36氪獲悉，無代碼平臺「MonkeyLearn」目前已獲得種子輪220萬美元融資，資方爲 Bling Capital 和  Uncork Capital 。據透露，該輪融資將用於爲公司建立一個更爲正式的銷售團隊。

「MonkeyLearn」的核心功能是利用無代碼平臺幫助非開發人員在內部收集、解析、處理和共享數據是，使用戶可通過訓練機器學習模型（如情感分析，主題檢測，關鍵字提取等）來創建自定義的文本分類和提取分析。平臺還爲數據科學家和工程師開放了集成API接口，以使工具包更加實用。

「MonkeyLearn」的主要用途是服務於企業營銷，其軟件產品可使用機器學習和自然語言處理功能分析從網上收集的客戶評論，並通過定製的預測模型並對結果進行分類，使用戶得以獲取實時評論信息。平臺的操作流程包括：

1. 連接文本數據 ： 上傳CSV / Excel文件或通過集成Zapier或API連接。文本格式包括： 電郵、 評論、 NPS反饋、 調查和 社交媒體。

2. 使用 分類器將文本分類爲已定義的類別 ： 用戶可使用 例如：情感，主題，方面，意圖，優先級等詞進行分類；再利用 提取器從文本中提取數據。 例如：關鍵字，功能，名稱，日期，價格等。

3. 使自定義標籤生效：用戶可使用MonkeyLearn標籤製作有關業務的新信息，並在應用中構建新的工作流程。通過連接可視化工具（如Tableau，Looker，Google Data Studio，Mode等），用戶可 將標籤重新插入到現有應用中，以便分析數據或自動化應用中的工作流程或 使用文本分析模型自動標記文本。從預製模型中進行選擇，或者在機器學習的支持下構建自己的自定義分類器和提取器。

作爲商用SaaS平臺，「MonkeyLearn」提供免費版本和商業版本，併爲企業中不同身份的用戶提供產品，包含其當前的用戶包括Clearbit、Drift、Moz和PubNuB。

“低代碼”或“無代碼”平臺已在企業SaaS賽道火熱已久，而今年的疫情更進一步推動了“無代碼”初創企業的爆發——服務不同行業、精深不同業務的創企正以低廉的價格和靈活的功能快速搶佔長尾市場。

與雲類似，“無代碼”本身不是類別，而是用戶與軟件工具交互方式的轉變。就像個人PC使軟件使用民主化、API使軟件連接性民主化、雲使軟件購買和部署民主化一樣， “無代碼”使技術技能民主化，以迎接下一波企業創新浪潮。 “無代碼”可圍繞可視工作流授權業務用戶接管技術用戶先前擁有的功能，讓更多企業員工參與進數據分析和處理進程中，從而降低數據工作的門檻、釋放IT人員或數據科學家的生產力，並讓更多業務人員參與數據分析進程，得出更具有實踐意義的建議。

當今北美市場上已經有許多針對企業（而非消費者）的“低代碼”和“無代碼”平臺。賽道內的明星公司包括Blender.io，Zapier，Tray.io（去年秋天在倫敦成立的一家初創公司， 籌集了大筆資金 ），n8n（ 由紅杉 資本 支持 ），以及MuleSoft（該公司已於2018年以65億美元的估值被 Salesforce 收購）。在中國，36氪曾報道過多家企業，包括「睿帆科技」和 「黑帕雲」 。