AI从业者学习周刊#020-Kore.ai

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作者：微信文章
产业动态

国内领先的IT服务外包商中软国际，在其半年报中宣布，将成立 “AIGC赋能事业部”，旨在利用AI技术，对其现有的软件外包和技术支持服务进行“智能化升级”，提升人效。》意味着在AI提人效这一块，BPO企业也在积极优先改革来自哈佛商业评论关于企业何时投资AI一文中提到：很多企业摒弃了这种非此即彼的构建或购买的简单抉择，转而采用更为细致入微的策略。国际数据公司IDC的数据显示，仅有 13% 的信息技术领导者计划从零开始构建人工智能模型，而 53% 的人打算先采用预训练模型，再结合企业数据加以优化。这种朝着战略实施方向的转变——其中战略合作伙伴关系的日益兴起尤为突出—— 表明，人工智能领域的成功并非取决于投入多少资金，而是在于能否明智地在自主构建、购买、融合及合作等策略间进行投资。原文ResearchAndMarkets.com发布《2025 Contact Center as a Service Worldwide Market Share Report》，分析了2024年CCaaS市场竞争格局，指出NICE、Genesys和Amazon（AWS Amazon Connect）等厂商在AI驱动的创新中占据领先地位。报告预测全球CCaaS市场到2030年将达171.2亿美元，2023-2030年CAGR为19.1%。TriNet 发布的《2024 年职场状况报告》显示，88% 的中小企业雇主和 71% 的员工目前已在工作场所使用人工智能。那些收益最为显著的企业，已制定出远超单纯成本考量的系统性方法。国家统计局公布最新宏观经济数据，显示制造业投资持续增长，但企业利润增速放缓。同时，发改委发文强调，要引导资金更多地流向能“降本增效、提升产业链韧性”的数字化技术。教育部与工信部联合发布了《关于深化现代职业教育“新师徒制”试点的指导意见》。《意见》明确提出，鼓励职业院校与科技企业合作，利用AI、VR等技术，构建“数字化导师(Digital Mentor)”。智联招聘发布《2025年AI人才趋势报告》，报告中首次提出了“AI协同能力”已成为高端技术岗位的核心要求。报告指出，企业现在招聘工程师，不再只看其个人技术能力，更看重其利用AI工具解决复杂问题的能力。

​公司学习：对Kore.ai技术、市场地位的分析

第一部分：执行摘要Kore.ai是企业对话式和代理式人工智能（Agentic AI）市场的公认领导者。Kore.ai的核心身份是一家企业级人工智能平台提供商，专注于通过其体验优化（Experience Optimization, XO）平台为全球2000强企业赋能 。公司的战略定位是成为一个平台无关的赋能者，这与微软和谷歌等超大规模厂商的“围墙花园”生态系统形成了鲜明对比。这种中立性，加上对超过100个企业应用程序的广泛集成能力，使其对拥有异构IT环境的大型企业极具吸引力 。在技术层面，Kore.ai的核心差异化优势在于其独特的混合式人工智能架构。其“三管齐下”的自然语言理解（NLU）引擎，结合了基于规则的基础含义（Fundamental Meaning）、机器学习（Machine Learning）和知识图谱（Knowledge Graph），为企业提供了纯大语言模型（LLM）解决方案无法比拟的准确性、可控性和可靠性 。通过集成先进的检索增强生成（RAG）技术和对代理式AI的投入，Kore.ai正从简单的对话交互转向执行复杂的多步骤自动化工作流，这代表了市场的未来方向 。在财务和市场方面，Kore.ai已展示出强劲的增长势头。公司已成功融资2.34亿美元，其中包括2024年由FTV Capital领投的1.5亿美元D轮融资，以及NVIDIA的持续战略投资，这不仅是资本的注入，更是对其技术路线图的有力背书。Kore.ai连续多年被Gartner和Forrester评为“领导者”，这为其在与行业巨头的竞争中提供了至关重要的第三方信誉 。公司的产品组合，包括其核心XO平台以及针对特定行业的解决方案（如SmartAssist、BankAssist和HealthAssist），体现了其将底层技术打包成可快速部署、高投资回报率产品的市场进入策略 。特别是其AI原生的联络中心即服务（CCaaS）产品SmartAssist，对传统联络中心市场构成了潜在的颠覆性威胁。第二部分：公司与财务概览2.1 创立与领导团队：源自企业软件的基因Kore.ai于2013年成立，总部位于美国佛罗里达州奥兰多。公司的创始人是Raj Koneru，他是一位在企业技术领域拥有深厚背景的连续创业者 。他之前最著名的创业项目是Kony, Inc.，这是一家领先的云端移动应用开发平台（MADP）公司。他成功地将Kony发展到为超过250家企业客户提供服务，并于2019年以约5.8亿美元的价格被Temenos收购。此外，他还联合创立了iTouchPoint、Seranova和Intelligroup公司的领导团队由来自大型科技和企业软件公司的资深高管组成，这表明其高度重视企业级执行能力。关键人物包括总裁兼首席运营官Devendra Kumar (DK) Sharma，他曾任花旗集团国际业务的首席信息官；首席技术官Prasanna Arikala，他是公司的创始成员，负责推动技术愿景；以及其他在Nuance、Alvaria、Automation Anywhere和SAP等公司拥有丰富经验的高管。​2.2 使命与愿景：体验优化与人类潜能Kore.ai的明确使命是“通过有效、简单和负责任的对话式及生成式AI解决方案为您的业务赋能，创造引人入胜的互动” 。一个反复出现的主题是为客户和员工实现“体验优化（Experience Optimization, XO）”的目标 。在更广泛的愿景层面，公司将其目标定义为通过自动化日常任务和支持更优决策来扩展人类潜能，从而完成非凡的工作 。这使Kore.ai不仅是一家技术提供商，更是一位致力于推动业务转型的合作伙伴。​2.3 融资与估值：加速增长的投资者信心

