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人工客服都下崗了，雖然很殘酷，但這是事實。
有咨詢公司測算，未來五年內，被稱為“世界外呼中心”菲律賓將因為AI失去30萬個人工客服崗位。
在客服人員紛紛失業的另一面，AI客服公司正在加速增長。
AI客服公司Crescendo的高級副總裁Mike Ryan近日透露，Crescendo的ARR超過1億美金并實現了盈利。
更令人驚訝的是，Crescendo取得這樣的成績，只用了15個月。
Crescendo是怎么辦到的呢？答案是直接打包AI客服系統+人工團隊，將90%常規咨詢自動化處理，當遭遇復雜糾紛時，人工團隊可借助AI梳理的對話脈絡迅速介入。
在商業模式上，Crescendo也摒棄了傳統客服按人數或時長計費模式，采用結果導向定價，這對希望擁抱AI但缺乏經驗的企業而言，極具吸引力。
靠著創新的AI客戶解決方案以及結果定價的付費模式，Crescendo實現了驚人的增長。
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15個月，做到1億美元ARR
傳統的客服體系通常由兩部分組成：聊天機器人和呼叫中心。然而，這種方法不僅會導致客戶體驗脫節，還容易形成一種對抗性的運營模式：聊天機器人和呼叫中心相互競爭，企業及其客戶將承擔這種錯位和低效的成本。
客服質量參差不齊不說，客服工作又累壓力又大，員工離職率高達30-35%，服務質量更是沒保障。
在這一背景之下，AI客服行業獨角獸Crescendo憑借人機協同的方案脫穎而出。它將AI和人工客服方案打包成整體方案，絲滑地整合了AI和人類團隊的服務流程。
具體來說，通過CX（客戶體驗）類的AI聊天機器人，Crescendo可處理90%常規咨詢，結合企業內部數據（如產品目錄、政策文件）自主應答。
當遭遇復雜糾紛時，真人專家可借助AI梳理的對話脈絡迅速介入，甚至能調取用戶三個月前的退換貨記錄與購物歷史，實現精準服務。
這種策略的好處首先是直接節省了數百萬勞動力成本，因為客戶不用找外包了。
所有工作由Crescendo一站式打包完成，平臺支持50種語言自動翻譯、自定義話術與語氣設置。2~4周內可完成系統部署，上線1個月后Al自動處理90%+的常規查詢，相比傳統呼叫中心建設時間與經濟成本大幅降低。
其更突出的優點是對客服效果負責，提升成單率。
在高頻率、低復雜度的客服場景中，AI確實會比人工表現更好。AI處理掉80%的高頻、簡單問題，而人工客服只要處理剩余20%AI處理不了、低頻復雜問題。
另外，Crescendo的質量評估工具可以實時評分每筆交互效率，若評分低則向企業返還信用額度。
對于公司來說，也不必擔心原本的人員流失、不一致性對服務質量的影響。
基于這種業務模式，Crescendo摒棄了傳統按人數或時長計費模式，采用結果導向定價（一種是按解決率收費，另一種是按AI處理量收費），這對于希望擁抱AI但缺乏經驗的企業而言，極具吸引力。
Crescendo描述，其利潤率達到了傳統呼叫中心的4倍。
除了新穎的解決方案外，團隊成員在客服領域豐富的經驗也是其能拿下融資的關鍵。Crescendo AI團隊的核心成員堪稱客服行業“夢之隊”：
CEO Matt Price曾任客服巨頭Zendesk高級副總裁，深諳服務體系構建；
CTO Slava Zhakov擁有云呼叫中心巨頭Genesys的技術沉淀；
CPO Anand Chandrasekaran則來自印度電商巨頭Snapdeal，具備豐富的消費場景運營經驗。
而聯合創始人兼董事會主席Andy Lee更是行業傳奇，他白手起家創立的外呼中心公司AIorica，年收入超過20億美元。
這一次，Andy Lee希望用生成式AI重構呼叫中心行業延續20年的服務與收費體系。
Crescendo營銷高級副總裁Mike Ryan近日透露，靠著“AI客服+專家團隊”的一體化方案，公司ARR超過1億美金并實現了盈利。
▲圖源：領英
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AI+真人”重構呼叫中心成本
最近幾個月，Crescendo也在進行業務升級。
