除了兩個低程式碼平臺之外，公司根據多年的客戶經驗在 2021 年推出了針對 Customer Experience和Enterprise Experience 的多款預建對話式 AI 虛擬助手。對於 Enterprise Experience，公司推出了可以將所有工作流集中在一個平臺的 WorkAssist Platform，以及企業級 AI 驅動的搜尋引擎 SearchAssist。

Kore.ai 的部署時間在幾十分鐘至幾天的範圍，採用基於使用量的定價模式，費用根據對話次數和語音自動化持續時間計算。定價方面公司提供標準計劃定價和企業級計劃定價：

1. 標準計劃定價為每次通話 20 美分，預建虛擬助手每次通話額外收費 10 美分，語音自動化每分鐘額外收費 4 美分。此外，還有包括對話、主動通知、常見問題、培訓語句、自定義 KPI 和分析以及分析歷史的數量等方面的數量限制。

2. 企業級定價則針對具體客戶需求和具體專案進行個性化定價。

公司在創立之初便以大型企業為目標客戶，截至目前，公司大客戶佔比居多，產品以直接銷售為主、渠道銷售為輔。Kore.ai 累計客戶數量已有 400+，在金融、數字行業積累較深，客戶中的金融公司無論從數量和營收上看佔比都很大。知名客戶包括 Citi、PNC Bank、Morgan Stanley、Deutsche Bank、ebay 等。

近兩年，公司開始擴充套件在 SMB 的業務， 2022 年 5 月在核心產品 XO Platform 上釋出了自助模型，為 SMB 提供自助建立虛擬助手渠道，提高 SMB 觸達率。

由於公司是個開發平臺，因此除了產品的銷售外，公司還會在產品的開發和落地階段提供相關服務，而服務性的收入毛利相對較低、週期較長。預計從 2025 年開始，Kore.ai 將其所有的專業服務外包給 Mphasis（BSE：526299；NSE：MPHASIS），Mphasis 是一家來自印度的幫助企業資訊化轉型的公司。此舉對於 Kore.ai 來說相當於轉移較低毛利率的專業服務業務。另外，還幫助公司獲得 Mphasis 的強大客戶資源，以及與 Mphasis 的控股股東 Blackstone 旗下的 portfolio 建立更多的業務聯絡。

Rajkumar Koneru 對人們資訊互動方式需求的變化有領先的理解。2007 年，全球有近 34 億移動裝置使用者，Rajkumar Koneru 敏銳地捕捉到人們在移動裝置、移動應用上與資料互動並完成工作的需求，在 2007 年創立了 Kony。具體來說，Kony 是一家使用視覺化低程式碼構建 Web、移動應用的 SaaS 公司（後來成為一家數字銀行領域的 SaaS 公司）。隨著 2007 年初代 iPhone 推出、2008 年第一部安卓手機推出，移動應用程式成為大勢，後來智慧移動終端的浪潮也印證了 Rajkumar Koneru 的設想，Kony 成為美國企業平臺領域構建移動應用的領導者。2019 年 Kony 被 Temenos 收購，在被收購時 Kony 被認為是數字銀行 SaaS 領域最好的公司。

Kore.ai 的創立的理念延續了創始人在 Kony 7 年的工作中對網際網路資訊互動的理解。2014 年，Rajkumar Koneru 認為 message 成為了一種新的 UI，他相信人們最終還是希望透過 message 來與系統和資料進行交流。因此，Kore.ai 作為一個用自然語言與系統交流的 Platform 推出了市場。

Prasanna Arikala 在諮詢公司有超過 3 年的軟體工程師經歷，在 Virtusa 有 10 年的首席架構師經歷，並在 CEO 創辦的 Kony 擔任了接近 2 年的首席架構師

Ravi Singh 在 Kore.ai 負責財務、運營以及人力。曾是 Kony 公司的董事會成員，也曾是 SeraNova 的執行副總裁兼首席財務官，因此與 CEO 有多年合作經歷。

在 25 年的職業生涯中，Ravi Singh 曾策劃和領導了眾多的一二級融資、併購和全球投資。此外，他曾在創業公司和上市公司擔任高階運營職務。

他曾是 Sycamore Ventures 的合夥人，專注於與印度相關的投資；他曾在紐約的 Coopers & Lybrand（現PwC）擔任經理；在 Cowen & Company（現SG Cowen）擔任常務合夥人和董事總經理；在紐約的商業銀行 Forbes & Walker 擔任董事總經理；在 Punk, Ziegel & Company 擔任合夥人、董事總經理和技術投資銀行業務負責人；有多樣化的投融資工作經歷。