总融资金额： Kore.ai已通过7轮融资，累计筹集了2.34亿美元。关键融资轮次：

C轮融资（2021年）： 筹集了超过5350万美元，主要参与者包括Vistara Growth、PNC，以及来自NVIDIA的战略投资 。D轮融资（2024年1月30日）： 这是一次里程碑式的融资，金额高达1.5亿美元，由FTV Capital领投，NVIDIA和其他投资者继续跟投 。

主要投资者： 投资者名单中包括了著名的风险投资和战略投资者，如FTV Capital、Vistara Growth、NVIDIA和PNC 。估值： 虽然尚未成为独角兽公司，但其在2022年初D轮融资后的估值估计在5亿至6亿美元之间。2024年规模更大的融资轮表明其估值已大幅增长，很可能已接近10亿美元的独角兽门槛。

NVIDIA在C轮和D轮融资中的参与，不仅仅是财务上的注入，更是一次强有力的技术验证。作为AI硬件的主导供应商和AI软件生态系统中的关键角色，NVIDIA的投资表明了其对Kore.ai架构及其在企业级AI领域规模化执行能力的信心。这种关系是共生的：Kore.ai的成功将推动企业采用复杂的AI技术，从而增加对NVIDIA强大的GPU的需求；而对于Kore.ai来说，这不仅带来了资本，还获得了来自AI硬件堆栈中最重要公司的深度技术合作和认可。​第三部分：技术架构：AI原生的基础3.1 混合式AI引擎：融合确定性、学习与语境Kore.ai平台的核心构建于一种多引擎的自然语言理解（NLU）方法之上，这种方法结合了不同AI范式的优势，旨在以更少的训练数据实现更高的准确性，这是其核心的技术差异化优势 。
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“三管齐下”的NLU核心：
基础含义（Fundamental Meaning, FM）引擎： 这是一个基于计算语言学、以ChatScript为基础构建的规则模型。它分析语法的结构、规则和词义，提供确定性和精确的理解，尤其适用于命令式语句 。机器学习（ML）引擎： 利用最先进的NLP算法进行意图检测和实体提取。它通过学习示例来理解用户新颖的表达方式 。知识图谱（KG）引擎： 将静态的FAQ文本和企业文档转化为结构化的、可对话的知识库。它有助于回答查询类的意图，并提供深度个性化的上下文 。

这种混合式架构是Kore.ai最显著的技术护城河。当许多新进入者仅依赖单一的大语言模型（LLM）时，Kore.ai的分层方法为企业提供了一个“集各家之所长”的解决方案。它平衡了LLM的生成能力、规则系统的精确性以及知识图谱的深度上下文。企业对准确性、可靠性和控制力有极高的要求，而纯LLM容易产生“幻觉”且难以控制。Kore.ai的FM引擎提供了一个确定性层，确保在关键的、特定的命令下，系统行为可预测，这对于银行或医疗保健等行业的交易型任务至关重要。KG引擎则将AI根植于公司特定的本体和数据中，防止了泛泛而谈或不相关的回答。ML和LLM层则提供了用户所期望的灵活性和对话流畅性。因此，这种架构不仅仅是一个功能，而是对在企业高风险环境中使用通用LLM基本弱点的战略性回应，直接解决了企业在信任、安全和合规方面的担忧。