2024年10月，Crescendo收購了專注于品牌定制化的外包服務商PartnerHero，因而增加了200家客戶和3000名CX專業人員。在同一個月，Crescendo獲得由General Catalyst領投的5000萬美元風投，公司的估值提升至5億美元。
單純的技術輸出已不能滿足需求，客戶需要的是能直接產生業務結果的解決方案。Crescendo轉向"AI+專家"打包模式，預示著AI技術成熟度、數據積累量、場景理解力達到臨界點，“系統+服務”的一體化交付成為可能。
在擁擠的AI客服賽道上，Crescendo不是第一個采用“AI+真人”模式的客服公司，Decagon、Sierra AI、Shulex這三家AI客服公司采用了同樣的策略，但也各自做出了特色。
①Decagon數據透明化，基于使用場景構建客服Agent
今年2月，Decagon與AI音頻生成龍頭ElevenLabs合作，創建了語音代理，以便與客戶進行更自然、更像人類的對話。
Decagon已經幫助多個企業節約客服外包成本。
信用卡提供商Bilt通過Decagon將其客戶支持團隊從數百人縮減到65人。健身巨頭ClassPass利用Decagon的AI代理與客戶進行250萬次對話，將客戶支持成本降低了95%。
截至目前，Decagon已經簽訂了價值超過1000萬美元的合同。該公司正洽談新一輪1億美元融資，由a16z和Accel領投，投后估值達15億美元。
②Sierra AI，不是“幫你接線”，是“直接解決問題”
Sierra的定位是打造一個具備人類交互能力的自動化客戶支持平臺。它的平臺模擬了傳統外呼中心的模式，背后是一個多模型協調系統，這使得它在真實客戶服務場景中具有極高的穩定性和容錯率。
Sierra在AI客服上的突破是：從“應答式機器人”，升級為“閉環式交互系統”。換句話說，它不是在“幫你轉人工”，而是讓“你根本不需要人工”。它能做到的事情包括：
情緒識別+上下文記憶的連續對話多渠道（郵件、網頁、聊天窗）統一客服響應與企業后端系統集成，完成退款、改簽、投訴等閉環動作自動拉取知識庫、歷史記錄，動態優化話術。
Sierra試點數據顯示，某SaaS公司接入Sierra后，客服響應速度提升400%，客戶滿意度提高37%，而人工客服團隊規?？s減60%。
Sierra AI成立一年多完成了1.75億美金的B輪融資，估值達45億美金，ARR突破2000萬美金。
③Shulex聚焦客戶關注的具體場景，自定義切換AI/人工服務。
這家國內的出海公司采用AI數字人的模式，可以人工與機器自定義絲滑切換，并能向企業交付可量化的工作成果，同時提供消費者洞察報告。
Shulex的AI Agent能夠達到人工客服的中高級水平，并能在需求高峰期（如黑五網一）快速復制，提供“100+個隨時待命的中高級AI數字客服”。更重要的是，Shulex提供的不僅僅是技術，而是一種包含咨詢、培訓、落地實施乃至持續優化的“陪跑”服務。
談到Shulex的優勢，創始人郭辰璐說道：
AI不是核心的壁壘，最重要的還是應用場景的體驗，尤其是非常垂類的一站式場景化體驗是比較難替代的。
因此，Shulex更加聚焦客戶關注的具體場景，比如大件家具的物流咨詢、3C數碼的知識自學習能力、小語種服務。
該公司剛完成新一輪億元級融資，由盛大資本領投。其客服AI Agent在中國、日本、美國市場服務了100+全球化頭部品牌客戶。
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客服的邏輯變了
盡管客服市場看起來擁擠，但早期玩家在實際部署生成式AI方面進展緩慢，質量也不高。
這些方案更多依賴于AI技術本身，通過創建劇本（Playbooks）來自動化外呼中心的任務，沒有基于生成式模型從頭開始構建的產品。這給很多AI客服公司帶來了機會。
更重要的是，AI正在讓客服生意發生本質的變化，即從成本中心向價值中心轉型。
過去，客服很難提供差異化服務，而通用服務與利潤并不直接掛鉤，所以企業在千方百計地壓縮客服成本。但現在不同了，當客服變得高度定制化，其有可能成為產品服務的重要組成部分，甚至成為收入增長的驅動因素。
正如Decagon CEO Jesse Zhang所說：
在過去，企業只是把客戶支持或呼叫中心看作成本中心，它可能不是你愿景的核心。但有了代理，它們非常可定制，它開始成為企業或產品的競爭優勢，成為收入驅動因素。
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