36氪获悉，无代码平台「MonkeyLearn」目前已获得种子轮220万美元融资，资方为Bling Capital和 Uncork Capital。据透露，该轮融资将用于为公司建立一个更为正式的销售团队。

「MonkeyLearn」的核心功能是利用无代码平台帮助非开发人员在内部收集、解析、处理和共享数据是，使用户可通过训练机器学习模型（如情感分析，主题检测，关键字提取等）来创建自定义的文本分类和提取分析。平台还为数据科学家和工程师开放了集成API接口，以使工具包更加实用。

「MonkeyLearn」的主要用途是服务于企业营销，其软件产品可使用机器学习和自然语言处理功能分析从网上收集的客户评论，并通过定制的预测模型并对结果进行分类，使用户得以获取实时评论信息。平台的操作流程包括：

连接文本数据：上传CSV / Excel文件或通过集成Zapier或API连接。文本格式包括：电邮、评论、NPS反馈、调查和社交媒体。
使用分类器将文本分类为已定义的类别：用户可使用例如：情感，主题，方面，意图，优先级等词进行分类；再利用提取器从文本中提取数据。例如：关键字，功能，名称，日期，价格等。
使自定义标签生效：用户可使用MonkeyLearn标签制作有关业务的新信息，并在应用中构建新的工作流程。通过连接可视化工具（如Tableau，Looker，Google Data Studio，Mode等），用户可将标签重新插入到现有应用中，以便分析数据或自动化应用中的工作流程或使用文本分析模型自动标记文本。从预制模型中进行选择，或者在机器学习的支持下构建自己的自定义分类器和提取器。

作为商用SaaS平台，「MonkeyLearn」提供免费版本和商业版本，并为企业中不同身份的用户提供产品，包含其当前的用户包括Clearbit、Drift、Moz和PubNuB。

“低代码”或“无代码”平台已在企业SaaS赛道火热已久，而今年的疫情更进一步推动了“无代码”初创企业的爆发——服务不同行业、精深不同业务的创企正以低廉的价格和灵活的功能快速抢占长尾市场。

与云类似，“无代码”本身不是类别，而是用户与软件工具交互方式的转变。就像个人PC使软件使用民主化、API使软件连接性民主化、云使软件购买和部署民主化一样，“无代码”使技术技能民主化，以迎接下一波企业创新浪潮。“无代码”可围绕可视工作流授权业务用户接管技术用户先前拥有的功能，让更多企业员工参与进数据分析和处理进程中，从而降低数据工作的门槛、释放IT人员或数据科学家的生产力，并让更多业务人员参与数据分析进程，得出更具有实践意义的建议。

当今北美市场上已经有许多针对企业（而非消费者）的“低代码”和“无代码”平台。赛道内的明星公司包括Blender.io，Zapier，Tray.io（去年秋天在伦敦成立的一家初创公司，筹集了大笔资金），n8n（由红杉资本支持），以及MuleSoft（该公司已于2018年以65亿美元的估值被Salesforce收购）。在中国，36氪曾报道过多家企业，包括「睿帆科技」和「黑帕云」。

「MonkeyLearn」获种子轮 220 万美元融资，用于构建无代码 AI 文本分析服务平台