Praneet Gill 擁有超過 15 年的經驗，曾擔任 Outcome Capital 的分析師。她在金融、戰略和企業發展方面擁有豐富的經驗，曾在 Sycamore Ventures、Genpact 和 Raymond James 等公司工作過。

George Murphy 是 Kore.ai 公司的首席客戶官，負責 Kore.ai 公司的合作伙伴關係、專業服務、客戶成功、重要客戶和續約工作。他擁有超過 25 年的客戶成功交付經驗，Morgan Stanley（8年）、Hines、Salesforce（10年）、GE 以及最近的 Yext 等公司工作過。他曾在全球範圍內建立和領導客戶交付、客戶成功、戰略聯盟和渠道銷售團隊。

Peter Wulfraat 作為 Kore.ai 公司的首席營收官，負責全球直銷，並負責產品和地區的營收表現。他擁有超過 20 年工作經驗，為世界上最知名的品牌提供智慧客服體驗。

根據 Morgan Stanley 的報告，目前全球大約有 1700 萬名客服代理人員，代表著大約 2000 億美元的全球勞動力市場。隨著多渠道協調響應的需求增加（例如電子郵件、社交媒體、聊天），這個市場從傳統的客服中心向雲服務轉型。根據 Morgan Stanley 估計，目前高達 50 % 的客服互動都屬於簡單直接的型別（例如密碼重置、包裹查詢、需要退貨），隨著 AI 解決方案的改進，這些互動未來可能不需要人工客服的參與。但是考慮到客戶強烈希望與真人客服交談的偏好，在保守情況下，未來 5 年內，可由 AI 處理的客服業務將佔 10-20 %，並且這一比例預期將增長。因此，Morgan Stanley 認為在未來 5 年內，Contact Center 市場（包括 CCaaS 和 對話式 AI ）2027 年市場規模可達約 260 億美元。

垂直行業的語料庫和客戶資源在客服 NLU 時代是玩家的競爭壁壘，所以客戶在選擇供應商時更看重供應商在垂直行業的經驗，因此截至目前 AI 客服市場格局仍然較分散。根據專家訪談，AI 客服市場未來很可能有 20-30 位玩家同時留在場上，重要玩家的收入體量大約可達到 10-30 億美元。

目前看 LLM 對客服行業的影響主要為拉動需求，疫情教育了市場，讓客戶感知到 AI 客服投資回報率很高，價值顯著。而 LLM 又一次觸發客戶對 AI 客服的興趣，大家都在紛紛嘗試。但從客戶訪談看，真正到了落地階段客戶仍更多采用傳統機器學習/NLP 的解決方案（客戶有定製化和垂直行業解決方案的需求，LLM 對垂直行業的理解和準確性反而不如傳統方案），因此目前主要是成立年限較長、有一定行業經驗和客戶積累的傳統公司受益。但傳統方案基於關鍵詞進行回答，靈活度較差，使用者體驗也不夠真實，因此該情況有可能僅是過渡階段。假設 LLM 落地成熟，考慮到 LLM 的通用性，市場格局有可能由分散變為更加集中，更利好頭部公司。 

企業端客服市場的參與者有以下幾類公司：

1. 為對話式 AI 提供開發框架的公司

2. 提供端到端技術服務的公司

3. CCaaS 企業

4. 對話式 AI 軟體公司

5. Big Tech 同類型產品

6. BPO （業務流程外包）公司。

·Kore.ai 提供的核心產品是一個設計 AI 客服的低程式碼平臺，所以最直接的競爭對手是為對話式 AI  提供開發框架的公司。這類公司在眾類參與者中的優勢是企業可以根據自己的需求自己定製設計虛擬助 手，一般來說有這類需求的客戶是中大型企業；而小型企業由於體量的原因會更傾向使用標準化方案。為了競爭中小企業客戶，開發框架公司也會推出預建虛擬助手。為對話式 AI  提供開發框架的公司代表企業包括 Amelia、Cognigy、Yellow.ai 等公司：

Amelia 1998 年成立於美國，Amelia 的產品是虛擬助理開發平臺，2022 年營收 $1.4 B。Amelia 的市場份額佔比最高，客戶評價在可用性、設計對話流方面優於 Kore.ai。Amelia 總融資 $189 M，主要投資者有 Monroe Capital、BuildGroup、Monroe Capital Income Plus Corp BDC 等。

