент меняет работу, получает повышение или работает в компании, которая привлекает новое финансирование, эти обновления могут быть отражены в записях клиента пользователя. Floqer описывает свою технологию как флот ИИ-агентов, которые постоянно исследуют компании, людей и взаимодействия с клиентами, чтобы членам команды не приходилось выполнять эту работу вручную. По данным компании, клиенты сообщили о сокращении времени на поиск потенциальных клиентов на 70%. «Наша автономная база данных знаний о клиентах доступна только ограниченному кругу лиц, в основном из-за того, насколько много запросов наша команда может на самом деле обслужить должным образом», — сказал Махаджан. «Но открытие исходного кода поможет нам это исправить.» Это решение частично является ответом на запросы клиентов. Махаджан отметил, что некоторые компании хотят размещать свои данные сами, а не хранить их на платформе поставщика. Другие хотят модифицировать технологию или строить на ее основе. «Наша миссия — действительно дать каждой команде возможность создать свой центральный источник роста», — сказал Махаджан. Перед тем как выпустить базу данных публично, Floqer проводит проверки безопасности, поскольку база данных может содержать чувствительную информацию о клиентах, и крупные компании уже используют ее. Floqer был основан в 2024 году и привлек 2 миллиона долларов на этапе предварительного финансирования, с участием таких инвесторов, как F7 Fund от Perplexity, N49P, Tidal Venture Partners и соучредитель Perplexity Денис Яратс. По данным компании, сейчас в ней работает восемь сотрудников и более 1000 клиентов, включая Perplexity, Wise и AngelList. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.

Материал агрегирован в рамках национального инфопотока AI Qazaqstan с сохранением ссылки на автора.

Связанные материалы

Все материалы →
Исследования1 мин

GPT-6.1 Terra вдвое снижает цены на API OpenAI и по-прежнему завоевывает позиции на своих более крупных моделях.

OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra, модель среднего класса, которая снижает цены на API вдвое по сравнению со своей предшественницей. Аналитики говорят, что это устанавливает новый стандарт интеллекта на доллар, особенно для повседневных вычислительных задач и компьютерного управления с помощью искусственного интеллекта. Статья GPT-6.1 Terra…

The Decoder
Исследования1 мин

Как Салливан и Кромвель создают юридические инструменты с помощью Кодекса | ОпенАИ

В Sullivan & Cromwell LLP Джон Савва использует Кодекс для создания инструментов на основе юридического опыта фирмы. Анализатор соглашений объединяет проект соглашения, избранные прецеденты и руководства, отражающие позиции фирмы и клиента. Он выявляет потенциальные проблемы и возвращает…

YouTube — OpenAI Official
Исследования1 мин

Хеббиа об Астре: Лучше исследования, лучше презентации | ОпенАИ

«Мы видим, что Astra на самом деле демонстрирует двузначный прирост по сравнению с любой другой моделью, которую мы тестировали, по двум направлениям». Кавита Ананд из Hebbia называет два из них: выбор правильных источников и создание презентаций PowerPoint. Для банкира или инвестора, работающего через комнату данных с тысячами…

YouTube — OpenAI Official