Encore AI 募得 3,000 萬美元 A 輪資金，打造能從客戶對話中直接學習的 AI 代理人
目錄
你可能想知道的事
1. 如何將已錄製的客戶互動轉換為有效且可訓練的 AI 代理人行為？
2. 以對話為驅動的 AI 代理人與傳統以 CRM 為核心的自動化有何不同？
主要議題
Encore AI，這家由 CEO Dvir Ginzburg 於 2022 年成立、最初名為 Insait IO 的新創公司，在 Team8 領投下完成了 3,000 萬美元 的 A 輪融資。公司起初為財務顧問與關係經理打造推薦技術，之後演進為一個分析公司員工與客戶之間溝通的平臺，以揭露導致成功結果的策略與方法。那些發現會被用來訓練能夠自主運作或協助人類團隊的語音與文字 AI 代理人。
根據 Ginzburg 的說法，該平臺從真實互動中綜整有效模式——他稱之為一組可運作的「操作手冊」——並將其打包為代理人行為。實務上，這表示 AI 可能會複製成功會話中的元素，無論是幽默、軼事或特定措辭，因為它是從過去交流中促成正向結果的具體動作學習而來。Ginzburg 將此方法稱為「互動挖掘」。
系統會匯入錄製的通話、電子郵件與文字訊息，並將它們連結到 CRM 系統中的客戶記錄。然後將對話切分為客戶旅程的各個階段，分析哪些片段推動流程前進、哪些造成摩擦。這種階段感知的做法使平臺能夠識別與銷售、留存或解決問題進展相關的介入或話術，並將這些做為訓練訊號提供給代理人。結果是一組不是基於抽象規則，而是根據公司自身歷史互動的實證方法所調校的 AI 行為。
這種以對話為先的模式提供兩種主要運作模式。首先，代理人可以自主運作，透過語音或文字與客戶互動以完成資格審核、資料蒐集或後續跟進等任務。其次，代理人可以作為即時的真人助理，在實時對話中建議回應、下一步或技巧。兩種模式都依賴相同的核心見解：從人對客戶的互動資料中學習有效做法，並在最有效的情境中套用這些模式。
Encore 宣稱在全球有超過 40 家企業客戶，主要是金融機構。Ginzburg 表示，自不到 18 個月前的種子輪以來，新創公司的年度經常性收入增加了超過 5 倍，但他拒絕透露絕對營收數字或公司估值。參與本次 A 輪的投資者包括 Planven、Lukatz、Garage 以及數家銀行和保險公司；部分機構投資者在選擇投資前已先採用該產品。
儘管早期動能良好，Encore 仍面臨來自主要 CRM 廠商的競爭壓力，例如 Salesforce、SAP、Zoho 與 HubSpot，這些廠商可能會基於自身客戶數據推出會話式 AI 功能。Ginzburg 主張，僅僅能夠取得客戶資料還不足夠：大型廠商需要重整其系統，將會話歷史視為主要的訓練信號，並重新架構實作堆疊以像 Encore 那樣整合這層歷史會話資料。在他看來，這對既有供應商而言是一道非凡的複製障礙。
該平臺的分析也可作為診斷工具。透過凸顯流程失效之處、摩擦出現的位置，以及在每個客戶互動階段哪些員工做法最有效或最無效，企業可以優化訓練、更新操作手冊並精簡工作流程，這些效益超越了直接部署代理人的範疇。這項分析能力補足了代理人建構流程，並能在銷售、客戶成功與支援功能上帶來營運改進。
在營運層面，Encore 計畫將 A 輪資金用於擴展美國的銷售運營以及加速與大型金融機構的部署。公司對金融領域的重視反映了其起源以及該領域對客製化、以關係為導向溝通的敏感性，但其基礎技術可應用於任何擁有大量錄製客戶對話與 CRM 資料的垂直市場。
以對話驅動的 AI 涉及務實與倫理上的考量。資料隱私、同意與敏感資訊的安全處理是基本要求，尤其在像金融與保險等受監管行業。此外，組織必須管理對代理人行為的期待：雖然複製有效操作手冊元素可提升績效，但若在訓練時未明確辨識並修正，可能也會編碼人類偏見或個人特性。Encore 的價值主張在於從噪雜且依賴情境的對話中萃取信號；因此公司必須展示其健全的防護措施、可解釋性與持續的人類監督，當其代理人擴展至關鍵的對外角色時尤為重要。
從技術面來看，成功需要具備能匯入多樣溝通模式、將它們與 CRM 的元資料對齊、執行序列與階段分析，並將發現轉換成可部署的代理人政策的基礎設施。該平臺還必須支援監控與迭代，使代理人能夠從新互動中持續學習並避免模型漂移。為了維持差異化，Encore 需要精進其互動挖掘技術、強化跨模態理解（語音、文字、電子郵件），並向客戶證明其對轉換、留存與支援指標的可量化影響。
總而言之，Encore AI 最新的資金挹注突顯了投資者對以對話為中心打造 AI 代理人的信心。透過挖掘實際的客戶互動以識別實務中有效的做法，公司旨在提供忠實於成功人類操作手冊的代理人，同時提供可改善人類工作流程的診斷與輔助功能。未來的道路將包括擴大部署、維持信任與合規，以及在大型廠商構建競爭性會話功能時捍衛產品差異化。
關鍵見解表
| 面向 | 描述 |
|---|---|
| 資金 | 在 Team8 領投下完成 A 輪，募得 $30M |
| 創立 | 2022 年由 CEO Dvir Ginzburg 以 Insait IO 成立；後更名為 Encore AI |
| 核心技術 | 將與 CRM 連結的通話、電子郵件與簡訊進行「互動挖掘」，以萃取有效的操作手冊 |
| 產品模式 | 自主的語音/文字代理人與為員工提供即時建議的助理功能 |
| 客戶 | 全球 50+ 家企業客戶，主要為金融機構（公司報告 >40 家） |
| 成長 | ARR 自不到 18 個月前的種子輪以來據報成長 5x |
| 競爭風險 | 大型 CRM 廠商可能會構建類似功能，但需重新架構以將會話歷史作為主要訓練資料 |
後續…
展望未來，Encore AI 面臨在擴展其互動挖掘方法的同時，維持資料隱私與營運透明度的挑戰。其下一步——擴展美國銷售、深化與大型金融機構的部署、並反覆強化代理人能力——將檢驗以對話驅動的代理人是否能相較於傳統以 CRM 為中心的自動化，提供持續且可衡量的改進。如果公司能在不違反合規的前提下，證明在轉換率、留存率與解決時效上的一致性提升，它可能為企業如何將歷史對話轉化為策略性 AI 資產樹立範本。
