Fleetbrains, estoński startup AI opracowujący rozwiązania dla przemysłu motoryzacyjnego, pozyskał 800 tys. euro od międzynarodowego funduszu inwestycyjnego Icebreaker.vc. Fleetbrains koncentruje się na rozwiązaniach, które optymalizują zarządzanie w czasie rzeczywistym nowymi i używanymi samochodami oraz flotami pojazdów.
– Nasze rozwiązanie prognozuje w czasie rzeczywistym, kiedy, które i za jaką cenę firmy mogą najbardziej opłacalnie kupować lub sprzedawać pojazdy lub swoją flotę, aby maksymalizować zyski. Na przykład system identyfikuje wersje modeli lub konfiguracje o większym popycie na rynku oraz te pojazdy, które mogą pozostać niesprzedane w magazynach — informuje Martin Piirmaa, założyciel Fleetbrains. Dołączyli do niego współzałożyciele Rutmar Silde, 10-letni ekspert AI, i Tauno Laja, który ma doświadczenie jako menedżer floty i w rozwoju biznesu w Bolt Drive.
Według Piirmaa, w branży motoryzacyjnej istnieje obecnie duże zapotrzebowanie na mechanizmy podejmowania decyzji oparte na danych, a zainteresowanie inwestorów potwierdza, że podobne rozwiązania nie istnieją obecnie na rynku. – Przeanalizowaliśmy prawie 300 tys. transakcji sprzedaży pojazdów o wartości około 10 miliardów euro i możemy już tworzyć bardzo dokładne prognozy na podstawie tych danych — dodaje Piirmaa.
W ramach nowo podpisanej umowy zespół Fleetbrains rozpocznie również współpracę z Instytutem Informatyki Uniwersytetu w Tartu od lutego.
Icebreaker.vc to międzynarodowy fundusz venture capital wspierający wczesne firmy technologiczne. Działa w ramach inicjatywy InnovFin Equity i Europejskiego Funduszu Inwestycji Strategicznych, której celem jest wspieranie innowacji i inwestycji w Unii Europejskiej.
Fleetbrains to estoński startup AI, który opracowuje rozwiązania sztucznej inteligencji dla branży motoryzacyjnej w celu optymalizacji zarządzania w czasie rzeczywistym zapasami i flotami samochodów nowych i używanych. Firma dostarcza dokładne prognozy trendów rynkowych i rentownych modeli. Rozwiązania Fleetbrains pomagają zwiększyć marże sprzedaży, ograniczyć starzejące się zapasy i zwiększyć przychody, przenosząc decyzje oparte na danych w branży motoryzacyjnej na nowy poziom.