QueryStory获600万美元融资，打造企业可信AI数据分析_新闻

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QueryStory获600万美元融资，打造企业可信AI数据分析

2026-08-26 22:25:11

QueryStory 获得 600 万美元融资，助力企业实现可信赖的 AI 数据分析

由前谷歌安全工程师创立的初创公司 QueryStory 正式从隐身模式中亮相，获得了 600 万美元的种子轮融资，并推出了一款旨在帮助大型企业信任其 AI 系统从复杂数据中生成答案的平台。该公司致力于弥合 AI 生成分析中的“信任鸿沟”，提供一款将数据查询、叙事生成和人工审核整合于同一界面的产品。

从“极光行动”到 AI 分析

CEO Shapor Naghibzadeh 曾在谷歌工作，并在 X Labs 内部共同创立了 Chronicle。他表示，QueryStory 的创意源于他追踪网络攻击（如 2009 年的“极光行动”）的经历。这项工作需要跨多个不同数据源提出一系列问题，并将答案整合成一个连贯的叙述——他认为，大型语言模型现在可以自动化并规模化这一过程。

“你会得到一种调查模式——你向数据提出一连串问题，当你能提出足够多的问题后，就把它们整合成一个故事，”Naghibzadeh 表示，“这就是 QueryStory 名字的由来。它就是用数据讲故事，对吧？构建一个基于事实的叙述。”

产品与融资

该公司在 2025 年末从 Brightmind Ventures 和 New York Life Ventures 获得了 600 万美元的种子轮融资，估值达 6000 万美元。此后几个月，公司一直在开发产品并与客户进行试点。

QueryStory 面向管理大型专有数据库的企业。该平台作为数据分析和审查的中心枢纽，目标用户是销售团队和运营经理等需要答案、但又不依赖专门数据科学团队的人。

New York Life Ventures 的合伙人 Tim Del Bello 既是投资者也是用户。他表示，该平台已经取代了原本需要多人完成的季度业务回顾工作，他希望未来能发展成实时仪表盘。“这款产品是为像我这样的人打造的：决策者需要获取真实数据，处理复杂且分散的数据源，但没有现成的数据科学或商业智能团队可用，尤其是在高度监管的行业，”他说道。

应对 AI 的脆弱性

这家初创公司进入的市场中，像 Claude Cowork 这样的通用 AI 工具正越来越多地被用于数据分析，但这些工具往往缺乏透明度和控制力。QueryStory 的差异化在于自动展示其 AI 代理编写的 SQL 查询，允许用户标记分析以供人工审核。该审核过程被记录在平台中，形成审计追踪。

Brightmind Partners 的合伙人 Tayler Sipperly 表示，这种监督需求至关重要。“在构建需要持久耐用且让大型企业依赖的体系时，AI 比人们想象的要脆弱得多，”他说道。

为何重要

Naghibzadeh 警告说，将企业数据直接连接到 LLM 的聊天界面可能导致“混乱”——产生相互矛盾的答案和幻灯片，没有中心位置将洞察与底层数据联系起来。QueryStory 旨在提供这个中心位置，其重点在于置信度指标，以显示 AI 为何认为其分析是准确的。

该公司还将自己定位为各大前沿实验室的模型无关替代方案，认为客户会更倾向于选择一家没有动机最大化 token 消耗的供应商。“我们卖的是答案的信任度，对吧？”Naghibzadeh 说，“我们的全部目标是让 CFO 能够理解‘这个东西要花多少钱？’”

结论

QueryStory 的出现凸显了企业日益增长的担忧：如何在采用 AI 的同时不牺牲可靠性和问责性。通过将自动查询生成与人工审核以及透明的置信度评分相结合，这家初创公司旨在让 AI 驱动的数据分析对大型组织变得安全。至于它能否与前沿实验室的资源竞争，还有待观察，但其早期支持者和用户都看到了对专用信任层的明确需求。

常见问题

Q1: QueryStory 是什么？

QueryStory 是一个平台，帮助企业使用 AI 分析复杂数据，提供透明且可审计的洞察生成方式，具备自动 SQL 查询展示和人工审核功能。

Q2: QueryStory 的创始人是谁？

QueryStory 由 CEO Shapor Naghibzadeh（前谷歌安全工程师、Chronicle 联合创始人）、CTO Stanley Yang（前谷歌同事）以及 CPO David Glusic（埃森哲资深人士）共同创立。

Q3: QueryStory 与使用 ChatGPT 或其他 AI 工具进行数据分析有何不同？

QueryStory 专为企业级数据设计，提供模型无关的操作、内置审核工作流以及解释 AI 为何得出特定分析的置信度指标，从而弥补了通用 AI 工具通常留下的“信任鸿沟”。

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