生成式AI与LLM集成： Kore.ai已积极地将生成式AI集成到其平台中。

检索增强生成（RAG）： 平台利用先进的RAG能力，将LLM的回答根植于实时的、经过验证的企业数据，确保答案准确、相关且最新，从而降低了产生幻觉的风险。模型无关性： 平台是LLM无关的，预置了与OpenAI、Azure和Anthropic等模型的集成，并提供“自带模型（BYO Model）”框架，以支持自定义或第三方模型。专有微调模型（XO-GPT）： Kore.ai还提供自家经过微调的模型（例如，用于对话摘要、回答改写），这些模型针对企业用例进行了优化。

​3.2 代理式AI与编排：从对话到行动Kore.ai的技术正朝着支持更高级的自动化能力发展，超越了简单的问答。

代理式推理（Agentic Reasoning）： 平台正在演进以支持代理式推理，即AI代理能够规划、观察并执行多步骤任务以达成目标。多代理编排（DialogGPT）： Kore.ai支持像DialogGPT这样的框架，该框架允许多个专业化的代理进行协作，共享上下文，并端到端地推理复杂的业务工作流。模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）： 平台支持开放标准的MCP，允许Kore.ai的代理安全地连接到外部系统（如Google Drive、Slack等）以检索实时信息，无需复杂的定制集成，从而增强了代理的协作能力和上下文感知能力。

​3.3 平台中立性作为战略选择Kore.ai的平台架构体现了对开放和灵活性的战略承诺。

云和模型无关： XO平台明确设计为云无关（可部署在本地或任何主流云平台）和LLM无关。广泛的集成： 平台支持超过100个与企业系统（如Salesforce、SAP、ServiceNow）、非结构化数据源（如SharePoint、Confluence）和通信渠道（如Teams、Slack、WhatsApp）的预置集成。

Kore.ai对中立性的承诺，是其针对谷歌（Vertex AI, Dialogflow）和微软（Azure AI, Copilot Studio）等超大规模厂商“围墙花园”生态系统的直接战略反击。对于一个同时使用AWS和Azure、以Salesforce为CRM、并用Slack进行沟通的大型企业来说，像Kore.ai这样的中立平台远比那些推动其将所有业务整合到单一供应商生态系统中的平台更具吸引力。大型企业通常拥有异构的IT环境，他们不会只使用一个云服务或一个SaaS供应商。谷歌和微软的动机是加深客户在其各自生态系统中的依赖度 。相比之下，Kore.ai将自己定位为一个关键的编排和智能层，位于客户现有、多样化的基础设施之上。这种“瑞士”策略降低了采用的摩擦，减少了对企业现有技术选择的感知威胁，使Kore.ai成为一个更灵活、更务实的数字化转型伙伴。

第四部分：产品与解决方案组合4.1 体验优化（XO）平台：核心引擎XO平台是Kore.ai所有产品的基石，是一个全面的端到端解决方案。

核心功能： 该平台是设计、构建、测试、部署和管理企业级虚拟助手及AI代理的基础。

无代码/低代码开发： 平台的一个关键特性是赋能业务用户。它包括一个可视化的、拖放式的对话设计工作室（Conversation Design Studio），提供超过75至400个预置模板和无代码工具，同时也为需要深度定制的开发人员提供专业的SDK（支持Python、JavaScript）。

全渠道支持： 平台支持跨40多个语音和数字渠道部署，包括网页、移动应用、短信、社交媒体（如Facebook Messenger）和交互式语音应答（IVR）系统。企业级特性： 平台包含强大的分析和仪表盘功能、生命周期管理工具，以及全面的安全和治理特性，符合SOC2、PCI、GDPR和HIPAA等合规标准。

​4.2 旗舰解决方案：针对关键垂直行业的打包专业知识Kore.ai将平台能力打包成针对特定行业的解决方案，以加速市场渗透。

SmartAssist： 这是全球首个AI原生的联络中心即服务（CCaaS）解决方案。它旨在自动化语音和数字互动，辅助人工座席（AgentAssist），并提供统一的桌面控制台，从而变革整个联络中心体验。BankAssist： 这是一个为银行业预先训练的智能虚拟助手，内置超过100个用例，涵盖余额查询、账单支付、P2P转账和欺诈报告等任务。它与Finastra和FIS等主流金融软件集成。HealthAssist： 这是一个面向医疗保健行业的对话式AI解决方案，可自动化处理面向患者的互动，如预约管理、症状检查和处方管理，同时严格遵守HIPAA合规要求。RetailAssist： 这是一个为零售业设计的AI助手，提供导购、订单跟踪功能，并为店内员工提供实时的产品和库存信息。

