作者 | 鐘藝璇
36 氪獲悉，AI 電話數字員工公司「Whobot」（呼波特人工智能）近期完成數千萬元 A 輪融資，此輪融資由金沙江創投領投，向陽資本擔任獨家財務顧問，所獲資金將投入技術研發、市場拓展等關鍵環節。
Whobot 成立于 2023 年，是專門針對通信場景，為企業提供智能化一站式解決方案的數字員工使用平臺。通過自主研發智能語言大模型、語音交互系統和實時操作系統等核心技術，WhobotAI 數字員工旨在用 AI 迭代人工，打破對話與執行的壁壘，為企業帶來轉化效率提升。Whobot 產品正式上線僅一年，現有團隊 13 人，已簽約百余個客戶，正式客戶續約率達 100%。
區別于傳統的電銷平臺或 Saas 平臺，Whobot 能夠降低人工電話成本，不受限于人類作息，并基于企業提供的服務電話，提供包含意向挖掘、線索加微、產品銷售、熱線接聽、服務溝通五大產品體系。
創始人董連平用一句話向 36 氪概括了 Whobot 最大的特點，即 " 擬人化 "。
精準快捷是 AI 的特征，但語言表達卻是一門復雜、流動的藝術，它會被措辭、語氣甚至是一些難以捕捉的感受所影響。 "WhobotAl 電話數字員工會盡力模仿真人邊對話邊操作的場景 "， 董連平說。
他現場模擬了這樣一段場景——
一個用戶聲稱自己開會忙碌，匆忙掛斷了客服的電話。
假如對方是訓練不充分的 AI 客服，它將會在幾分鐘后撥回，并用生硬的語言重復描述需求，結果極有可能帶來用戶的反感。
但 Whobot 會記憶用戶的表達，選擇在一個小時后回撥電話，接通后，再使用一段過渡語言，讓語境更加自然，例如 " 我是剛剛給您打過電話的 XXX"。
回復速度機械、語調處理單一、固定冰冷的話術，都是人類如今識別 AI 的特征之一。" 所以和人類語音溝通的時候，體感非常重要，因為一旦對方發現你是一個 AI，瞬間就會感覺不被尊重。" 董連平稱。
因此，通過大模型對話引擎和多模態決策系統，WhobotAI 數字員工在能處理提升 300% 長對話的同時，還會具備人類對話的習慣或技巧，例如主動引導對話、適時停頓、添加語氣詞、模擬真人語調等。另外，當用戶出現突然打斷或思考暫停時，AI 數字員工也能識別到對方的表達并不完整，并不會出現 " 搶話 "" 自顧自陳述 "" 斷章取義 " 等 AI 顯著特征。
董連平告訴 36 氪，根據呼波特內部統計數據，已經有 65% 的用戶都把 WhobotAI 數字員工，認定為真人客服。
而這些 " 擬人化 " 都來自于真實的金牌銷售語料庫，目前 Whobot 已經積累了上百個業務語料庫，在大量語料的喂養下，AI 數字員工能夠快速學習業務、識別場景。
基于語料庫，Whobot 能實現任何有電話崗位場景的全行業覆蓋，即 " 只要有電話崗位存在，Whobot 就能代替 "。目前，Whobot 已經在教育行業、汽車行業、各類客服領域、運營商 SP 等業務實現交付，并為上述業務實現降本與轉化率提升。以運營商 SP 業務完成 1000 單轉化的基數為例，真人客服成本約為 30 萬，而 Whobot 成本只要 3 萬元。
此外，Whobot 還打破了對話與執行的壁壘，實現了實時的跨系統操作和交付閉環。不同于以往 AI 電話機器人只能做簡單的通知和篩選，WhobotAI 數字員工可以做到像真人一樣，" 邊說邊做 "。
以教育機構為例，私域是其實現轉化的必備之路。傳統 AI 電話機器人在獲取客戶意向后，只能用短信方式觸達用戶，引導用戶自行添加服務人員微信，這其中難免會帶來客戶流失。但 WhobotAI 數字員工能夠做到與用戶實時互動，在賣課加微信的場景下，像真人一樣在電腦端實施操作，實現正加（服務人員添加用戶）和反加（引導用戶添加服務人員）。
Whobot 曾經統計過，在 19.9 元體驗課加微的場景下，真人客服的轉化率約為 87%，而 WhobotAI 數字員工則能實現接近 95% 的轉化率。
董連平還向 36 氪介紹稱，WhobotAI 數字員工不僅能使用在提升轉化率之上，還能反向實現 " 防作弊 " 功能，例如針對線索行業，Whobot 能夠通過快速追蹤用戶成交軌跡，識別漏成交案例。
在研發團隊方面，創始人董連平曾擔任作業幫高管、百度大搜高級技術經理等，擁有 14 年互聯網行業經驗，是連續創業者。CTO 梁斌曾擔任阿里云 P8 高級技術專家、百度 T7 資深研發工程師，擁有近 20 年技術領域與管理經驗。團隊成員擅長用技術解決業務問題。
"Whobot 只提供生產力，不決定生產關系 "，董連平說。他認為，Whobot 的價值不在于替代人類，而在于重新定義服務邊界，當 AI 承擔標準化、高并發的初級服務，人類也終將有一天得以聚焦更需要創造力的工作。
