AI 正在悄然重塑传统行业的运营逻辑。本文精选 7 家 Q1 获得融资的 AI 初创公司，它们分别切入保险经纪、制造业采购、医院财务等看似平凡却痛点明确的领域，用系统化思维取代人工操作杭州银行股票股，在商业变现与客户留存上展现出惊人潜力。这些案例证明，真正的 AI 价值往往诞生在远离聚光灯的行业缝隙中。
我梳理了7家 Q1 有新一轮融资，且觉得值得和大家分享的 AI 初创公司。
这7家公司覆盖的领域包括：采购、保险经纪、制造业供应链、医院财务、企业知识管理，甚至垃圾清运这样的传统行业运营。
这些方向看上去既不新潮，也不热闹，但我觉得确是真正能做出收入、能把客户留下来、能慢慢做出壁垒的。
1. Kana｜AI 营销：从做内容，到结果优化数据2026 年 2 月，Kana 结束隐身状态，宣布拿到 1500 万美元种子轮融资。
团队背景很强，创始人来自 Krux、Rapt 这些老一代营销科技公司。
核心业务Kana 做的不是那种单点营销工具，也不是简单帮你写文案、出素材。
它想做的是一套给营销团队用的智能系统，覆盖数据分析、用户分层、活动管理、客户互动、媒介规划，以及品牌内容在 AI 聊天入口里的呈现优化。
业务价值过去一年，营销领域最常见的 AI 用法，还是写文案、做图片、改标题、出视频脚本。
Kana 不满足于这些“外围工作”，而是往更接近结果的地方走：看数据、分人群、调活动、盯效果。
说白了，它碰的已经不是“内容生产”，而是“营销运营”。
use case一个品牌团队过去做投放，往往要人工盯各类数据，看哪类人群转化更高、哪个渠道效果更好、哪组活动该停、哪组该加预算。
Kana 想做的，就是把这些本来要靠营销团队不断盯盘、不断调的工作，交给一套持续运行的系统去处理。
数据2026 年 2 月，Harper 宣布完成总额 4680 万美元的种子轮和 A 轮融资。
它不是一家给保险行业卖软件的公司，而是一家自己下场做商业保险经纪的 AI 创业公司。
核心业务Harper 主要面向中小企业，做商业保险经纪业务，背后连接 160 多家保险承保方。
它不是卖工具给传统经纪人，而是试图用 AI 把原本复杂、繁琐、依赖人工沟通的保险经纪流程，完全交给 AI 。
业务价值这家公司不只是“提效”，而是在改保险经纪这门生意本身。
根据报道，传统保险经纪做一单生意，通常要 5 到 7 天；Harper 说自己可以压到 1 到 2 天。
传统销售一个月可能只能做 20 到 30 单，它现在每个月已经能处理 1000 多个客户，累计客户数超过 5000。
这就不是“一个经纪人更高效了”，而是一家新的经纪公司，正在用完全不同的方式运转。
同理，保险经纪只是其中一个开始。法务、招聘、会计、各类代理服务，后面都很可能出现类似的公司。
数据2026 年 3 月，Lio 完成 3000 万美元 A 轮融资，由 a16z 领投。
核心业务Lio 做的是企业采购自动化。它想处理的，不是一两个采购节点，而是从需求发起、供应商沟通、审批流转到下单执行这一整套流程。
业务价值采购一直是企业内部非常典型的一类工作：频繁发生、重要，但琐碎。
很多企业不是没系统，ERP、采购系统、审批系统、邮件系统都有，但真到具体执行，还是有大量人工在做表格、催进度、问供应商、补信息、走流程。
所以采购的问题，不是“有没有软件”，而是软件上面还有一层很重的人肉协调成本。
use case比如一个业务部门发起采购申请，后面可能要核预算、找供应商、比价格、走审批、跟踪交付。
以前这些工作要在采购、业务、财务、供应商之间来回跑。
Lio 想做的，是把其中大量重复、机械、但又必须做的动作交给系统，让采购团队从“天天推进流程”，变成“只管关键判断”。
