墨尔本的 O'Banion 在 2017 年与 Jonathan Abelmann 共同创立了保险科技公司 Bestow ,当时他为自己获取人寿保险却屡屡受阻。 他的目标是让人们更容易购买人寿保险,并使整个流程更加依托技术。
最初,Bestow 作为直销人寿保险提供商开展业务 —— 销售、承保和服务人寿保险。在最初几年中,这家初创企业处理了超过一百万份申请。其无需体检的承保平台在 COVID 疫情期间受到关注,因为传统的医疗体检一度暂停。随着直销业务的发展,Bestow 同时开发软件以协助整个流程的现代化。
认识到该软件的价值,Bestow 于 2024 年将其保险承保及消费者业务出售给 Sammons Financial Group ,金额未予披露。随后,公司将重心转向为其他人寿保险公司提供软件和服务,帮助这些公司“实现数字化”,以便更高效地服务客户。
本周二,总部位于达拉斯的该公司向 TechCrunch 独家透露,已完成 1.2 亿美元 D 轮融资,用于推出新产品和升级承保能力。O'Banion 形容此次融资“超额认购”,其中包括 7500 万美元的原始投资和 4500 万美元的二级市场投资。
本轮融资由高盛 Alternatives 成长股权部门和前 Salesforce 联合 CEO Keith Block 创立的 Smith Point Capital 联合领投。除了股权融资外,Bestow 还从 TriplePoint Capital 获得了一笔 5000 万美元的信贷额度。O'Banion 拒绝透露 Bestow 的估值,他只表示,自 2020 年 12 月完成 7000 万美元的 C 轮融资以来,公司的估值“大约翻了一倍”。迄今为止,Bestow 已累计获得超过 3 亿美元的股权融资。
O'Banion 同样拒绝透露具体收入数据,只表示 Bestow 的年经常性收入在 2024 年增长了 3 倍,并在过去两年内实现了“10 倍”增长。其收入模式基于企业 SaaS ( software-as-a-service ) 和绩效驱动,主要收入来源于使用费。
高盛 Alternatives 成长股权团队合伙人 Ashwin Gupta 向 TechCrunch 表示,他看好投资 Bestow 有多重原因。首先,两位创始人都是连续创业者,并且 “成功实现了业务转型” 。 (O'Banion 还曾共同创立 BeautyBio 并是 Presidio Title 的创始成员;Abelmann 则是公开交易公司 Invitation Homes 的联合创始人。)
Gupta 还认为,Bestow 的 SaaS 模型使其相较于传统竞争对手更具优势。
“Bestow 拥有一个既大型又有韧性且相对缺乏现代技术服务的终端市场……” 他表示。作为此次融资的一部分,Gupta 将加入 Bestow 的董事会,他同时指出,对 Bestow 能够赢得多个大型客户并扩大平台使用率这一能力印象深刻。
其客户包括 Nationwide、Transamerica、USAA、Sammons Financial Group 和 Equitable 等。
其他投资方还包括 Breyer Capital、Valar Ventures、New Enterprise Associates、Core Innovation Ventures、Morpheus Ventures 以及 Sammons Financial。
目前拥有 167 名员工的 Bestow 正在美国运营,并正考虑进行国际扩张。
好文章,需要你的鼓励
Meta宣布为Facebook Dating推出AI聊天机器人助手,帮助用户找到更匹配的对象。该AI可根据用户需求推荐特定类型的匹配者,并协助优化个人资料。同时推出Meet Cute功能,每周提供算法选择的"惊喜匹配"。尽管18-29岁用户匹配数同比增长10%,但相比Tinder的5000万日活用户仍有差距。AI功能已成为约会应用标配,Match Group等竞争对手也在大力投资AI技术。
字节跳动团队提出RewardDance框架,首次系统性解决视觉生成中的奖励模型扩展问题。该框架通过将奖励预测转为生成式任务,并将模型规模扩展至260亿参数,同时集成任务指令、参考样例和推理能力,有效解决了"奖励作弊"问题。实验显示,在文本生成图像任务中质量提升10.7分,视频生成性能改善49%,达到行业领先水平,为AI视觉创作提供了更强大可靠的技术基础。
Neo4j认为已找到让生成式AI访问图数据库记录的方法。图数据库专注于数据点之间的关系建模和查询,在欺诈检测、推荐引擎等场景中表现出色。2024年4月,ISO批准了图查询语言GQL标准,Neo4j的Cypher查询语言完全符合该标准。现代工具提供拖拽式工作流程,GenAI可作为自然语言接口,将用户请求转换为Cypher查询。
ByteDance团队开发的Mini-o3系统通过深度多轮推理突破了传统AI视觉理解的局限。该系统能像人类侦探般进行几十轮的视觉探索,在困难的视觉搜索任务上准确率达48%,相比现有模型提升显著。核心创新包括挑战性的Visual Probe数据集、多样化推理策略训练和突破性的过轮掩码技术,实现了测试时思考轮数的自然扩展。