AI创业者
又一家客服行业的颠覆者！27岁CEO打造6.5亿估值AI代理公司。90%问题自动解决！Decagon AI客服月处理60万工单，助企业节省数百万美元支持成本，支持团队缩减80%。
Decagon总共筹集了1亿美元，以构建改变工作方式的AI代理
面向客服领域的AI代理公司Decagon今天宣布已筹集了总计1亿美元，包括最新的B轮融资，短短几个月内估值翻了四倍。6500万美元的融资由Bain Capital Ventures牵头，Elad Gil、A*、Accel、BOND Capital和ACME Capital等参与。这笔资金将加速Decagon的使命，转变企业客户支持并释放新的经济生产力。
“在未来几年，每家公司都将拥有AI代理来运行其客户体验。客户支持人员不再处理例行任务，他们现在变成了AI管理者——配置、培训和监督处理重复工作的AI代理。”
尽管AI代理的宣传颇多，但真正的应用案例在哪里？Decagon凭借其AI代理在客户中实现了可见的生产力提升而与众不同。Duolingo、Notion、Rippling、Eventbrite和Bilt等行业领导者使用Decagon的AI代理来管理从开始到结束的客户互动，包括获取数据、采取行动和回顾对话。Decagon的客户已经显著提高了效率，使他们能够用更少的人力资源更好地服务客户，同时提升现有客户支持团队的角色。
“与Decagon合作就像一夜之间雇用了65名代理，”Bilt的客户服务副总裁Thatcher Foster说。“我们每月处理6万个工单，其中70%由Decagon的AI代理处理。我们的每月节省数十万美元。我们的代理团队变得更强，而我们留下的则是真正的产品专家。”
Decagon的产品之所以独特，是因为其能够捕捉复杂的商业逻辑。大公司在其支持操作中具有高度的复杂性，需要围绕业务的细微差别进行创新的解决方案，学习反馈并适应新的对话。Decagon通过其创新的AI代理正在转变企业客户体验，能够提取客户声音洞察并利用这些洞察不断改善其表现。对于某些客户，Decagon每年处理数百万次对话，达到了90%的解决率。
Decagon正在推动工作的未来，客户支持角色转变为需要分析和技术技能的高价值职位。Decagon的技术自动化重复任务，解决例行查询并减少响应时间压力，使客户服务代表不再需要对每一个客户问题作出反应，而是能够战略性地构建他们的支持操作。客户报告称，他们已将支持团队转型为更高级别的角色，现在他们管理和监督AI代理，而不是回答每个一级工单。
“AI常常被视为会摧毁工作，但在Decagon，我们相信相反。我们的AI代理在提升工作，而不是替代它们，”Decagon首席执行官Jesse Zhang说。“在未来几年，每家公司都将拥有AI代理来运行其客户体验。客户支持人员不再处理例行任务；他们现在成为了AI管理者——配置、培训和监督处理重复工作的AI代理。”
Decagon认为，AI代理不应是“黑箱”，每个行动和决策都应该是透明的，让客户支持团队完全控制更新、培训和扩展AI代理的能力。
CEO Jesse Zhang并不想创建一个他认为人们会喜欢的产品。作为第二次创业者，他希望开发出能为公司带来真正价值的软件，并迅速见效。在2023年8月，Zhang与他在犹他州的创始人会议上认识的Ashwin Sreenivas合作，调查了数十家初创公司，以确定一种企业需要并愿意支付的产品：一个能够处理日常客户服务工作的AI系统。没过多久，他们的公司Decagon便成立了。
一年多后，Notion、Duolingo、Rippling、Bilt和Substack等公司现在使用Decagon的客户服务系统回答有关其应用程序如何工作的相关问题，并处理退款、取消订阅、争议交易和更换信用卡等事务。
但获得这些业务并非易事，Zhang告诉《福布斯》。几乎所有Decagon的客户都进行了所谓的“烘焙比赛”，将其软件与Salesforce等竞争对手的客户支持工具进行对比——让一个聊天机器人与另一个进行竞争，以查看哪一个表现更好，能够更准确地解决客户查询。
每次，Decagon的AI驱动聊天机器人都成为获胜者，Zhang说。随着公司测试不同AI模型，这种评估变得越来越普遍。例如，《财富》报道，Intercom最近将其AI客户服务平台从OpenAI的GPT模型切换到Anthropic的Claude，经过了其联合创始人Des Traynor所称的“折磨测试”。
今天，Decagon宣布在B轮融资中筹集了6500万美元，由Bain Capital Ventures牵头，技术投资者Elad Gil以及知名风险投资公司Accel和Bond Capital等参与。截至目前，总融资额达到1亿美元，该初创公司目前的估值为6.5亿美元。该公司计划利用这些资金扩充团队，寻求新客户，并在产品中增加语音功能。
“如果将更强的推理能力与工具使用结合起来，即软件能够使用其他软件工具如网页浏览器，那么我们将处于拥有能够执行大量人类不愿意做的重复工作代理的边缘，”Bain Capital Ventures的合伙人Aaref Hilaly告诉《福布斯》。
使用Decagon客户服务聊天机器人的公司已经在改变他们的招聘计划。一些公司，如卡片和奖励提供商Bilt，将人力客户支持团队从数百名承包商缩减至65人，这帮助节省了数百万美元的成本。另一家客户，Zhang没有透露其名称，客户支持团队减少了80%。
Decagon的AI代理建立在OpenAI、Anthropic和Cohere等公司的大型语言模型之上，训练数据包括如何使用的博客、手册和过去的客户服务对话。这种训练的一个挑战是，数据往往过时。因此，Decagon还建立了一个系统，帮助公司保持信息的新鲜。结果是一个“基本上能模仿出非常优秀的人类代理所做的事情”的聊天机器人，Zhang说。
这位27岁的首席执行官表示，其软件的采用不仅在于更有效地向客户提供可靠和准确的信息，还在于让公司能够可视化和控制聊天机器人如何响应客户的查询。
“我认为他们在创建控制和透明度方面很聪明，使得他们的AI代理不是黑箱，”投资者Elad Gil告诉《福布斯》。“作为客户，你实际上可以看到发生了什么，理解它，并进行更改。你有控制权，让它真正做你希望它做的事情。”
客服自动化并不新鲜。这是最早整合ChatGPT的应用之一，也是许多消费者最棘手的问题之一，他们在与AI互动几分钟后就想与人类交谈。对此，一些公司如Discover采取了替代客户服务的方法，承诺用户可以随时与人交谈。
但像Decagon这样的公司认为，与那些有预设响应的陈旧聊天机器人不同，AI驱动的代理可以在不涉及人类的情况下实际解决问题。
“我认为到目前为止感受到的挫折感是因为系统没有正常工作。现在它们可以正常工作了，”Bain Capital Ventures的Hilaly说。
参考：
https://www.forbes.com/sites/rashishrivastava/2024/10/15/this-companys-ai-agents-won-contests-to-secure-big-customers-now-its-raising-65-million/
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