数据2026 年 2 月，Didero 完成 3000 万美元 A 轮融资。
核心业务Didero 做的也是采购，但更垂直，切的是制造业采购。
它主要处理的是邮件、报价单、零部件清单、供应商回复这些高度分散、又特别容易拖慢流程的信息。
业务价值制造业采购和普通采购不太一样。
它牵扯到的是零件、交期、替代料、供应商状态、批量变化、临时调整，很多信息根本不在一个干净的系统里，而是散落在邮件、表格、PDF 和各种临时沟通里。
这类工作为什么一直很难自动化？不是因为流程不存在，而是因为信息太碎了。
Didero 想解决的，就是这个问题。
数据2026 年 3 月，Translucent 完成 2700 万美元 A 轮融资。这家公司成立于 2024 年，上一轮 700 万美元种子轮发生在 2025 年 8 月。
核心业务Translucent 做的不是临床诊断，也不是医生助手，而是医院财务分析。
它想做的是一个持续在线的财务决策系统，帮助医院更快看懂经营状况，发现问题，并提出建议。
业务价值医疗一直是 AI 创业的热门方向，但大家更熟悉的，往往是问诊、影像、病例整理这些场景。
Translucent 反而切到了一个更少被讨论、但可能更容易拿到预算的地方：医院经营。
报道里有个细节很真实：很多医院的财务负责人晚上还在从多个系统里拉数据，导进 Excel，再按业务规则去分析，最后才决定第二天怎么调。
这说明医院里真正缺的，不只是更聪明的对话工具，而是更快、更持续的经营判断能力。
use case比如一家医院要盯收入、成本、资金流转和异常变化，过去往往要靠财务团队定期汇总、手动分析。
Translucent 想把这个过程变成实时的、连续的，让系统主动发现问题，提前给建议，而不是等人把表做完再去判断。
数据2026 年 3 月，Interloom 宣布完成 1650 万美元融资。
Fortune 对它的描述很准确：它想解决的是企业内部大量没有被正式写进文档的隐性知识。
核心业务Interloom 不是再做一个“什么都能干”的智能助手。它真正想做的，是把企业里那些长期掌握在老员工、关键岗位、资深团队脑子里的经验，沉淀成系统可以调用的知识。
业务价值这家公司点到了很多企业做 AI 时最尴尬的地方。
很多公司并不是没有系统，也不是没有文档，但真正决定事情怎么做的，往往不是文档，而是“谁知道该怎么处理”。
哪个客户有特殊要求，哪个市场有默认做法，出了问题先找谁，某类审批为什么总是这样走，这些最关键的东西，经常都不在正式文件里。
另外，Fortune 也提到，这家公司的创始人认为大约 70% 的运营决策从来没有被正式写下来。这个判断很有意思。
数据2026 年 2 月，Hauler Hero 完成 1600 万美元 A 轮融资。
根据 TechCrunch 报道，这家公司从上一轮融资以来，客户数、收入和团队规模都翻了一倍。
核心业务Hauler Hero 服务的是垃圾清运行业，做的是客户管理、账单处理、路线安排这些核心运营系统，并在里面加入 AI 能力。
业务价值垃圾清运这类行业，问题并不复杂。客户怎么管、账单怎么做、路线怎么排、车辆怎么调度，都是很明确的运营问题。
但也正因为它们长期不在科技行业的聚光灯下，所以一直没有被很好地重做过。
为什么值得关注Hauler Hero 代表的是另一类很重要的机会：AI 正在进入大量存在很多年、流程很明确、但长期没被认真数字化的老行业。
未来会冒出来的一批好公司，未必都在讲很大的概念，而是在认真把某个具体行业做得更顺、更快、更省人。
以上，祝你今天开心。
作者：张艾拉 公众号：Fun AI Everyday
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