AI客服并不新鲜，但绝大多数AI客服做的事情是“分流”——把用户挡在人工客服门外。Encore AI走了一条完全相反的路：让AI学习企业里最优秀的员工是怎么说话的，然后复制这种能力。

7月29日，这家成立于2022年、原名Insait IO的AI语音智能体平台宣布完成3000万美元A轮融资，由Team8领投，Planven、Lukatz、Garage以及多家银行和保险机构跟投。部分参投金融机构在决定投资之前，已经率先使用了该公司的产品——这种“先试后买”的投资逻辑，侧面印证了其产品在实际业务场景中的穿透力。

把优秀员工的“手艺”变成可复制的代码

Encore AI做了一件很朴素但很少人做到的事：它不教AI怎么说话，而是让AI去听那些真正能把客户搞定的员工是怎么说话的。

创始人Dvir Ginzburg将这一过程称为 “交互挖掘”（Interaction Mining） 。平台收集企业员工与客户之间的通话录音、电子邮件和短信，与CRM系统打通，将客户互动拆解为不同阶段，精准识别哪些对话片段推动了业务进展，哪些导致了停滞或失败。

然后，平台从海量对话中提炼出被验证有效的沟通策略，再用这些数据训练AI语音智能体。最终交付给客户的AI代理，实际上是无数成功销售策略的集合体。

Ginzburg在接受TechCrunch专访时举了一个生动的例子：“有时候我们的智能体甚至会讲客户关系经理惯用的笑话，或者引用他们常用的案例和比喻，因为我们会原原本本地沿用那些被证明有效的方法。 ”

两种形态：替员工说话，或者教员工说话

Encore AI的智能体有两种工作模式：

自主模式：直接通过语音或文字与客户沟通，独立完成销售或客服任务

助手模式：作为员工的实时助手，在对话过程中推荐应对话术和策略

此外，平台还能帮助企业识别现有客服和销售流程中的低效环节与摩擦点。它不只是一个执行工具，更是一个持续优化的“对话洞察系统”。

先当客户，再当投资人

Encore AI目前的客户画像非常清晰：全球超过40家企业客户，绝大多数是金融机构。

财务数据同样亮眼：自不到18个月前完成种子轮融资以来，公司年度经常性收入增长了超过5倍。Ginzburg没有披露具体营收数字和估值。

本轮融资所得资金将主要用于扩大美国销售团队，并向更多大型金融机构推广部署该平台。

护城河：数据不等于优势，实施架构才是

Encore AI面临的最大挑战是来自Salesforce、SAP、Zoho、HubSpot等大型CRM厂商的潜在竞争。这些巨头手里握着同样庞大甚至更丰富的客户数据。

但Ginzburg认为，单纯拥有数据并不足以构成优势。传统CRM厂商目前并未将历史对话数据作为核心训练资产。如果他们想像Encore AI一样以客户对话历史为基础构建智能体，就需要彻底重构现有实施架构和技术栈。

“与我们竞争的那些最大玩家，并不把对话历史视为他们正在利用的一项数据资产，”Ginzburg说，“如果他们要开始向现有员工收集对话数据，就必须重构整个实施架构和技术体系栈。”

一个更长的趋势

Encore AI的崛起不止是一家AI初创公司的融资故事。它揭示了一个正在发生的趋势：企业软件正在从“记录工具”向“智能决策引擎”演进。

一百年前，泰勒制把工厂老师傅脑子里的手艺拆解成可复制的标准动作。Encore AI做的是同一套逻辑在销售场景里的重演——拆解的不是拧螺丝的动作，而是怎么跟客户建立信任。区别在于，这次“手艺”被机器学走了。

当AI开始复制最优秀员工的沟通方式，企业面临的将不只是效率提升，还有组织能力的一次底层重构。