Cognigy 2016 年成立於德國，Cognigy 提供 Chatbot 的低程式碼開發平臺，Cognigy 總融資 $69 M，主要投資者包括 Insight Partners、Digital Incubation and Growth、Possible Ventures、Plug and Play Tech Center 等

Yellow.ai 2016 年成立於美國，Yellow.ai 提供 AI 驅動的無程式碼動態自動化平臺（DAP），用於建立動態 AI Agent 提供會話體驗。Yellow.ai 總融資 $103 M，估值超過 $428 M，主要投資者有 Salesforce Venturee、Sapphire Ventures、Lightspeed、Westbridge Capital 等

·提供端到端技術服務的公司的特點是提供全鏈路服務，而不是僅提供某個環節或部分功能。總的來說，這類公司可提供更定製化的方案，但技術能力較弱。以這個賽道的重要玩家有 Aisera ，Aisera 為企業提供端到端部署，和 Kore.ai 相比，Aisera 最大的優勢在於更高的定製化和靈活性，但在規模化、整合、易用性、多渠道、自然語言理解等方面均弱於 Kore.ai。Aisera 介紹如下：

Aisera 2017 年成立於美國，Aisera 是一家 AI 驅動的服務體驗解決方案提供商，能夠自動執行 IT、客戶服務、銷售和運營方面的任務、行動和工作流程，為使用者提供端到端體驗。2022 年營收 $50 M。Aisera 總融資 $175 M，估值超過 $640 M，主要投資者 Thoma Bravo、The Goldman Sachs Group、Icon Ventures、Zoom Video Communications、Cisco Systems、RingCentral、Norwest Venture Partners 等

·CCaaS 企業和對話式 AI 智慧軟體也是 Kore.ai 的核心產品 XO Platform 的競爭對手，因為 Kore.ai 指向的市場相當於 Contact Center as a Service + 對話式 AI  + Platform Services。CCaaS 的解決方案與對話式 AI 軟體既可以被 B 端企業一起使用，也可以分別獨立使用。而且 CCaaS 玩家也正在將對話式 AI 整合到 CCaaS 平臺中，因此對話式 AI 軟體公司也正在面臨 CCaaS 的激烈競爭。

二者相比之下 ，CCaaS 發展時間更久，可以提供更廣泛的技術產品和解決方案，技術綜合程度更強，目前 CCaaS 已有的市場規模更大，有幾家百億美金大公司，NICE 市值超 100 億美金；Genesys 2023 財年營收超 20 億美金，2022 年曾計劃以超過 $30 B 的估值上市。對話式 AI 軟體技術壁壘較小，技術綜合程度較低，其最大優勢在於即插即用，企業上手簡單，目前幾個熱門玩家的市值在 10~20億美金。LLM 催生了一大波參與者，同時也推動了很多中小企業採用對話式 AI 軟體。

CCaaS 代表企業包括 NICE、Genesys、Five9 等公司：

NICE（TASE:NICE）成立於 1986 年，市值 $10 B。NICE 為提供雲平臺支援的 AI 驅動數字業務解決方案，主要服務於兩個市場：客戶參與（Customer Engagement ）和金融犯罪與合規。根據 IDC 報告，2022 年 NICE 的的 CCaaS 產品（CXone）和傳統的工作力管理（WEM）產品約佔 CCaaS 市場份額的 14%。2016年，NICE收購了inContact（一家領先的基於雲的 CCaaS ），成為首家擁有完全整合和完整的雲聯絡中心解決方案的平臺。

Genesys 成立於 1990 年，有支援數字化的全渠道和人工智慧聯絡中心。2015年推出 Genesys Cloud CX 支援客戶服務所需的所有功能，都集中在一個平臺中。在 AI 方面，Genesys 設計了一個完整的 AI 解決方案，可以實現自動化工作流程和對話，實現智慧個性化。公司成立以來總融資超過 $10.5 B，2022 年計劃以超過 $30 B 的估值上市，但 IPO 暫緩，2023 財年營收 20 億美金。