推出像BankAssist和HealthAssist这样针对特定行业的解决方案，是一项关键的市场进入策略。这使得Kore.ai能够超越销售一个通用的“平台”，转而销售一个能够开箱即用、解决特定且高价值行业痛点的有形“解决方案”。销售一个水平平台需要客户自身具备构建应用的愿景和资源，这可能导致销售周期长、价值实现慢。而这些预置解决方案，由于包含了与行业相关的预训练意图和集成，极大地减少了客户的开发工作量，加速了他们的投资回报，从而简化了购买决策。这让Kore.ai的销售团队能够使用客户行业的语言（例如，“降低患者失约率”或“提高联络中心的首次呼叫解决率”）进行沟通，而不是仅仅讨论抽象的技术。这是渗透大型、受监管行业的成熟策略。

4.3 定价与包装：专注于企业的订阅模式

模式： Kore.ai采用基于订阅的SaaS模式。定价层级： 多个信息来源指出其采用分层结构，通常包括：

Essential（基础版）： 每月约50-60美元。Advanced（高级版）： 每月约150-180美元。Enterprise（企业版）： 定制化定价，这很可能是其目标全球2000强客户所采用的模式。

缺乏透明度： 公司未公开其定价细节，潜在客户需与销售团队联系。这在高端企业软件市场中是常见做法。启示： 其定价结构和销售模式明确地面向拥有可观预算的大型企业，而非自助服务的中小企业。

​第五部分：市场格局与竞争定位5.1 行业认可：持续的“领导者”地位Kore.ai在行业分析报告中的卓越表现是其市场信誉的基石。

Gartner魔力象限： Kore.ai连续两年（2022年和2023年）被评为Gartner企业对话式AI平台魔力象限的领导者 。Gartner强调其强大的执行能力、全面的愿景、企业级功能和可扩展性是其关键优势。Forrester Wave： 在《The Forrester Wave™: 2024年第二季度客户服务对话式AI》报告中，Kore.ai被评为领导者，并在“当前产品”类别中获得最高分。Forrester称赞其领先的全渠道功能、安全性、数字用户体验以及对LLM和生成式AI的运用。其他分析机构： 公司同样被Everest PEAK Matrix、IDC MarketScape和ISG Provider Lens等机构持续评为领导者。

​​5.2 竞争分析：在拥挤且多样化的领域中航行

直接对话式AI平台： 与Cognigy、IBM watsonx Assistant和boost.ai等其他专业平台竞争 。Gartner Peer Insights的数据显示，与许多竞争对手相比，用户通常在服务、支持和集成便利性方面给予Kore.ai更高的评价。集成式CCaaS提供商： 与Genesys和Five9等成熟的联络中心巨头竞争，这些公司正越来越多地将AI功能添加到其平台中。关键区别在于Kore.ai的“AI原生”架构与这些现有厂商的“AI注入”方法。生态系统参与者（超大规模厂商）： 与Google Dialogflow和Microsoft Copilot Studio竞争。Kore.ai在此的差异化优势在于其平台中立性、更深度的企业专注度以及更复杂的混合式NLU引擎，而超大规模厂商的优势在于其巨大的规模和与自身云生态系统的紧密集成。

Kore.ai的SmartAssist产品代表了对传统CCaaS市场的战略性颠覆。传统的CCaaS平台，如Genesys，是围绕传统电信和工作流堆栈构建的复杂系统，其AI功能是附加层。相比之下，Kore.ai从零开始，以AI为核心构建了一个联络中心解决方案，其SmartAssist被宣传为“AI原生的端到端联络中心即服务” 。这意味着从IVR到座席辅助的每个组件都是围绕其核心AI引擎设计的 。这种方法可能带来根本上更智能、更高效的成果，例如更高的自助解决率和更有效的座席辅助，因为AI不是事后添加的功能。因此，Kore.ai不仅在功能上与Genesys竞争，更是在挑战现代联络中心的根本架构。这使其成为一个潜在的颠覆者，即使其目前的市场份额远不及行业巨头。​5.3 目标市场与客户画像

行业焦点： 主要面向受监管和复杂行业的大型企业，包括信息技术与服务（38%）、计算机软件（8%）和金融服务（7%） 。公司在医疗保健、零售、电信和制造业等领域也拥有特定的解决方案和客户成功案例 。公司规模： 客户群严重偏向大型企业，49%的客户拥有超过1000名员工，48%的客户年收入超过10亿美元 。客户验证： 受到超过400家财富2000强公司和200家合作伙伴的信赖 。客户案例研究显示了显著的投资回报，例如一家大型电信供应商在第一年就节省了350万美元，以及一家全球制药领导者实现了IT支持的现代化。

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