Five9（NasdaqGM:FIVN）成立於 2001 年，市值 $5.25 B。Five9 是一個CCaaS平臺，提供虛擬聯絡中心雲平臺，支援聯絡中心相關的廣泛客戶服務、銷售和市場營銷功能。在 AI 方面，Five9  利用智慧虛擬代理（Intelligent Virtual Agents）開啟客戶自助服務選項，並透過代理輔助（Agent Assist）提供即時輔導。在對話式 AI 領域，Five9 於 2020 年收購了Inference Solutions，推出了 對話式 AI 解決方案，客戶非常喜歡該產品，因為它可以獨立銷售，這意味著在使用虛擬解決方案的時候不需要進行完整的 CCaaS 過渡。

對話式 AI 軟體公司代表企業包括 Moveworks、Cresta、Observe. ai、Talkdesk 等公司：

Moveworks 2016 年成立於美國，Moveworks 的 Chatbot 可以智慧問答與自動化執行企業內員工訴求。Moveworks 總融資 $308 M，估值 $2.1 B，主要投資者包括 Lightspeed Venture Partners、Bain Capital、Tiger Global 、Alkeon Capital 等。

Cresta 2017 年成立於美國，Cresta 有 4 款產品：Agent Assist、Insights、Director、Chatbot。其中 Agent Assist 是核心產品。Cresta 總融資 $157 M，估值 $1.6 B，主要投資者包括 Tiger Global、Sequoia Capital、Greylock Partners 等。

Observe. ai 2017 年成立於美國，是一款對話式 AI 軟體，2023 推出了自研300億引數的 Contact Center LLM，2022 年營收 $24 M。總融資 $214 M，估值 $825 M，主要投資者包括 SoftBank Investment Advisers、Zoom Video Communications、Menlo Ventures、 Scale Venture Partners、Nexus Venture 等，

Talkdesk 2011 年成立於美國，Talkdesk 為金融、媒體、通訊、政府、零售等行業提供 AI 客服自動化平臺。2020 年營收 $150 M。Talkdesk 總融資 $481 M，估值 $10.4 B，主要投資者包括 Salesforce Ventures、Twilio Fund 、Top Tier Capital Partners, Amity Ventures、Transpose Platform Management、Lead Edge Capital…

·由於 Kore.ai 希望解決的是企業客戶的 Enterprise Experience 和 Customer Experience 問題，所以難以避免的與 Big Tech 和 CRM 巨頭的 SaaS 產品中的 AI 客服處於競爭位置。對於巨頭來說，對話式 AI 的功能屬於是不可缺少的，但它們的重點不在對話式 AI 上，這只是他們擁有的 100 個或 1000 個功能中的一個，客戶常常可以免費使用這些功能。但對於客戶來說，免費的代價是在維護、定製、培訓方面的服務力度不足。因此，Kore.ai 的優勢在於自身以對話式 AI 起家，在功能和體驗上要強大得多。再者，Kore.ai 平臺可以與現有的所有不同系統整合，在技術上對企業更加可行，而巨頭往往只支援自家的產品，因此靈活性和包容性也是 Kore.ai 的優勢。舉例來說，如果企業已經在使用 Salesforce 的生態，那麼使用 Einstein 聊天機器人就很有意義，這是單一生態系統的固有優勢。否則，像 Kore.ai 這樣的純玩家對於企業客戶來說也許是更明智的選擇。因此，Big Tech 和 CRM 巨頭的技術綜合實力更強，但是在對話式 AI 上可分到的蛋糕更小。

Big Tech 和 CRM 中涉足 AI 客服的有 Google、Amazon、IBM、Microsoft、Salesforce、Zoom 等：

Chatbot 開發框架，可以構建基於 NLP 的 Chatbot，支援多語言多平臺。

Chatbot 開發框架，為呼叫中心提供全方位、全渠道雲聯絡中心服務。

Chatbot 開發框架，它建立學習對話線索的神經網路之上。

低程式碼對話機器人構建平臺，可以透過拖拉拽的方式快速構建對話機器人，可以接入 Teams 和 Power Automate。另外，Microsoft 在 2021 年收購了全球最大語音識別公司 Nuance，Nuance 專注於開發在醫療保健、電信、汽車、金融服務等領域的“對話式 AI”應用。

建立在 Salesforce 的 Service Cloud 之上，提供多種數字互動渠道

Zoom Contact Center 2022 年推出，作為其應用程式的一部分，已經積累了500+名客戶（其中最大的客戶有2000 個座位以上）。另外，2022 年，Zoom 收購 Solvvy 進一步提高對話 AI 能力。

·

LLM 的到來降低了 BPO 公司的在人工客服上花費成本，但同時也削弱了 BPO 公司對 B 端企業的吸引力，所以 BPO 公司也在努力的減少客戶流失、加大客戶開發力度。Teleperformance 的 BPO 賽道的重要玩家，市值約 60 億美金，是專業的 BPO 業務提供商以及外包呼叫運營商。值得一提的是，2024 年 5 月，Kore.ai 與 Teleperformance 達成合作，Teleperformance 旗下的 TP Infinity 部門將使用 Kore.ai 的低程式碼平臺更好地為企業開發個性化的解決方案，此舉為既為 Teleperformance 擴充套件客源，也讓 Kore.ai 的客戶得到更好的服務體驗。

2023 年 12 月，Kore.ai 完成 1.5 億美元 D 輪融資，由 FTV Capital 領投，老股東 Nvidia、Sweetwater Private Equity、Vistara Growth、NextEquity Partners、Beedie Capital、Nicola Wealth Private Capital 跟投。投後估值 8 億美元。

從客戶的反饋來看，Kore.ai 最突出的差異化優勢是其高度定製化的能力，解決方案可以真正定製到企業客戶的環境中，適合定製化程度較高的複雜用例。據客戶反饋，如果想擁有一款具有大量定製解決方案或差異化的產品，Kore.ai 是第一選擇。從財務資料維度看，高度定製化的服務拉低了銷售的毛利，對此 Kore.ai 採取了兩個動作：1/ 與 BPO 龍頭公司 Teleperformance 合作，嵌入到 Teleperformance 的解決方案中；2/ 將所有的服務外包給 Mphasis，預計 2025 年及以後將會只有產品收入，沒有任何服務收入。這兩個舉動為公司剔除了毛利較低的服務收入，如果兩項合作成功，Kore.ai 在保證高度定製化的同時也能保證高毛利、高經營效率。

由於 Kore.ai 基本上是第一家以對話式 AI 為核心的公司，從 Day One 就以大客戶為主，企業客戶在選擇供應商時，行業經驗是重要的考慮因素。Kore.ai 團隊在金融行業積累深厚，CEO 的前創業公司 Kony 也是一家專注於數字銀行的 SaaS 公司，因此 Kore.ai 金融、保險等領域有足夠領先的經驗，也有深厚的客戶資源。而金融行業也是客服細分賽道的最大賽道之一。Kore.ai 的客戶中的金融公司無論從數量和營收上看佔比都很大，知名客戶包括 Citi、PNC Bank、Morgan Stanley、Deutsche Bank 等。

在 thesis 中我們提到，LLM 對 AI 客服行業的顛覆可以分為四個階段。第一階段是聊天機器人/語音機器人開發期間利用 LLM 加速 NLU 的開發，在設計開發階段使用 LLM 的好處是可以有較高的容錯率，並且可以顯著降低研發成本。由於 Kore.ai 本身的核心產品就是提供開發平臺，所以 Kore.ai 在 LLM 這波中首先就能得到確定性的降低成本、加速開發的效果。

LLM 對 AI 客服行業第二至四階段的顛覆從問答和對話增強開始、到多方位價值機會，再到企業資料利用。因此，我們判斷成立年限較長、有一定行業經驗和客戶積累的公司比新的初創公司受益更大。在過去一年，Kore.ai 以非常密集的頻率更新產品，陸續推出了自研模型、多樣化的部署選項、AI Agent 低程式碼開發平臺等，較早完成 LLM 的技術採用和佈局，相比其他競對具有一定先發優勢。

Kore.ai 目前在對話式 AI 有非常領先的地位，但 Kore.ai 的產品面臨多方競爭，除了同樣為對話式 AI 提供開發框架的公司、提供端到端部署 AI 客服服務的公司，還有傳統的 CCaaS 企業，新興的且 entry barrier 較低的對話式 AI 智慧軟體，以及 Big Tech 的同功能產品。Kore.ai 將會面臨極大的競爭壓力。

NLP 的語言理解能力、準確率曾經是 Kore.ai 的主要技術壁壘之一。但是 LLM 的發展讓競爭環境變得更加公平，因為對話式 AI 系統收到的客戶 query 中，有不小的一部分是 LLM 可以解決的常見問題，這降低了初創公司開發對話式 AI 軟體的壁壘，行業也會面臨新一波的整合和洗牌。

*本文內容僅為研究分享交流，不作為任何投資建議。投資有風險，決策需謹慎。

延伸閱讀